Login

Berbagai Aspek Ilmu Data

Apa itu Ilmu Data?

Data ada di sekitar kita dan berjalan di jalur yang terus meningkat karena dunia semakin banyak berinteraksi dengan internet. Industri sekarang telah menyadari kekuatan luar biasa di balik data dan mencari tahu bagaimana hal itu dapat mengubah tidak hanya cara berbisnis tetapi juga cara kita memahami dan mengalami berbagai hal. Ilmu Data mengacu pada ilmu decoding informasi dari set data tertentu. Secara umum, Ilmuwan Data mengumpulkan data mentah, mengolahnya menjadi kumpulan data, dan kemudian menggunakannya untuk membangun model statistik dan model pembelajaran mesin. Untuk melakukan ini, mereka memerlukan yang berikut:

  1. Kerangka pengumpulan data seperti Hadoop, dan bahasa pemrograman seperti SAS untuk menulis sekuel dan kueri.
  2. Alat untuk pemodelan data seperti python, R, Excel, Minitab dll.
  3. Algoritma pembelajaran mesin seperti Regresi, Clustering, Decision-tree, Support Vector Mechanics dll.

Komponen Proyek Ilmu Data

  • Konsep Belajar: Langkah pertama melibatkan pertemuan dengan para pemangku kepentingan dan mengajukan banyak pertanyaan untuk mencari tahu masalah, sumber daya yang tersedia, kondisi yang terlibat, anggaran, tenggat waktu dll.
  • Menjelajahi Data: Sering kali data bisa ambigu, tidak lengkap, berlebihan, salah atau tidak dapat dibaca. Untuk mengatasi situasi ini, Ilmuwan Data mengeksplorasi data dengan melihat sampel dan mencoba cara untuk mengisi kekosongan atau menghapus redudansi. Langkah ini mungkin melibatkan teknik seperti transformasi data, Integrasi Data, pembersihan data, pengurangan data dll.
  • Perencanaan Model: Model ini dapat berupa semua jenis model seperti model statistik atau pembelajaran mesin. Pemilihan bervariasi dari satu Ilmuwan Data ke yang lain, dan juga sesuai dengan masalah yang dihadapi. Jika ini adalah model regresi, maka seseorang dapat memilih algoritma regresi, atau jika ini tentang mengklasifikasikan, maka algoritma klasifikasi seperti Decision-tree dapat menghasilkan hasil yang diinginkan.

Pembuatan Model mengacu pada pelatihan model sehingga dapat digunakan di mana diperlukan. Langkah ini terutama dilakukan oleh paket Python seperti Numpy, panda, dll. Ini adalah langkah berulang yaitu seorang Ilmuwan Data harus melatih model beberapa kali.

  • Komunikasi: Langkah selanjutnya adalah mengkomunikasikan hasilnya kepada pemangku kepentingan yang tepat. Hal ini dilakukan dengan menyiapkan grafik dan grafik yang mudah yang menunjukkan penemuan dan solusi yang diusulkan untuk masalah tersebut. Alat seperti Tableau dan Power BI sangat berguna untuk langkah ini.
  • Pengujian dan pengoperasian: Jika model yang diusulkan diterima, maka itu dipimpin melalui beberapa tes pra-produksi seperti pengujian A / B, yang tentang menggunakan, katakanlah 80% dari model untuk pelatihan, dan sisanya untuk memeriksa statistik seberapa baik kerjanya. Begitu model telah lulus tes, itu ditempatkan di lingkungan produksi.

Apa yang Harus Anda Lakukan Agar Menjadi Ilmuwan Data?

Ilmu Data adalah karier yang tumbuh paling cepat di abad ke-21. Pekerjaan itu menantang dan memungkinkan pengguna untuk menggunakan kreativitas mereka sepenuhnya. Industri sangat membutuhkan profesional yang terampil untuk mengerjakan data yang mereka hasilkan. Dan itulah mengapa kursus ini telah dirancang untuk mempersiapkan siswa untuk memimpin dunia dalam Ilmu Data. Pelatihan terperinci oleh fakultas-fakultas terkenal, berbagai penilaian, proyek langsung, webinar, dan banyak fasilitas lain tersedia untuk membentuk siswa sesuai dengan kebutuhan industri.

Source by Shalini M

September 16, 2019

0 responses on "Berbagai Aspek Ilmu Data"

Leave a Message

Your email address will not be published.

top
Template Design © VibeThemes. All rights reserved.
X
Skip to toolbar