Halo Sobat Data. Setelah kita menjelaskan mengenai Data Analyst dan Data Engineer di artikel sebelumnya, sekarang kita akan membahas mengenai Machine Learning Engineering (ML Engineering). Sobat data harus tahu dulu nih kalau ML Engineer merupakan salah satu pekerjaan yang dapat diraih ketika sobat data belajar Data Science.
Sebelum kita bahas ML Engineer, sebaiknya kita bahas sedikit Machine Learning ya sobat data. Machine Learning atau biasa disebut Pembelajaran Mesin merupakan proses pelatihan model pada mesin seperti yang dilakukan manusia untuk mempelajari pola pada sebuah kumpulan data. Machine Learning banyak diterapkan pada industri – industri seperti BUMN dan startup di jaman sekarang. Untuk menghasilkan sebuah model Machine Learning yang handal pada perusahaan, dibutuhkanlah seorang ML Engineer.
ML Engineer merupakan profesi seseorang yang berfokus pada pembuatan algoritma yang memungkinkan mesin untuk mengambil tindakan tanpa arahan manusia. Seorang ML Engineer akan bekerja sama dengan tim data di perusahaan. Dia bekerjasama dengan data analyst, data scientist, data engineer dan data architects. Sebenarnya job dari ML Engineer hampir sama dengan seorang Data Scientist karena mereka berdua sama – sama akan mengolah dan berhubungan dengan data yang nilainya besar. Namun perbedaannya adalah Data scientist berfokus pada insight yang dihasilkan setelah pengolahan data untuk mendorong pertumbuhan bisnis melalui pengambilan keputusan dari pengolahan data tersebut, sedangkan ML Engineer berfokus pada perancangan software yang dapat berjalan sendiri untuk otomatisasi model prediktif.
Untuk menjadi seorang ML Engineer, sobat data diharapkan mampu untuk mendesain dan mendevelop model Machine learning, dapat menyesuaikan dan meneliti model Machine Learning yang sesuai dengan kondisi data, melakukan analisisstatistik , mengembangkan aplikasi Machine Learning sesuai dengan kebutuhan klien, dll. Adapun Skill yang harus dikuasai seorang Machine Learning Engineer adalah sebagai berikut :
- Pemahaman matematika dan statistika (Kalkulus, Aljabar Linear, Deskripsi Statistik dll)
- Data modelling dan data architecture.
- Bahasa pemrograman seperti Python, R, C++ dan Java.
- Pengetahuan mengenai bagian-bagian Big Data seperti Hadoop, Spark, Hive, dll.
- Library Machine Learning seperti Tensorflow, Keras, Matplotlib, Seaborn, dll.
- Komunikasi mengenai hasil pemodelan.
- Dapat bekerja dalam tim, karena akan berkolaborasi dengan beberapa tim data lainnya.
Selain skill yang sudah dituliskan di atas, sobat data juga lebih baik belajar banyak lagi mengenai Machine Learning dan Big Data untuk memudahkan dalam pengerjaan tugas-tugas seorang ML Engineer.
Menarik juga ya ternyata seorang ML Engineer. Sampai sini apakah sobat data ingin menjadi seorang ML engineer ? Yuk gabung ke Prodi Sains Data ITTP untuk belajar mengenai Machine Learning dan pastinya akan memudahkan sobat data menjadi seorang ML Engineer.
