Login

Ilmu Data: Kunci Pembentukan Data

Kemajuan pesat dalam pengumpulan dan penyimpanan data telah memungkinkan banyak organisasi untuk mengakumulasi sejumlah besar data. Alat dan teknik analisis tradisional tidak dapat digunakan karena set besar. Ilmu Data adalah campuran dari metode analisis data tradisional dengan algoritma canggih untuk memproses sejumlah besar set. Itu juga membuat cara untuk menemukan tipe data baru.

Mari kita lihat beberapa aplikasi terkenal untuk analisis data-

  • Bisnis: ketika kita melakukan bisnis apa pun, kita perlu yakin tentang titik penjualan produk-produk kami yang menjangkau pelanggan. Untuk lebih spesifik, pertimbangkan pemindai kode batang dan teknologi kartu pintar, yang kami gunakan di dunia saat ini, telah memungkinkan pengecer memperkirakan data tentang pembelian pelanggan di konter. Pengecer menggunakan informasi ini, bersama dengan catatan bisnis dan layanan pelanggan lainnya, untuk membangun pemahaman yang lebih baik tentang kebutuhan pelanggan dan meningkatkan bisnis mereka.

  • Kedokteran, sains dan teknik: Para peneliti di bidang ini dengan cepat mengekstraksi data yang merupakan kunci untuk penemuan lebih lanjut. Misalnya, satelit di ruang angkasa mengirimi kami data tentang apa pun yang terjadi di dunia saat ini. Data yang disediakan oleh satelit berkisar dari beberapa terabyte hingga petabyte, yang jelas merupakan jumlah yang sangat besar.

Kami telah melihat beberapa aplikasi dasar ilmu data, sekarang mari kita fokus pada tantangan-

  • Skalabilitas: Kemajuan dalam pengumpulan dan pengumpulan data – set dengan ukuran gigabita, terabita, atau bahkan petabita – menjadi hal biasa. Jika beberapa algoritma dapat menangani jumlah yang sedemikian besar, kita dapat membuat algoritma sedemikian rupa sehingga kita dapat membagi satu blok besar menjadi beberapa blok kecil. Metode ini dikenal sebagai skalabilitas. Skalabilitas memastikan kemudahan akses ke catatan individual secara efisien.

  • Dimensi Tinggi: Saat ini, menangani set dengan ratusan dan ribuan atribut adalah hal biasa. Dalam bioinformatika, analisis ICU menghasilkan dimensi pengukuran yang besar dan banyak fitur untuk melacak kesehatan manusia. Juga, untuk beberapa algoritma analisis, kompleksitas komputasi meningkat dengan meningkatnya dimensi.

  • Data heterogen dan kompleks: analisis data tradisional sering berkaitan dengan set yang memiliki atribut dari tipe yang sama. Sekarang, ketika data sedang booming di banyak industri, data telah menjadi heterogen dan kompleks.

  • Analisis Non-Tradisional: Tugas analisis data saat ini sering membutuhkan penilaian ribuan hipotesis dan pengembangan beberapa teknik ini telah dimotivasi oleh keinginan untuk mengotomatisasi proses evaluasi hipotesis.

Seperti yang kita ketahui, data saling terkait, memanfaatkan atribut, kita dapat mendistribusikannya ke dalam kategori:

  1. Perbedaan: Sama dan tidak sama

  2. Memesan: <, >, <=, >=

  3. Tambahan: + dan-

  4. Perkalian: * dan /

Seperti yang dapat kita amati, ada begitu banyak bidang yang membutuhkan data ilmuwan, menjadi sangat penting untuk belajar dan membangun karier di bidang yang baru muncul. Pekerjaan di masa depan tergantung pada ilmu data sampai batas maksimum; di bidang sains, perdagangan, teknik dll.

October 27, 2019

0 responses on "Ilmu Data: Kunci Pembentukan Data"

Leave a Message

Your email address will not be published.

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