Beranda » Artikel » Data Science untuk Pemula : Apa itu, Dasar & Proses

Data Science untuk Pemula : Apa itu, Dasar & Proses

by Diskominfo Lebak
1.6k views

Apa itu Data Science?

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

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

Dalam artikel Data Science untuk Pemula ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar Data Science :

  1. Apa itu Data Science?
  2. Mengapa Data Science?
  3. Komponen Data Science
  4. Proses Data Science
  5. Peran Pekerjaan Data Science
  6. Alat untuk Data Science
  7. Perbedaan Data Science dengan BI (Business Intelligence)
  8. Aplikasi Data Science
  9. Tantangan Teknologi Data Science

Mengapa Data Science?

Di sini, keuntungan signifikan menggunakan Teknologi Analisis Data :

  • Data sangat penting bagi dunia digital saat ini. Dengan alat, teknologi, algoritma yang tepat, kami dapat menggunakan data dan mengubahnya menjadi keuntungan bisnis yang berbeda
  • Data Science dapat membantu Anda mendeteksi penipuan menggunakan algoritma pembelajaran mesin tingkat lanjut
  • Ini membantu Anda untuk mencegah kerugian moneter yang signifikan
  • Memungkinkan untuk membangun kemampuan intelijen dalam mesin
  • Anda dapat melakukan analisis sentimen untuk mengukur loyalitas merek pelanggan
  • Ini memungkinkan Anda untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih cepat
  • Membantu Anda merekomendasikan produk yang tepat kepada pelanggan yang tepat untuk meningkatkan bisnis Anda

Komponen Data Science

Statistik :

Statistik adalah unit paling penting dari dasar-dasar Data Science. Ini adalah metode atau ilmu mengumpulkan dan menganalisis data numerik dalam jumlah besar untuk mendapatkan wawasan yang bermanfaat.

Visualisasi :

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

Machine Learning :

Pembelajaran Mesin mengeksplorasi pembangunan dan studi algoritma yang belajar membuat prediksi tentang data yang tidak terduga / masa depan.

Deep Learning :

Metode Deep Learning adalah penelitian pembelajaran mesin baru di mana algoritma memilih model analisis untuk diikuti.

Proses Data Science

Dalam gambar Data Science dibawah ini, kita akan mempelajari Proses Data Science :

1. Penemuan :

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

Datanya bisa berupa :

  • Log dari server web
  • Data dikumpulkan dari media sosial
  • Set data sensus

–      Data dialirkan dari sumber online menggunakan API

2. Persiapan :

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

3. Perencanaan Model :

Pada tahap ini, Anda perlu menentukan metode dan teknik menggambar hubungan antar variabel input. Perencanaan model dilakukan dengan menggunakan rumus statistik dan alat visualisasi yang berbeda. Layanan analisis SQL, R, dan SAS / akses adalah beberapa alat yang digunakan untuk tujuan ini.

4. Pembuatan Model :

Pada langkah ini, proses pembuatan model yang sebenarnya dimulai. Di sini, Data scientist mendistribusikan kumpulan data untuk pelatihan dan pengujian. Teknik seperti asosiasi, klasifikasi, dan pengelompokan diterapkan ke kumpulan data pelatihan. Model setelah disiapkan diuji terhadap kumpulan data “pengujian”.

5. Pengoperasian :

Dalam tahap ini, Anda mengirimkan model dasar akhir dengan laporan, kode, dan dokumen teknis. Model diterapkan ke dalam lingkungan produksi nyata setelah pengujian menyeluruh.

6. Hasil Komunikasi :

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

Peran Pekerjaan Data Science

Jenis Pekerjaan Data Scientist yang paling menonjol adalah :

  • Data Scientist
  • Data Engineer
  • Data Analyst
  • Statistician
  • Data Architect
  • Data Admin
  • Business Analyst
  • Data/Analytics Manager

Sekarang dalam artikel Data Science ini, mari pelajari apa yang diperlukan setiap peran secara mendetail.

  1. Data Scientist :

Wewenang :

Seorang Data Scientist adalah seorang profesional yang mengelola sejumlah besar data untuk menghasilkan visi bisnis yang menarik dengan menggunakan berbagai alat, teknik, metodologi, algoritma, dll.

Bahasa :

R, SAS, Python, SQL, Hive, Matlab, Pig, Spark

  • Data Engineer :

Wewenang :

Peran Data Engineer bekerja dengan data dalam jumlah besar. Dia mengembangkan, membangun, menguji, dan memelihara arsitektur seperti sistem pemrosesan dan database berskala besar.

Bahasa :

SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C + +, dan Perl

  • Data Analyst :

Wewenang :

Seorang Data Analyst bertanggung jawab untuk menambang data dalam jumlah besar. Ia akan mencari hubungan, pola, tren data. Nanti dia akan menyampaikan pelaporan dan visualisasi yang menarik untuk menganalisis data untuk mengambil keputusan bisnis yang paling memungkinkan.

Bahasa :

R, Python, HTML, JS, C, C + +, SQL

  • Statistician :

Wewenang :

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

Bahasa :

SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Spark, dan Hive

  • Data Architect :

Wewenang :

Data architect berperan dalam mendesain, mengembangkan, membuat, dan mengelola sebuah organisasi data architecture.

Seorang data architect, harus bisa menetapkan bagaimana sebuah data disimpan, terintegrasi, dan terkelola oleh data entities dan IT system secara baik.

Bahasa :

SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C + +, dan Perl

  • Data Administrator

Wewenang :

Data Administrator harus memastikan bahwa database dapat diakses oleh semua pengguna yang relevan. Dia juga memastikan bahwa itu berfungsi dengan benar dan diamankan dari peretasan.

Bahasa :

Ruby on Rails, SQL, Java, C #, dan Python

  • Business Analyst :

Wewenang :

Kebutuhan profesional ini untuk meningkatkan proses bisnis. Dia sebagai perantara antara tim eksekutif bisnis dan departemen TI.

Bahasa :

SQL, Tableau, Power BI dan, Python

  • Data/Analytics Manager :

Wewenang :

Analytics Manager bertugas untuk menstruktur, memanajemen, dan mencari data dari berbagai aplikasi yang ada, serta disusun sedemikian rupa dengan pengetahuan statistika dan data modeling sehingga dapat digunakan para top executives untuk membuat keputusan strategis pada perusahaan.

Tool untuk Data Science

Data AnalysisData warehousingData VisualizationMachine Learning
R, Spark, Python and SASHadoop, SQL, HiveR, Tableau, RawSpark, Azure ML studio, Mahout

Perbedaan antara Data Science with BI (Business Intelligence)

ParametersBusiness IntelligenceData Science
PerceptionLooking BackwardLooking Forward
Data SourcesStructured Data. Mostly SQL, but some time Data Warehouse)Structured and Unstructured data. Like logs, SQL, NoSQL, or text
ApproachStatistics & VisualizationStatistics, Machine Learning, and Graph
EmphasisPast & PresentAnalysis & Neuro-linguistic Programming
ToolsPentaho. Microsoft Bl, QlikView,R, TensorFlow

Aplikasi Data Science

Sekarang dalam artikel Data Science ini, kita akan belajar tentang Aplikasi Data Science diantaranya melalui :

Pencarian Internet :

Pencarian Google menggunakan teknologi Data Science untuk mencari hasil tertentu dalam sepersekian detik

Sistem Rekomendasi :

Untuk membuat sistem rekomendasi. Contoh, “teman yang disarankan” di Facebook atau video yang disarankan “di YouTube, semuanya dilakukan dengan bantuan Data Science.

Pengenalan Gambar & Ucapan :

Pidato mengenali sistem seperti Siri, asisten Google, Alexa berjalan dengan teknik Data Science. Selain itu, Facebook mengenali teman Anda saat Anda mengunggah foto dengan mereka, dengan bantuan Data Science.

Dunia game :

EA Sports, Sony, Nintendo, menggunakan teknologi sains Data. Ini meningkatkan pengalaman bermain game Anda. Game sekarang dikembangkan menggunakan teknik Machine Learning. Itu dapat memperbarui dirinya sendiri ketika Anda pindah ke level yang lebih tinggi.

Perbandingan Harga Online :

Price Runner, Junglee, Shopzilla mengerjakan mekanisme Data Science. Di sini, data diambil dari situs web yang relevan menggunakan API.

Tantangan Teknologi Data Science :

  • Variasi informasi & data yang tinggi diperlukan untuk analisis yang akurat
  • Tidak tersedia kumpulan bakat Data Science yang memadai
  • Manajemen tidak memberikan dukungan finansial untuk tim Data Science
  • Ketidaktersediaan / sulit mengakses data
  • Hasil Data Science tidak efektif digunakan oleh pembuat keputusan bisnis
  • Menjelaskan Data Science kepada orang lain itu sulit
  • Masalah privasi
  • Kurangnya ahli domain yang signifikan
  • Jika organisasi sangat kecil, mereka tidak dapat memiliki tim Data Science

Ringkasan

  • Data Science adalah bidang studi yang melibatkan penggalian wawasan dari sejumlah besar data dengan menggunakan berbagai metode, algoritma, dan proses ilmiah.
  • Statistik, Visualisasi, Pembelajaran Mendalam, Pembelajaran Mesin, adalah konsep Data Science yang penting.
  • Proses Data Science melalui Penemuan, Persiapan Data, Perencanaan Model, Pembuatan Model, Operasionalisasi, Komunikasikan Hasil.
  • Jenis Pekerjaan Data Scientist yang paling penting adalah :
  1. Data Scientist
  2. Data Engineer
  3. Data Analyst
  4. Statistician
  5. Data Architect
  6. Data Admin
  7. Business Analyst
  8. Data/Analytics Manager
  • Bahasa yang dikuasai adalah : SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C + +, dan Perl
  • Prediksi Business Intelligence melihat ke belakang sementara untuk Data Science melihat ke depan.
  • Aplikasi penting dari Data Science adalah :
  1. Pencarian Internet
  2. Sistem Rekomendasi
  3. Pengenalan Gambar & Ucapan
  4. Dunia game
  5. Perbandingan Harga Online.
  • Variasi informasi & data yang tinggi merupakan tantangan terbesar dalam teknologi Data Science.

Berita Terkait