Belajar "Machine Learning", Ini 3 Tips untuk Siap Hadapi Industri Data

KOMPAS.com - Mempelajari machine learning merupakan pondasi awal yang perlu dibangun saat seseorang ingin berkecimpung di bidang data science.

Selain memahami bahasa pemrograman untuk mengolah data, kamu juga perlu memahami permasalahan bisnis dari industri tersebut. Sebagai seorang praktisi data, inilah salah satu tantangan yang akan selalu kamu hadapi.

Mempelajari machine learning dengan memahami segmentasi konsumen dapat menjadi kunci menangkan kompetisi bisnis. Terkait hal itu, Vanessa Stefany, salah satu member DQLab yang telah sukses berkarir sebagai Data Engineer Xeratic Indonesia berbagi kiat mempelajari machine learning.

DQLab berkolaborasi dengan Kompas.com menggelar "Machine Learning Workshop : Memenangkan Kompetisi Bisnis dengan Pengaplikasian Data Science untuk Consumer Segmentation"

Yuk, simak 3 tipsnya untuk implementasikan ilmunya pada industri data:

1. Penting memahami "consumer segmentation"

Kamu perlu tahu bahwa untuk berkarir sebagai seorang praktisi data kamu perlu memahami bagaimana pentingnya segmentasi konsumen dalam penggunaan di bisnis.

Kamu akan mempelajari bahasa pemrograman R dengan algoritma K-Means dan juga memaketkan algoritma sebagai model dan mengoperasionalkannya sehingga dapat digunakan sehari-hari oleh bisnis.

“Segmentasi customer itu sangat penting terutama untuk memetakan pemasaran produk kita, nah biasanya ini masuk dalam customer analysis kalo di ilmu ekonomi marketing, dengan pemetaan kita bisa memasarkan barang atau jasa kita kepada customer yang sesuai dan yang sekiranya akan membeli produk kita,” ujar Vanessa.

Dengan demikian penjualan yang akan dipasarkan sesuai dengan segmentasi sesuai dengan kebutuhan industri. “Jadi nggak 'brutal' untuk masukannya ke semua orang tapi hasil yang didapat cuma sedikit,” tuturnya.

2. Segmentasi penjualan terarah

Dengan mempelajari machine learning, kamu dapat memprediksi suatu tren di masa depan, sehingga sehingga aktivitas marketing yang dilakukan bisnis atau cara komunikasi bisnis dengan konsumen akan lebih tertarget sesuai dengan segmentasi dituju.

“Effort-nya yang dikeluarkan sebanding dengan segmentasi, jadinya kita tahu produk A dipasarkan ke segmen A, produk B dipasarkan ke segmen B, jadinya cost dan effort marketingnya tidak sia-sia karena dipasarkannya sesuai kebutuhan atau tujuan produk,” ujar Vanessa.

3. Implementasi machine learning di industri

Yuk, pemanasan dengan perbanyak portofolio data. Dengan materi belajar dan dataset yang dapat kamu gunakan untuk proses belajar, kamu bisa berlatih untuk menghasilkan segmentasi konsumen yang dapat kamu terapkan dalam bisnis.

Hal utama yang perlu kamu lakukan adalah perbanyak latihan menghadapi data dan membangun portofolio data tentunya. Walaupun kini kamu sudah berkarir di bidang data, tidak ada salahnya untuk terus belajar meningkatkan kompetensi diri!

“Kalau ketemu data yang aneh-aneh jangan gampang menyerah, ketemu bug jangan gampang menyerah, dengan kita ketemu data yang beraneka ragam kita jadi tau harus menghadapinya bagaimana, itu yang bisa meningkatkan kompetensi kita.”