Roadmap untuk Menjadi Seorang Engineer AI dan Data Scientist

Menjadi seorang AI dan Data Scientist membutuhkan pemahaman mendalam dalam berbagai bidang, mulai dari matematika, statistik, hingga pembelajaran mesin dan MLOps. Dasar pengetahuan ini adalah:

1. Matematika

Matematika merupakan dasar yang sangat penting dalam ilmu data dan AI. Kamu perlu menguasai beberapa cabang matematika sebagai berikut:

a. Aljabar Linear, Kalkulus, dan Analisis Matematis

- Coursera: Algebra and Differential Calculus Course  - Kursus ini mencakup konsep dasar aljabar linear dan kalkulus diferensial yang sangat berguna untuk analisis data dan pembelajaran mesin.

b. Matematika untuk Pembelajaran Mesin

- Differential Calculus
  - Memahami kalkulus diferensial untuk optimasi dalam model pembelajaran mesin.
- Coursera: Algebra and Differential Calculus Course
  - Kursus ini memberikan landasan kuat dalam aljabar dan kalkulus yang relevan untuk pembelajaran mesin.

2. Statistik

Statistik adalah elemen kunci dalam analisis data dan pengambilan keputusan berdasarkan data.

a. Dasar-dasar Statistik
- Coursera: Introduction to Statistics Course
  - Kursus ini mengajarkan konsep dasar statistik termasuk Teorema Limit Sentral (CLT) yang esensial untuk inferensi statistik.

b. Uji Hipotesis

- Coursera: Hypothesis Testing Course
- Kursus ini membahas metode uji hipotesis yang penting untuk analisis data.

c. Probabilitas dan Sampling

- Coursera: Probability and Statistics Course
- Kursus ini mencakup dasar-dasar probabilitas dan metode sampling.

d. AB Testing dan Desain Eksperimen

- Practitioner’s Guide to Statistical Tests Article
  - Artikel ini memberikan panduan praktis tentang berbagai uji statistik.
- Experiment Design Article
  - Artikel ini membahas desain eksperimen untuk mengoptimalkan hasil tes A/B.

e. Meningkatkan Sensitivitas Tes

- Minimum Detectable Effect Article
  - Artikel ini menjelaskan bagaimana menentukan efek minimum yang dapat dideteksi dalam sebuah tes.
- Improving Test Sensitivity Paper
  - Makalah ini membahas teknik-teknik untuk meningkatkan sensitivitas tes.
- CUPED at Booking.com Article
  - Artikel tentang bagaimana CUPED digunakan di Booking.com untuk meningkatkan sensitivitas tes.
- Doordash: CUPAC Article
  - Artikel tentang implementasi CUPAC di Doordash untuk analisis data yang lebih akurat.

f. Metode Rasio Metrik

- Microsoft: Delta Method in Metric Analytics Paper
  - Makalah ini menjelaskan metode delta untuk analisis metrik.
- Ratio Metrics Paper
  - Makalah yang membahas metrik rasio dan penggunaannya dalam analisis data.

3. Ekonometrika

Ekonometrika melibatkan penggunaan teknik statistik untuk menganalisis data ekonomi.

a. Prasyarat Ekonometrika
- Fundamentals of Econometrics Book
  - Buku ini mencakup dasar-dasar ekonometrika yang perlu dipahami.

b. Regresi dan Analisis Deret Waktu

- Intro to Econometrics Book
  - Buku ini menjelaskan teknik regresi dan analisis deret waktu.
- Coursera: Econometrics Course
  - Kursus yang mendalam tentang ekonometrika.
- Kaggle — Learn Time Series Course
  - Kursus ini mencakup dasar-dasar analisis deret waktu di Kaggle.
- ARIMA Model for Time Series Tutorial
  - Tutorial ini mengajarkan model ARIMA untuk analisis deret waktu.
- Forecasting Task with Solution OpenSource Project
  - Proyek open-source untuk praktik forecasting.

c. Regresi Linear

- Coursera: Linear Regression Course
  - Kursus ini memberikan pemahaman mendalam tentang regresi linear.

4. Pemrograman

Pemrograman adalah keterampilan esensial bagi seorang data scientist. 

a. Belajar Bahasa Pemrograman Python
- Learn Python - Kaggle Course
  - Kursus ini memberikan pengenalan tentang pemrograman Python di Kaggle.
- Google's Python Class Course
  - Kursus gratis dari Google untuk belajar Python.
- Algorithmic Exercises Tutorial + Challenges
  - Tutorial dan tantangan algoritmik untuk meningkatkan keterampilan pemrograman.
- Study Plans - Leetcode Challenges
  - Rencana studi dan tantangan di Leetcode untuk mempraktikkan algoritma.

b. Struktur Data dan Algoritma

- Algorithms Specialization Course
  - Spesialisasi ini mencakup berbagai algoritma dan struktur data dalam Python.

c. Belajar SQL

- SQL Tutorial Course
  - Kursus ini mengajarkan dasar-dasar SQL untuk manajemen basis data.

5. Exploratory Data Analysis (EDA)

Analisis Data Eksploratif (EDA) sangat penting untuk memahami dan memvisualisasikan data.

- Exploratory Data Analysis With Python and Pandas Course
  - Kursus ini mengajarkan EDA menggunakan Python dan Pandas.
- Exploratory Data Analysis for Machine Learning Course
  - Kursus ini fokus pada EDA dalam konteks pembelajaran mesin.
- Exploratory Data Analysis with Seaborn Course
  - Kursus ini mencakup visualisasi data menggunakan Seaborn.

6. Pembelajaran Mesin

a. Pembelajaran Mesin Klasik (Supervised dan Unsupervised)

- Open Machine Learning Course - OpenDataScience Course
  - Kursus ini mencakup konsep dasar dan lanjutan pembelajaran mesin.
- Machine Learning Specialization Course
  - Spesialisasi ini mencakup berbagai teknik pembelajaran mesin.
- Pattern Recognition & ML by Christopher M. Bishop eBook
  - Buku ini adalah referensi mendalam tentang pengenalan pola dan pembelajaran mesin.

b. Pembelajaran Mesin Lanjutan

- Deep Learning Specialization Courses
  - Spesialisasi ini mencakup berbagai topik dalam deep learning.
- Deep Learning Book eBook
  - Buku referensi lengkap tentang deep learning.
- Attention is all you need Paper
  - Makalah tentang transformer, salah satu arsitektur deep learning terbaru.
- The Illustrated Transformer Article
  - Artikel yang menjelaskan transformer dengan visualisasi.

7. MLOps

MLOps adalah praktik untuk mengelola dan mengoperasikan model pembelajaran mesin dalam skala produksi.

- MLOps Specialization Courses
  - Spesialisasi ini mencakup deployment model, CI/CD, dan praktik terbaik dalam MLOps.

8. Terus Belajar

Ilmu data dan AI merupakan bidang yang terus berkembang. Kalian harus elalu mengikuti perkembangan terbaru dan perbarui pengetahuan Kamu secara berkala.

Dengan mengikuti roadmap ini, Kamu akan memperoleh keterampilan yang komprehensif untuk menjadi seorang AI dan Data Scientist yang handal.

Selamat belajar dan berjuang,tetap semangat!.

Source: Roadmap.sh