Cerita Regina Alma Nathania, Lulusan DTS FGA 2024 – Analitik Data
Sebuah survey yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 2023 menunjukkan bahwa tercatat ada lebih dari 450 ribu lulusan S1, S2, dan S3 yang masuk ke dalam golongan NEET (not in employment, education, and training). NEET ini merujuk pada kondisi bahwa seseorang tidak bekerja, sekolah, atau mendapat pelatihan.
Sebagai seorang lulusan baru, Regina Alma Nathania (23) tidak ingin menjadi bagian dari golongan tersebut. Ia mengerti bahwa untuk bisa sukses berkarier atau setidaknya mendapatkan posisi magang setelah lulus, pemilik nama panggilan Regina ini harus ikut pelatihan demi melengkapi kemampuan yang sudah diperolehnya dari kampus.
💻 Mulai Belajar Pemrograman
Belajar pemrograman di Dicoding Academy dan mulai perjalanan Anda sebagai developer profesional.
Daftar SekarangOleh karenanya, Regina mendaftar ke program Digital Talent Scholarship Fresh Graduate Academy (DTS FGA) 2024 dan mengambil alur belajar Analitik Data di sana. Usaha belajar Regina membuatnya berhasil meraih posisi magang di salah satu perusahaan internasional.
Bagaimana perjalanan Regina sebagai seorang lulusan baru yang ingin membangun keahlian? Mari kita baca cerita lengkapnya!
Hampir Menyerah di Tengah Jalan
Jika Regina ditanya siapa sosok yang paling menguatkannya dan amat memotivasinya untuk mengejar mimpi, jawabannya adalah mamanya. Anak kedua dari tiga bersaudara ini dibesarkan oleh sosok ibu yang luar biasa di Tanjung Pinang, Kepulauan Riau. Beliau adalah seorang Aparatur Sipil Negara (ASN) yang berperan sebagai tulang punggung keluarga semenjak ayah Regina sakit keras sejak Januari 2015 dan wafat Juli 2024 lalu.
Mencontoh kerja keras sang mama, Regina juga ingin menjadi perempuan yang mandiri dengan karier menjanjikan. Oleh karenanya, Regina memutuskan untuk melanjutkan kuliah ke Universitas Katolik Parahyangan, program studi Informatika. Ia merasa prospek karier dalam bidang teknologi sangat menjanjikan.
Sebagai seorang mahasiswi teknologi, Regina tertarik untuk mendalami data science sejak bertemu dengan mata kuliah tersebut. Ia memutuskan untuk menjadikan data science sebagai peminatan dan topik skripsinya menjelang lulus.
Judul skripsi Regina adalah Sistem Rekomendasi Film dengan Collaborative Deep Learning (CDL). CDL adalah model modifikasi yang merupakan gabungan dari model deep learning dan model faktorisasi matriks. Sayangnya, tantangan datang saat Regina mengalami keterbatasan literatur dalam memahami CDL dan dosen pembimbingnya tak memiliki latar belakang deep learning.
“Awalnya hampir nyerah ngerjain skripsi, tapi aku inget Mama sebentar lagi pensiun dan adik akan mulai kuliah. Akhirnya, aku coba kasih yang terbaik, berjuang mati-matian buat belajar CDL, dan berhasil lulus dengan nilai sangat tinggi setelah setahun ngerjain skripsi,” kenang Regina.
Jadi Lulusan Baru yang Belum Ada Pengalaman, Regina Sulit Dapat Kerja
Setelah berjuang selama 12 bulan untuk menyelesaikan skripsi, Regina akhirnya lulus dan merayakan momen wisudanya bersama keluarga. Mama Regina pun memasuki masa pensiunnya dan adik Regina memulai studinya di perguruan tinggi.
Sayangnya, belum memiliki pengalaman magang membuat Regina belum juga mendapatkan pekerjaan saat itu. Regina menyadari bahwa memulai karier tanpa pengalaman sebelumnya cukup menantang.
Menolak untuk menyerah pada keadaan, Regina memilih untuk mengisi waktu luangnya dengan mempersiapkan diri dan mengasah kemampuan yang dapat bermanfaat saat melamar pekerjaan. Bersemangat untuk memperluas wawasan dalam bidang data, suatu ketika, Regina menemukan sebuah video di media sosial yang mempromosikan program DTS FGA 2024.
Kebetulan, DTS FGA 2024 membuka alur belajar Analitik Data saat itu. Sebagai seseorang yang memilki passion pada bidang data, Regina tak berpikir dua kali untuk mendaftarkan diri.
“Aku adalah lulusan baru yang belum punya pengalaman magang dan ikut pelatihan sama sekali. Makanya, aku rasa, untuk setidaknya dapat posisi magang setelah lulus, aku harus ikut pelatihan seperti di DTS FGA 2024,” ungkap Regina.
Belajar Langsung dari Ahlinya di DTS FGA 2024
Memulai proses belajar di DTS FGA 2024, Regina mulai berhadapan dengan berbagai tantangan. Baginya, yang paling menantang adalah bagian analisis, di dalamnya ia tidak mendapatkan text book dan harus banyak berlatih.
“Di DTS FGA 2024, aku sangat dibiasakan dengan berbagai proses problem-solving. Masalah yang harus aku selesaikan beda-beda dan itu melatih aku untuk bisa membuat berbagai kerangka penyelesaian,” kata Regina.
Untuk itu, Regina merasa pengetahuannya soal data menjadi lebih dalam. Ia berkesempatan untuk “berkenalan” dengan berbagai tools baru dan orang-orang dari berbagai latar belakang yang memiliki ambisi sama seperti dirinya dalam bidang data.
Mengingat proses belajarnya di kampus belum mencakup seluruh teori dan praktik mengenai analitik data, Regina merasa beruntung karena di DTS FGA 2024, ia bisa lebih banyak praktek dan memaksimalkan berbagai tools untuk analitik data yang dimiliki oleh Google. Selain itu, ia juga senang bisa belajar langsung dari ahlinya.
“Aku seneng banget bisa dapetin best practice langsung dari ahli yang kerjanya di e-commerce. Beliau sharing banyak insights tentang tren di industri saat ini dan dunia analitik data sekarang lagi kayak gimana,” jelas Regina.
Regina merasa sangat beruntung karena bisa belajar langkah demi langkah mengenai analitik data dan mengimplementasikannya pada berbagai studi kasus yang ada. Ia menyadari bahwa tidak semua orang bisa memiliki privilege yang saat itu dimilikinya.
Berkarier di Perusahaan Asal Shanghai
Kepercayaan diri Regina semakin menguat saat ia berhasil menyelesaikan kelas Analitik Data di DTS FGA 2024. Ia melamar ke berbagai perusahaan dan membuahkan berbagai sesi wawancara dengan industri yang dibidiknya tersebut. Regina memang berhadapan dengan berbagai penolakan, tetapi akhirnya usahanya berbuah manis.
“Seneng rasanya bisa dapat posisi magang di perusahaan asal Shanghai yang bergerak di bidang pengembangan software, yaitu AI Rudder. Di sana, aku dipercaya sebagai Large Language Model (LLM) Data & Evaluation Intern,” ungkap Regina.
Di kantor, Regina bertanggung jawab untuk membuat data pengujian dan evaluasi serta mengevaluasi performa robot yang menggunakan large language model. Ia merasa ilmu yang dipelajari di DTS FGA 2024 sangatlah bermanfaat. Ia telah dilatih untuk melakukan analisis dengan langkah dan kerangka yang tepat untuk menyelesaikan suatu permasalahan.
“Materi teknologi yang kita pelajari saat kuliah mungkin belum mencakup seluruh teori atau praktik, mengingat selalu ada tools baru yang bisa kita pakai di masa mendatang. Oleh karenanya, supaya kita bisa menyesuaikan diri dengan teknologi yang selalu berkembang, kita harus punya kemauan untuk terus belajar.
Dengan belajar, kita bisa lebih adaptif dengan perubahan. Kita bisa belajar tentang teknologi terkini lewat program seperti DTS FGA. Program ini sangat saya rekomendasikan untuk teman-teman yang ingin mendalami analitik data supaya lebih siap kerja,” tutup Regina.
Kini, Regina tak sabar untuk segera mengembangkan kariernya dan berharap bisa segera menjadi karyawan purnawaktu dalam bidang data. Meski sudah bekerja, semangat belajar Regina tak pernah padam dan patut dijadikan teladan.
