Pendahuluan:
Data science telah berkembang menjadi teknologi transformatif abad kedua puluh satu. Banyak orang bercita-cita menjadi data scientist karena pekerjaan ini bergaji baik dan menantang. Studi data mentah sangat penting bagi data science. Ini adalah proses mengekstrak, mengevaluasi, menampilkan, mengelola, dan menyimpan data untuk menghasilkan wawasan. Perspektif ini membantu bisnis membuat keputusan berbasis data yang terinformasi. Data science memerlukan pemanfaatan data tak terstruktur maupun terorganisasi.
Apa arti data science?
Data science adalah penerapan alat atau teknik analitik inovatif, serta konsep ilmiah, untuk mengekstrak informasi bermakna dari data mentah untuk digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis, perencanaan strategis, dan berbagai aplikasi lainnya.
Data science adalah campuran dari banyak bidang seperti statistik, kecerdasan buatan (AI), metodologi ilmiah, dan analisis data. Dalam data science, data bermakna diturunkan dari data mentah dengan memanfaatkan semua domain ini.
Siapa Itu Data Scientist?
Seseorang yang menjalankan praktik data science disebut data scientist.
Apa kisah di balik layar data science?
Pada 1962, matematikawan Amerika John W. Tukey untuk pertama kalinya menyampaikan tujuan data science. Pada 1974, Peter Naur memberinya nama untuk ilmu komputer.
Dengan workshop perdana Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan berdirinya International Federation of Classification Societies pada 1980-an dan 1990-an, data science mulai mengalami kemajuan yang besar (IFCS).
Apa tujuan data science?
Tujuan utama Data Science adalah menemukan desain dan pola dalam data. Data science menggunakan berbagai teknik statistik untuk memeriksa, menganalisis, dan menarik wawasan dari data. Mulai dari ekstraksi data, wrangling, dan pra-pemrosesan, seorang Data Scientist harus memeriksa data secara menyeluruh.
Kemudian, ia memiliki tanggung jawab membangun prediksi dari data. Tujuan seorang Data Scientist adalah menarik kesimpulan dari data. [1]
Bagaimana cara kerja data science?
Proses memeriksa dan bertindak atas data bersifat iteratif, bukan linear, tetapi beginilah alur pengembangan data science biasanya berjalan untuk proyek pemodelan data:
Perencanaan: pada fase perencanaan, kami mendefinisikan proyek dan membahas berbagai aspeknya.
Membangun model data: Data scientist biasanya menggunakan berbagai pustaka sumber terbuka dan alat data untuk membangun model machine learning. Dengan bantuan ini, data scientist membangun sebuah model.
Mengevaluasi model: data scientist harus memiliki kepuasan 100% dan keyakinan yang cukup agar dapat mengevaluasi model dari berbagai aspek sebelum menerapkannya.
Menjelaskan model: Tidak selalu mudah menjelaskan mekanisme dasar keluaran model machine learning dalam istilah manusia, tetapi hal ini semakin diperlukan. Data scientist ingin pekerjaan mereka diotomatisasi.
Menerapkan model: Memasukkan model machine learning yang sudah dilatih ke dalam sistem yang relevan bisa menjadi prosedur yang menantang dan memakan waktu. Hal ini dapat dipermudah dengan menerapkan model sebagai API yang skalabel dan aman, atau dengan memanfaatkan model machine learning dalam basis data.
Memantau model: Sayangnya, sekadar memasang model bukanlah akhir cerita. Setelah penerapan, model harus terus diperiksa untuk memastikan berfungsi secara efektif.[2]
Apa keunggulan data science?
- Sangat populer.
- Banyak Posisi
- Pekerjaan dengan Gaji Tinggi
- Data science adalah ilmu yang fleksibel.
- Data Science Meningkatkan Data.
- Data Scientist mendapat tingkat penghormatan yang tinggi.
Apa kekurangan data science?
- Data Science adalah istilah yang kabur.
- Data Science hampir sulit untuk dipahami.
- Diperlukan pengetahuan domain yang substansial.
- Hasil yang tak terduga dapat terjadi akibat data yang sembarangan.
- Masalah Privasi Data
- What is the Purpose of Data Science? Know Its Importance. Tersedia dari: https://data-flair.training/blogs/purpose-of-data-science/.
- What is Data Science?; Tersedia dari: https://www.oracle.com/pk/data-science/what-is-data-science/.
Proses data science
- Tentukan pertanyaan dalam istilah bisnis.
- Kumpulkan dan bersihkan data, biasanya langkah yang paling lama.
- Jelajahi data dengan grafik dan statistik.
- Model: pilih dan latih model machine learning; lihat apa itu machine learning.
- Evaluasi model pada data yang belum pernah dilihatnya.
- Deploy dan pantau agar hasilnya tetap bermanfaat.
Keterampilan dan alat
Statistik, pemrograman (Python atau R), SQL, visualisasi data, dan pengetahuan domain. Alat yang umum digunakan meliputi pandas, scikit-learn, notebook Jupyter, dan dasbor BI.
Contoh bisnis
Memperkirakan permintaan produk, menilai prospek, mendeteksi penipuan, mengelompokkan pelanggan, dan mengukur hasil pemasaran. Bagi pengecer, layanan analitik AI dan peramalan permintaan kami menerapkan metode ini pada data penjualan.
Jawaban singkat
Apakah data science sama dengan AI?
Keduanya saling tumpang tindih. Data science berfokus pada penggalian wawasan dari data; AI berfokus pada pembuatan sistem yang menjalankan tugas secara cerdas. Machine learning berada di keduanya.
