Kursus Teknik Belajar Data Science: Yuk Intip Cara Belajar Machine Learning Selama Enam Bulan!
Data science merupakan ilmu yang mempelajari proses pengekstrakan data agar dapat disaring untuk mendapatkan data yang benar dan menghasilkan informasi yang berguna. Di era big data saat ini, data science merupakan bidang ilmu yang sedang banyak dicari oleh perusahaan. Oleh karena itu banyak orang mulai melirik dan tertarik untuk mempelajari ilmu tersebut. Menariknya, ilmu data science tidak memerlukan background pendidikan khusus, sehingga semua orang dapat belajar data science. Ada beragam teknik belajar data science dan sebagian besar orang lebih memilih mengikuti kursus data science agar bisa belajar lebih terstruktur.
DI sebuah perusahaan, konsep data science dapat diterapkan pada machine learning, contohnya untuk membuat analisis real time dalam pembelajaran data. Machine learning sendiri adalah bagian dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan yang dikembangkan agar program atau mesin dapat belajar sendiri tanpa harus di setting terus-menerus oleh manusia. Kursus data science pun biasanya menawarkan paket belajar data science yang sudah termasuk belajar machine learning. Proses belajar machine learning beragam, tergantung intensitas waktu belajar dan teknik belajar yang digunakan. Apakah mungkin seseorang dapat belajar machine learning hanya dalam waktu 6 bulan? Jawabannya adalah mungkin! Tak ada yang tak mungkin di dunia ini, betul? Selama kita bersungguh-sungguh dan fokus belajar, pasti bisa! Pada artikel kali ini, DQLab akan memberi tips yang bisa kamu contoh untuk teknik belajar data science khususnya machine learning selama enam bulan. Penasaran? Simak artikelnya sampai selesai ya!
1. Pahami Konsep Dasar Machine Learning
Secara umum, machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang dikembangkan agar mesin dapat bekerja sendiri dengan cara menganalisis data dalam jumlah besar tanpa harus diprogram ulang. Dalam machine learning, ada empat pokok yang harus dipahami yaitu unsupervised learning, supervised learning, semi supervised learning, dan reinforcement learning. Sebelum membuat model, kamu harus memahami cara kerja machine learning dahulu. Machine learning merupakan algoritma yang mempelajari pola dalam suatu data untuk melakukan suatu prediksi. Tahapan kerja machine learning adalah memilah data, membuat dan validasi model, dan yang terakhir testing model. Tahap pemilahan data dibagi menjadi tiga yaitu training data, validasi data, dan testing data. Testing data merupakan proses uji coba untuk memprediksi data. Tahap pemilahan data ini sangat penting karena pada dasarnya pekerjaan machine learning bergantung pada data. Tahap selanjutnya adalah membuat dan validasi model. Pada tahap ini, kita menggunakan data yang sudah dilatih untuk membuat model yang disesuaikan dengan tujuan penelitian. Setelah model terbentuk, maka model harus divalidasi untuk mendapat feedback dari input, proses, dan output yang dipakai. Tahap terakhir adalah testing model. Dalam tahap pembuatan model, tidak hanya menghasilkan satu model, tetapi ada beberapa pilihan model dan di tahap testing model ini, model-model yang telah terbentuk di tes untuk mengetahui bagaimana kinerja tiap model menggunakan data percobaan prediksi. Setelah diketahui model mana yang kinerjanya paling optimal, maka model tersebut yang akan digunakan.
2. Kuasai Keterampilan Matematika, Statistika, dan Bahasa Pemrograman
Ada tiga ilmu yang menjadi dasar machine learning yaitu ilmu matematika, statistika, dan pemrograman. Sebelum memulai belajar machine learning, kamu harus menyiapkan dasar-dasar matematika. Contoh materi matematika yang digunakan dalam machine learning adalah teori vektor dan matriks. Materi ini akan kamu gunakan dalam machine learning untuk membuat algoritma klasifikasi dan clustering. Selain itu, kamu membutuhkan ilmu coding untuk mendapatkan dan memproses data.Dalam proses coding, kamu pun akan menggunakan konsep matematika seperti menghitung jarak euclid. Tidak hanya vektor dan matriks, kamu juga harus mulai belajar kalkulus sebelum mempelajari machine learning. Hal penting yang harus kamu pahami dalam kalkulus adalah perhitungan turunan untuk menentukan nilai optimasi dari model.
Terakhir dan terpenting, pelajari bahasa pemrograman. Di dunia ini ada banyak bahasa pemrograman. Namun, bahasa pemrograman yang saat ini sedang populer adalah bahasa pemrograman python dan R. Di era modern dan didukung dengan teknologi internet, belajar bahasa pemrograman tidaklah sulit. Kamu bisa memanfaatkan mesin pencarian seperti google untuk mendapatkan informasi mengenai script bahasa pemrograman, bahkan kamu bisa mengunduh dan menyalin script tersebut. Jadi kamu tidak perlu membuat sendiri script sintaks yang kamu butuhkan. Jika kamu memilih bahasa pemrograman python, hal pertama yang harus kamu pelajari adalah memahami fungsi library-nya. Kamu bisa mulai mempelajari library matplotlib dan Seaborn.
3. Praktekkan Teori yang Telah Kamu Pelajari
Setelah mempelajari tiga ilmu diatas, saatnya kamu mulai menerapkan ilmu tersebut menggunakan data. Ingat, guru terbaik adalah pengalaman. jadi, semakin banyak kamu praktik maka pengalaman machine learning-mu akan semakin meningkat dan secara tidak langsung, ilmu yang kamu pelajari pun semakin bertambah. Mulailah mengerjakan proyek sederhana. Hal ini akan membantumu meningkatkan rasa percaya diri dalam proses pengolahan data. Pertama, mulai cari atau ambil data. Kamu bisa melakukan web scraping, memanggil API, menggunakan library gambar untuk mengimport data, dan lain sebagainya. Biasanya sintaks web scraping dan API sudah ada di internet yang bisa kamu unduh secara gratis. Setelah kamu mendapatkan datanya, lakukan proses cleaning data. Langkah ini bertujuan untuk menghilangkan missing value dan mengubah data menjadi format lain yang sesuai dengan kebutuhanmu. Setelah data siap digunakan, langkah selanjutnya adalah memilih algoritma yang tepat. Ilmu coding dan bahasa pemrograman yang telah kamu pelajari sebelumnya dapat kamu terapkan di proses ini. Setelah kamu mendapatkan algoritma yang tepat, langkah selanjutnya adalah visualisasikan hasilnya. Misalnya tunjukkan plot atau grafik hasil output-mu. Visualisasi data ini akan membantu pembaca agar lebih mudah memahami hasil olah data.
4. Yuk, Mulai Belajar Data Science dan Machine Learning Bersama DQLab Secara GRATIS!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati
Editor: Annissa Widya Davita