Apa itu Ilmu Data? Pendahuluan, Concepts & Proses

⚡ Ringkasan Cerdas

Mantan ahli ilmu datatracTS memperoleh wawasan dari sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur menggunakan statistik, visualisasi, dan pembelajaran mesin. Proses enam tahapnya, peran pekerjaan inti, susunan alat, dan aplikasi bisnis utamanya diuraikan di bawah ini.

🔘 Definisi: Bidang interdisipliner yang mengubah data mentah menjadi pengetahuan yang dapat dimanfaatkan oleh bisnis.
☑️ Empat komponen: Statistik, visualisasi, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam menjadi landasan setiap proyek.
✅ Enam tahap: Penemuan, persiapan, perencanaan model, pembangunan model, operasionalisasi, dan komunikasi hasil.
🧪 peran: Ilmuwan data, insinyur, analis, ahli statistik, arsitek, administrator, analis bisnis, dan manajer analitik.
️ Perkakas: R, Python, SAS dan Spark untuk analisis; Hadoop dan Hive untuk penyimpanan; Tableau untuk visualisasi.
⚠️ Kendala: Kekurangan tenaga kerja terampil, akses data yang terbatas, dan aturan privasi membatasi apa yang dapat dihasilkan oleh tim.

Baca Selengkapnya

Apa itu Ilmu Data?

Ilmu Data adalah bidang studi yang melibatkan extracMenggali wawasan dari sejumlah besar data menggunakan berbagai metode ilmiah, algoritma, dan proses. Ini membantu Anda menemukan pola tersembunyi dalam data mentah. Istilah Ilmu Data muncul karena evolusi statistik matematika, analisis data, dan data besar.

Ilmu Data adalah bidang interdisipliner yang memungkinkan Anda untuk mengeksplorasitracIlmu data memungkinkan Anda untuk memperoleh pengetahuan dari data terstruktur atau tidak terstruktur. Ilmu data memungkinkan Anda untuk menerjemahkan masalah bisnis menjadi proyek penelitian dan kemudian menerjemahkannya kembali menjadi solusi praktis.

Mengapa Ilmu Data?

Berikut adalah keuntungan signifikan menggunakan Teknologi Analisis Data:

Data adalah minyak bumi di dunia saat ini. Dengan alat, teknologi, dan algoritma yang tepat, kita dapat menggunakan data dan mengubahnya menjadi keunggulan bisnis yang berbeda.
Ilmu Data dapat membantu Anda mendeteksi penipuan menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang canggih
Ini membantu Anda mencegah kerugian moneter yang signifikan
Memungkinkan Anda untuk membangun kecerdasan ke dalam mesin.
Anda dapat melakukan analisis sentimen untuk mengukur loyalitas merek pelanggan
Ini memungkinkan Anda mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih cepat
Ini membantu Anda merekomendasikan produk yang tepat kepada pelanggan yang tepat untuk meningkatkan bisnis Anda

Garis waktu di bawah ini menunjukkan bagaimana disiplin ilmu ini berkembang dari statistik dan analitik.

Garis waktu yang menunjukkan evolusi ilmu data dari statistik hingga big data. — Evolusi Ilmu Data

Komponen Ilmu Data

Diagram di bawah ini merangkum keempat blok bangunan tersebut.

statistika

Statistika adalah unit paling penting dari dasar-dasar Ilmu Data, dan merupakan metode atau ilmu mengumpulkan dan menganalisis data numerik dalam jumlah besar untuk mendapatkan wawasan yang berguna.

Visualisasi

Teknik visualisasi membantu Anda mengakses data dalam jumlah besar dengan visual yang mudah dipahami dan dicerna.

Pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin Bidang ini mengeksplorasi pembangunan dan studi algoritma yang belajar membuat prediksi tentang data yang tidak terduga atau data di masa depan. Secara garis besar, bidang ini terbagi menjadi: diawasi ke tidak diawasi teknik.

Belajar mendalam

Belajar mendalam adalah pendekatan pembelajaran mesin di mana jaringan saraf berlapis mempelajari fitur-fitur itu sendiri, sehingga algoritma memilih model analisis yang akan diikuti.

Proses Ilmu Data

Sekarang dalam hal ini Tutorial Ilmu DataSelanjutnya, kita akan mempelajari Proses Ilmu Data. Enam tahapan di bawah ini berjalan sesuai urutan yang ditunjukkan:

1. Penemuan

Langkah penemuan melibatkan perolehan data dari semua sumber internal & eksternal yang teridentifikasi, yang membantu Anda menjawab pertanyaan bisnis.

Datanya bisa berupa:

Log dari server web
Data dikumpulkan dari media sosial
Kumpulan data sensus
Data dialirkan dari sumber online menggunakan API

2. Persiapan

Data dapat memiliki banyak ketidakkonsistenan seperti nilai yang hilang, kolom kosong, dan format data yang salah, yang semuanya perlu dibersihkan. Anda perlu memproses, mengeksplorasi, dan mengkondisikan data sebelum melakukan pemodelan. Semakin bersih data Anda, semakin baik prediksi Anda.

3. Model Perencanaan

Pada tahap ini, Anda perlu menentukan metode dan teknik menggambar hubungan antar variabel masukan. Perencanaan model dilakukan dengan menggunakan rumus statistik yang berbeda dan alat visualisasiSQL Analysis Services, R, dan SAS/ACCESS adalah beberapa alat yang digunakan untuk tujuan ini.

4. Pembuatan Model

Pada langkah ini, proses pembuatan model yang sebenarnya dimulai. Di sini, ilmuwan data membagi kumpulan data menjadi subset pelatihan dan pengujian. Teknik seperti asosiasi, klasifikasi, dan pengelompokan diterapkan pada kumpulan data pelatihan. Model, setelah disiapkan, diuji terhadap kumpulan data "pengujian".

5. Operamenasionalisasikan

Pada tahap ini, Anda menyerahkan model dasar akhir beserta laporan, kode, dan dokumen teknis. Model tersebut kemudian diimplementasikan ke lingkungan produksi nyata setelah melalui pengujian menyeluruh.

6. Komunikasikan Hasil

Pada tahap ini, temuan-temuan utama dikomunikasikan kepada seluruh pemangku kepentingan. Ini membantu Anda memutuskan apakah hasil proyek berhasil atau gagal berdasarkan masukan dari model.

Peran Pekerjaan Ilmu Data

Judul pekerjaan Data Scientist yang paling menonjol adalah:

Ilmuwan Data
Insinyur Data
Data Analyst
Ahli statistik
Data Architect
Admin Data
Analis Bisnis
Manajer Data/Analitik

Mari pelajari secara rinci apa saja peran masing-masing:

Ilmuwan Data

Peran: Ilmuwan Data adalah seorang profesional yang mengelola data dalam jumlah besar untuk menghasilkan visi bisnis yang menarik dengan menggunakan berbagai alat, teknik, metodologi, algoritme, dll.

Bahasa: R, SAS, PythonSQL, Hive, MATLAB, Pig, Spark

Insinyur Data

Peran: Peran a insinyur data Mereka bekerja dengan sejumlah besar data. Mereka mengembangkan, membangun, menguji, dan memelihara arsitektur seperti sistem pemrosesan skala besar dan basis data.

Bahasa: SQL, Hive, R, SAS, MATLAB, Python, Java, rubi, C++, dan Perl

Data Analyst

PeranSeorang analis data bertanggung jawab untuk menggali sejumlah besar data. Mereka akan mencari hubungan, pola, dan tren dalam data. Later Mereka akan menyajikan pelaporan dan visualisasi yang menarik untuk menganalisis data guna mengambil keputusan bisnis yang paling tepat.

Bahasa: R, PythonHTML, JS, C, C++, SQL

Ahli statistik

Peran: Ahli statistik mengumpulkan, menganalisis, dan memahami data kualitatif dan kuantitatif menggunakan teori dan metode statistik.

Bahasa: SQL, R, MATLAB, Tableau, Python, Perl, Spark, dan sarang

Administrator Data

Peran: Admin data harus memastikan bahwa Database Dapat diakses oleh semua pengguna yang relevan. Mereka juga memastikan bahwa sistem tersebut berfungsi dengan benar dan menjaganya agar tetap aman dari peretasan.

Bahasa: Ruby di Rel, SQL, Java, C#, dan Python

Analis Bisnis

Peran: Profesional ini perlu meningkatkan proses bisnis. Dia adalah perantara antara tim eksekutif bisnis dan departemen TI.

Bahasa: SQL, Tableau, Power BI, dan Python

Baca juga kami Pertanyaan dan Jawaban Wawancara Ilmu Data untuk latihan sebelum wawancara.

Alat untuk Ilmu Data

Alat-alat tersebut terbagi menjadi empat kelompok, seperti yang ditunjukkan di bawah ini.

Analisis Data	Pergudangan Data	Visualisasi data	Pembelajaran mesin
R, Spark, Python ke SAS	Hadoop, SQL, Sarang lebah	R, Tablo, Mentah	Spark, Azure ML Studio, Mahout

Perbedaan Ilmu Data dengan BI (Business Intelligence)

Tabel di bawah ini menunjukkan perbedaan antara keduanya.

Parameter Teknis	Business Intelligence	Ilmu Data
Persepsi	melihat kembali	Looking Forward
Sumber data	Data terstruktur, sebagian besar SQL, dan terkadang gudang data.	Data terstruktur dan tidak terstruktur. Seperti log, SQL, NoSQL, atau teks
Pendekatan	Statistik & Visualisasi	Statistik, Pembelajaran Mesin, dan Grafik
Tekanan	Dulu & Sekarang	Analisis & Pemrosesan Bahasa Alami
Tools	Pentaho, Microsoft BI, QlikView	R, TensorFlow

Selain itu, bacalah perbedaan antara Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin.

Aplikasi Ilmu Data

Beberapa aplikasi dari Ilmu Data adalah:

Pencarian Internet

Google Pencarian ini menggunakan teknologi ilmu data untuk mencari hasil spesifik dalam sepersekian detik.

Sistem Rekomendasi

Untuk membuat sistem rekomendasi. Misalnya, "teman yang disarankan" di Facebook atau "video yang disarankan" di YouTube, semuanya dilakukan dengan bantuan Ilmu Data.

Pengenalan Gambar & Ucapan

Sistem pengenalan suara seperti Siri, Google Asisten virtual dan Alexa beroperasi menggunakan teknik ilmu data. Selain itu, Facebook mengenali teman Anda saat Anda mengunggah foto bersama mereka, dengan bantuan ilmu data.

Dunia game

EA Sports, Sony, Nintendo menggunakan teknologi ilmu data. Ini meningkatkan pengalaman bermain game Anda. Game kini dikembangkan menggunakan teknik Pembelajaran Mesin, dan game tersebut dapat diperbarui sendiri saat Anda berpindah ke level yang lebih tinggi.

Perbandingan Harga Online

PriceRunner, Junglee, Shopzilla mengerjakan mekanisme ilmu data. Di sini, data diambil dari situs web yang relevan menggunakan API.

Tantangan Teknologi Ilmu Data

Berbagai macam informasi & data diperlukan untuk analisis yang akurat
Ketersediaan tenaga ahli data yang memadai masih kurang.
Manajemen tidak memberikan dukungan finansial untuk tim ilmu data
Ketidaktersediaan data, atau kesulitan mengakses data.
Pengambil keputusan bisnis tidak menggunakan hasil ilmu data secara efektif.
Menjelaskan ilmu data kepada orang lain itu sulit
Masalah privasi
Kurangnya pakar bidang yang signifikan
Jika suatu organisasi sangat kecil, organisasi tersebut tidak dapat memiliki tim Ilmu Data.

Pertanyaan Umum Demo Slot

Analisis data mengkaji data yang ada untuk menjelaskan apa yang terjadi dan mengapa, biasanya melalui pelaporan dan dasbor. Ilmu data membangun model yang memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya, dan lebih mengandalkan pemrograman, statistik, dan pembelajaran mesin.

Pihak pemberi kerja mencari gelar kuantitatif atau portofolio yang setara, serta kemampuan berbahasa yang lancar. Python atau R, SQL, dan statistik. Pengetahuan domain seringkali sama pentingnya dengan sertifikasi.

Python adalah pilihan pertama yang lebih aman karena juga mencakup rekayasa, penerapan, dan pembelajaran mendalam. R tetap lebih kuat untuk statistik klasik dan penelitian akademis. Sebagian besar tim kerja membaca keduanya.

Anda membutuhkan statistik deskriptif, probabilitas, pengujian hipotesis, dan aljabar linear. Kalkulus terutama penting ketika Anda merancang atau menyempurnakan model. Pembuktian jarang dilakukan, tetapi rumus harus mudah dipahami oleh Anda.

Data mentah yang diterima seringkali berisi kolom yang hilang, data duplikat, satuan yang tidak konsisten, dan tipe yang salah. Setiap kesalahan akan menyebar ke dalam model, sehingga tim menghabiskan sebagian besar waktu untuk memperbaikinya terlebih dahulu.

Seorang ilmuwan data merumuskan pertanyaan, mengeksplorasi data, dan memvalidasi model dalam lingkungan penelitian. Seorang insinyur pembelajaran mesin mengambil model yang telah divalidasi dan membuatnya berjalan dengan andal di lingkungan produksi, dengan mempertimbangkan pemantauan, pelatihan ulang, dan skalabilitas.

AI generatif menyusun kode eksploratif, meringkas kumpulan data, dan menyarankan fitur, sehingga mempersingkat analisis rutin. Penilaian tentang pertanyaan mana yang harus diajukan, dan apakah hasilnya dapat dipercaya, tetap dilakukan oleh manusia.

Kopilot GitHub Melengkapi kode pandas, scikit-learn, dan plotting secara otomatis di dalam Jupyter ke VS Code, dan menjelaskan fungsi-fungsi yang tidak familiar. Verifikasi setiap saran dengan data Anda sendiri — sistem tidak dapat melihat kolom Anda atau artinya.