Program
Insinyur Pembelajaran Mesin
44 jam
Minggir dulu, data science! Ada pendatang baru yang mengguncang industri data - machine learning engineer.
Peran ini mengalami pertumbuhan pesat dalam beberapa tahun terakhir, bahkan melampaui data science dan menjadi salah satu pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat di AS. Gaji machine learning engineer juga sebanding, dan dalam beberapa kasus, bahkan lebih tinggi daripada data scientist.
Dalam artikel ini, kami akan mengulas lingkup kerja seorang machine learning engineer dan mempelajari secara tepat apa saja tanggung jawabnya. Lalu, kami akan membahas keahlian yang diperlukan untuk menjadi machine learning engineer, menyoroti area pengetahuan spesifik yang perlu Anda kuasai. Terakhir, kami akan mengeksplorasi jalur belajar efektif untuk membantu Anda memperoleh keahlian tersebut dan menjadi machine learning engineer yang siap kerja.
Apa itu Machine Learning Engineer?
Secara sederhana, machine learning engineer berada di persimpangan antara data science dan rekayasa perangkat lunak.
Mari lihat contoh untuk memahaminya lebih baik:
Sebuah perusahaan e-commerce merekrut tim data science untuk membangun model prediktif. Tim tersebut berhasil membuat algoritme untuk memberikan rekomendasi kepada pengguna berdasarkan riwayat pembelian mereka.
Namun, mereka tidak dapat mengintegrasikan model ini ke situs web e-commerce dan benar-benar menampilkan item yang direkomendasikan kepada pelanggan, sehingga menghasilkan pengalaman pengguna yang buruk:
Gambar oleh DALLE-3
Kemacetan ini terjadi karena meskipun tim sangat mahir melakukan analisis statistik dan membangun model machine learning yang sangat akurat, mereka kesulitan memproduksi algoritme tersebut karena kurangnya keahlian rekayasa perangkat lunak.
Perusahaan akhirnya harus mengalihdayakan tugas ini ke organisasi pihak ketiga, menghabiskan lebih banyak waktu dan uang daripada yang mereka perkirakan untuk diinvestasikan dalam proyek.
Kesenjangan antara pengembangan model dan implementasi inilah yang melahirkan machine learning engineer - profesional yang memiliki gabungan keahlian data scientist dan software engineer.
Keahlian Teknis Machine Learning Engineer
Kami memiliki artikel lengkap tentang cara menjadi machine learning engineer, yang membahas jalur masuk ke industri. Di sini, kami lebih berfokus pada keahlian yang Anda perlukan dan cara memperolehnya.
Karena machine learning engineering berada di titik temu data science dan rekayasa perangkat lunak, Anda harus menguasai konsep inti pada kedua domain tersebut:
Keahlian Data Science untuk ML Engineering
1. Analisis Statistik dan Probabilitas
Pemahaman dasar statistik diperlukan jika Anda ingin menjadi machine learning engineer, karena hal ini memungkinkan Anda menafsirkan data dan mengekstrak insight yang relevan. Ini mencakup pengetahuan tentang uji statistik, distribusi, dan teori probabilitas.
Setelah Anda membangun pemahaman yang kuat tentang konsep statistik, Anda akan mampu merancang model yang akurat dan membuat prediksi berdasarkan analisis data.
Meskipun konsep-konsep ini mungkin terdengar asing, sebenarnya tidak terlalu sulit dipelajari! Kursus Introduction to Statistics dari Datacamp akan memberi Anda fondasi yang kuat, mengajarkan topik seperti distribusi probabilitas dan uji hipotesis.
Di akhir kursus ini, Anda akan mampu mengumpulkan, menganalisis, dan menarik kesimpulan dari dataset dunia nyata.
2. Machine Learning
Anda juga harus mahir membangun model machine learning yang sangat akurat, seperti decision tree, clustering, dan algoritme regresi.
Ini adalah seperangkat keahlian inti seorang data scientist yang harus Anda kuasai agar model yang Anda bangun kuat secara teoretis dan memberikan pengalaman pengguna yang baik bagi konsumen.
Untuk memahami dan menerapkan algoritme yang disebutkan di atas dengan tepat, Anda dapat mengambil jalur belajar Machine Learning Fundamentals kami. Jika Anda benar-benar pemula di bidang ini dan perlu penyegaran tentang apa sebenarnya yang dimaksud dengan machine learning, bacalah tinjauan komprehensif kami tentang bidang ini, yang menguraikan signifikansi, penerapan, dan cara memulainya.
3. Evaluasi Model
Setelah membangun model machine learning, Anda harus mengevaluasi kinerjanya untuk memastikan efektivitas dan keandalannya. Ini mencakup penggunaan metrik yang sesuai seperti akurasi, presisi, dan recall untuk menilai apakah model sudah sesuai harapan.
Sebagai machine learning engineer, Anda perlu melangkah lebih jauh dan memantau kinerja model di dunia nyata.
Setelah Anda menerapkan algoritme, Anda harus mengevaluasinya secara berkala untuk memastikan ia beradaptasi dengan perubahan saat data baru mulai masuk ke sistem. Kelalaian pada tahap ini dapat menyebabkan proyek machine learning gagal.
Berikut studi kasus dunia nyata yang menunjukkan pentingnya evaluasi model yang konsisten:
Gambar oleh DALLE-3
Hanya tiga bulan setelah membangun model machine learning untuk memprediksi rawat inap ulang di beberapa rumah sakit, CTO ini menemukan bahwa sistem membuat prediksi yang tidak akurat. Hal ini karena data yang masuk ke sistem telah bergeser, merusak fitur-fitur yang diandalkan model. Sangat penting untuk menangkap dan memperbaiki masalah seperti ini pada tahap awal melalui pemantauan berkelanjutan dan evaluasi model.
Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang cara mengevaluasi model machine learning dalam kursus Model Validation in Python kami.
Keahlian Rekayasa Perangkat Lunak untuk ML Engineering
Selanjutnya, mari lihat beberapa keahlian rekayasa perangkat lunak yang Anda perlukan:
4. DevOps dan CI/CD
Untuk menerapkan model machine learning dan terus memantau kinerjanya dari waktu ke waktu, Anda perlu mempelajari DevOps, gabungan pengembangan perangkat lunak dan operasi TI.
Secara sederhana, ini adalah serangkaian praktik yang memungkinkan Anda mengurangi waktu pengembangan perangkat lunak sekaligus memastikan produk akhir berkualitas tinggi.
Dua praktik kunci dalam DevOps mencakup Continuous Integration (CI) dan Continuous Deployment (CD). CI memungkinkan Anda menguji perubahan pada kode secara otomatis untuk memperbaiki kesalahan dengan cepat. Selanjutnya, CD mengotomatiskan penerapan perubahan kode ke produksi setelah pengujian.
Ikuti kursus Introduction to DevOps kami untuk mempelajari lebih lanjut tentang DevOps dan pipeline CI/CD.
5. Platform cloud
Platform cloud seperti AWS, Azure, dan Google Cloud Platform menyediakan layanan yang dirancang khusus untuk membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning.
AWS, misalnya, menyediakan Sagemaker untuk memfasilitasi algoritme machine learning berkualitas tinggi dengan biaya rendah. Layanan lain, seperti CodeBuild, juga membantu mengotomatiskan proses CI/CD, menghemat jam kerja repetitif.
Perusahaan semakin banyak mengadopsi platform cloud untuk inisiatif AI dan machine learning mereka, sehingga pemahaman tentang platform ini sangat berharga.
Karena sangat diminati, kami merekomendasikan mempelajari platform ini untuk meningkatkan prospek karier Anda sebagai machine learning engineer.
Untuk mulai dengan komputasi cloud, Anda dapat mengikuti kursus AWS Cloud Concepts dari Datacamp.
6. Version control
Setelah menerapkan model machine learning dalam aplikasi dunia nyata, Anda pada akhirnya harus memperbarui data yang digunakan untuk melatih algoritme ini atau membuat versi model yang berbeda seiring berjalannya waktu.
Version control adalah sistem yang mencatat perubahan ini dari waktu ke waktu, memungkinkan Anda melacak revisi dan kembali ke versi sebelumnya jika diperlukan.
Ini memungkinkan Anda mengetahui dengan tepat siapa mengubah apa dan kapan. Ini juga memfasilitasi kolaborasi tanpa hambatan, serta memungkinkan Anda mencoba ide baru tanpa takut kehilangan kode asli.
Git adalah alat yang paling banyak digunakan untuk version control, karena membantu Anda melacak riwayat kode sumber. Anda dapat mengikuti kursus Introduction to Git kami jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang version control.
Keahlian Machine Learning Engineer - Bahasa Pemrograman
Tentu, tidak mengejutkan bahwa untuk menjadi machine learning engineer, Anda harus bisa menulis kode.
Sebagian besar lowongan machine learning engineer mensyaratkan kemahiran setidaknya dalam satu bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau C++. Ada penekanan kuat pada pengetahuan Object-Oriented Programming (OOP).
Ini karena OOP adalah paradigma pemrograman yang membantu menstrukturkan kode dan membuatnya lebih mudah dikelola, sehingga menyederhanakan pengembangan tugas machine learning yang kompleks.
Setiap bahasa menawarkan manfaat unik:
7. Python
Python populer untuk machine learning engineering karena kesederhanaannya, ditambah pilihan pustaka yang luas seperti Tensorflow dan Pytorch.
Karena bahasa ini begitu banyak digunakan di berbagai bidang teknologi, seperti analitik data dan pengembangan web, pengetahuan Python bersifat dapat dialihkan dan membuka peluang ke berbagai peran lain. Python Fundamentals track kami adalah tempat ideal untuk menguasai dasar-dasar analisis data dengan Python.
8. Java
Meskipun tidak sepopuler Python, Java juga banyak digunakan di industri dan dikenal karena ketangguhannya.
Berkat kemampuannya menangani sistem terdistribusi skala besar secara efisien, Java menjadi pilihan ideal untuk menerapkan model machine learning di lingkungan produksi.
Selain itu, beberapa organisasi mungkin mengharuskan Anda bekerja dengan teknologi big data seperti Apache Spark dan Hadoop, yang keduanya ditulis dalam Java. Pengetahuan Java dapat memberikan pengalaman yang lebih mulus saat bekerja dengan platform ini.
9. C++
C++ sering kali lebih efisien daripada Python dan Java, sehingga ideal untuk skenario di mana kinerja komputasi sangat penting.
Saat menjalankan tugas yang membutuhkan banyak sumber daya seperti melatih model deep learning, misalnya, C++ dapat secara signifikan mengurangi waktu pelatihan dan meningkatkan kinerja model.
Selain itu, kerangka kerja machine learning populer seperti Tensorflow dan Pytorch ditulis dalam C++, dan bahasa ini memungkinkan kontrol lebih besar atas implementasi dan optimasi model.
Jika Anda hanya punya waktu untuk mempelajari satu bahasa pemrograman, kami merekomendasikan mempelajari Python karena sangat diminati, mudah digunakan, dan serbaguna.
Python juga menawarkan beragam pustaka machine learning yang tidak tersedia secara luas di Java dan C++. Selain itu, setelah Anda belajar ngoding dalam satu bahasa, keterampilan yang Anda peroleh dapat dialihkan ke bahasa pemrograman lain, sehingga Anda mudah beradaptasi dan mempelajari teknologi baru seiring kemajuan Anda.
Soft Skill untuk Machine Learning Engineer
Pemberi kerja semakin mencari kandidat dengan kemampuan teknis dan soft skill yang membuat mereka mudah diajak bekerja sama. Beberapa soft skill yang harus Anda miliki sebagai machine learning engineer meliputi:
10. Komunikasi
Sebagai machine learning engineer, Anda harus mengumpulkan kebutuhan dan menyajikan temuan kepada pemangku kepentingan kunci untuk memastikan produk akhir selaras dengan tujuan bisnis.
Artinya, Anda harus andal menyampaikan maksud Anda. Karena pemangku kepentingan non-teknis sering kali tidak memahami jargon teknis, penting untuk menerjemahkan konsep machine learning yang kompleks ke dalam istilah yang mudah dipahami.
Jika Anda ingin meningkatkan kemampuan presentasi dan komunikasi data, Anda dapat mengikuti kursus Data Communication Concepts kami.
11. Pemecahan masalah
Sebagai machine learning engineer, Anda akan sering menghadapi masalah saat membangun, menguji, dan menerapkan model. Contohnya dapat dilihat sebelumnya dalam artikel ketika sebuah sistem yang telah dibuat dan diuji dengan cermat mulai menurun akibat perubahan data dunia nyata.
Saat menghadapi masalah seperti ini, penting untuk bekerja sama dengan tim Anda untuk menganalisis situasi, mengidentifikasi kemungkinan penyebab, dan menguji solusi secara sistematis.
12. Pembelajaran berkelanjutan
Industri teknologi selalu berubah, dan kerangka kerja serta bahasa pemrograman baru sering diperkenalkan.
Sebagai machine learning engineer, penting untuk tidak terlalu terpaku pada satu tumpukan teknologi, dan terbuka untuk bereksperimen dengan kerangka kerja baru saat dirilis. Fleksibilitas dan pembelajaran berkelanjutan adalah kunci untuk tetap terdepan di bidang Anda.
Penutup
Singkatnya, machine learning engineering adalah karier yang tumbuh pesat yang menjembatani kesenjangan keahlian signifikan antara data science dan rekayasa perangkat lunak.
Jika Anda ingin bekerja di bidang ini, Anda harus memiliki pengetahuan tentang data science, rekayasa perangkat lunak, dan setidaknya satu bahasa pemrograman. Selain itu, soft skill seperti komunikasi efektif dan pemecahan masalah akan meningkatkan peluang Anda untuk direkrut dan dipromosikan di bidang ini.
Terakhir, ingatlah untuk terus berkembang mengikuti lanskap teknologi, tetap mutakhir dengan tren terbaru, dan bangun seperangkat keahlian yang serbaguna.
Jika Anda siap memulai perjalanan menjadi machine learning engineer, lihat jalur keahlian Machine Learning Engineer kami, yang dirancang untuk para profesional pemula.
Topik
