Apa itu Data Science? Tutorial Data Science Lengkap untuk Pemula

Apa itu Data Science? Tutorial Data Science Lengkap untuk Pemula

Data Science telah menjadi salah satu pekerjaan yang paling banyak diminati di abad ke-21 dan menjadi salah satu kata kunci yang hampir dibicarakan semua orang pada saat ini. Tapi apa itu Data Science? Pada artikel ini, kami akan demistifikasi Data Science.

Apa itu Data Science?

“Data Science adalah tentang ekstraksi, persiapan, analisis, visualisasi, dan pemeliharaan informasi. Ini adalah bidang disiplin ilmu yang menggunakan metode dan proses ilmiah untuk mendapat pengetahuan dari data. ”

Dengan munculnya teknologi baru, telah terjadi peningkatan data secara eksponensial. Ini telah menciptakan peluang untuk menganalisis dan memperoleh wawasan yang berarti dari data. Dibutuhkan keahlian khusus dari 'Data Scientist' yang dapat menggunakan berbagai alat statistik & pembelajaran mesin untuk memahami dan menganalisis data. Seorang Ilmuwan Data, yang berspesialisasi dalam Data Science, tidak hanya menganalisis data tetapi juga menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediksi kejadian mendatang di suatu acara . Oleh karena itu, kita dapat memahami Data Science sebagai bidang yang berhubungan dengan pemrosesan data, analisis, dan ekstraksi wawasan dari data menggunakan berbagai metode statistik dan algoritma komputer. Ini adalah bidang multidisiplin yang menggabungkan matematika, statistik, dan ilmu komputer.

Mengapa Data Science?

Jadi, setelah mengetahui apa sebenarnya Data Science itu, Anda harus mencari tahu mengapa Data Science itu penting. Jadi, data telah menjadi bahan bakar industri. Ini adalah listrik baru. Perusahaan membutuhkan data untuk berfungsi, tumbuh dan meningkatkan bisnis mereka. Data Para ilmuwan berurusan dengan data untuk membantu perusahaan dalam membuat keputusan yang tepat. Pendekatan berbasis data dilakukan oleh perusahaan dengan bantuan Ilmuwan Data yang menganalisis sejumlah besar data untuk memperoleh wawasan yang bermakna. Wawasan ini akan bermanfaat bagi perusahaan yang ingin menganalisis diri dan kinerjanya di pasar. Selain industri komersial, industri kesehatan juga menggunakan Data Science. dimana teknologinya sangat dibutuhkan untuk mengenali tumor dan kelainan mikroskopis pada tahap awal diagnosis.

Jumlah peran untuk Ilmuwan Data telah tumbuh sebesar 650% sejak 2012. Sekitar 11,5 Juta pekerjaan akan diciptakan pada tahun 2026 menurut Biro Statistik Tenaga Kerja AS. Juga, pekerjaan Data Scientist berada di peringkat di antara pekerjaan baru yang muncul di Linkedin. Semua statistik menunjuk pada meningkatnya permintaan untuk Ilmuwan Data.

Peran seorang Ilmuwan Data

Anda mungkin ingin tahu siapa Ilmuwan Data dan apa perannya di bidang yang berbeda. Seorang Ilmuwan Data menangani data terstruktur dan terstruktur. Data yang tidak terstruktur hadir dalam format mentah yang membutuhkan data luas pra-pemrosesan, pembersihan, dan organisasi untuk memberikan struktur yang bermakna pada dataset. Data Scientist kemudian menyelidiki data yang terorganisir ini dan menganalisisnya secara menyeluruh untuk memperoleh informasi darinya menggunakan berbagai metodologi statistik. Kami menggunakan metode statistik ini untuk menggambarkan, memvisualisasikan, dan membuat hipotesis informasi dari data. Kemudian dengan penggunaan algoritma pembelajaran mesin canggih, ilmuwan data memprediksi terjadinya peristiwa dan mengambil keputusan berdasarkan data.

Seorang Ilmuwan Data menyebarkan array luas alat dan praktik untuk mengenali pola yang berlebihan dalam data. Alat-alat ini berkisar dari SQL, Hadoop ke Weka, R, dan Python. Data Para ilmuwan biasanya bertindak sebagai konsultan yang dipekerjakan oleh perusahaan tempat mereka berpartisipasi dalam berbagai proses pengambilan keputusan dan pembuatan strategi. Dengan kata lain, Ilmuwan Data menggunakan wawasan yang berarti dari data untuk membantu perusahaan dalam mengambil keputusan bisnis yang lebih cerdas. Misalnya - Perusahaan seperti Netflix, Google dan Amazon menggunakan Data Science untuk mengembangkan sistem rekomendasi yang kuat untuk penggunanya. Demikian pula, berbagai perusahaan keuangan menggunakan analisis prediktif dan metode peramalan untuk memprediksi harga saham. Data Science telah membantu menciptakan sistem yang lebih cerdas yang dapat mengambil keputusan otonom berdasarkan set data historis.Kecerdasan Buatan .

Memecahkan Masalah dengan Data Science

Saat memecahkan masalah dunia nyata dengan Data Science, langkah pertama menuju penyelesaiannya dimulai dengan Pembersihan dan Pemrosesan Data. Ketika seorang Ilmuwan Data diberikan dengan dataset, itu mungkin dalam format tidak terstruktur dengan berbagai inkonsistensi. Pengorganisasian data dan menghapus informasi yang salah membuatnya lebih mudah untuk menganalisis dan menarik wawasan. Proses ini melibatkan penghapusan data yang berlebihan, transformasi data dalam format yang ditentukan, penanganan nilai yang hilang, dll.

Seorang Ilmuwan Data menganalisis data melalui berbagai prosedur statistik. Secara khusus, dua jenis prosedur yang digunakan adalah:

·       Statistik deskriptif

·       Statistik Inferensial

Anggaplah Anda seorang Ilmuwan Data yang bekerja untuk perusahaan yang memproduksi ponsel. Anda harus menganalisis pelanggan menggunakan ponsel perusahaan Anda. Untuk melakukannya, pertama-tama Anda akan melihat data secara menyeluruh dan memahami berbagai tren dan pola yang terlibat. Pada akhirnya, Anda akan meringkas data dan menyajikannya dalam bentuk grafik atau grafik. Karena itu, Anda menerapkan Statistik Deskriptif untuk menyelesaikan masalah.

Anda kemudian akan menarik 'kesimpulan' atau kesimpulan dari data. Kami akan memahami statistik inferensial melalui contoh berikut - Asumsikan bahwa Anda ingin mengetahui sejumlah cacat yang terjadi selama pembuatan. Namun, pengujian individual ponsel dapat memakan waktu. Oleh karena itu, Anda akan mempertimbangkan sampel dari telepon yang diberikan dan membuat generalisasi tentang jumlah telepon yang rusak dalam total sampel.

Sekarang, Anda harus memprediksi penjualan ponsel selama dua tahun. Akibatnya, Anda akan menggunakan Algoritma Regresi. Berdasarkan penjualan historis yang diberikan, Anda akan menggunakan algoritma regresi untuk memprediksi penjualan dari waktu ke waktu.

Selanjutnya, Anda ingin menganalisis apakah pelanggan akan membeli produk berdasarkan gaji tahunan, usia, jenis kelamin, dan skor kredit. Anda akan menggunakan data historis untuk mengetahui apakah pelanggan akan membeli (1) atau tidak (0). Karena ada dua output atau 'kelas', Anda akan menggunakan Algoritma Klasifikasi Biner. Juga, jika ada lebih dari dua kelas output kami menggunakan Algoritma Klasifikasi Multivarian untuk menyelesaikan masalah. Kedua masalah yang disebutkan di atas adalah bagian dari 'Supervised Learning'.

Ada juga contoh data 'tidak berlabel'. Dalam hal ini, tidak ada pemisahan output di kelas tetap seperti yang disebutkan di atas. Misalkan Anda harus menemukan kelompok pelanggan potensial dan pelanggan berdasarkan latar belakang sosial ekonomi mereka. Karena Anda tidak memiliki seperangkat kelas tetap dalam data historis Anda, Anda akan menggunakan Algoritma Clustering untuk mengidentifikasi cluster atau set klien potensial. Clustering adalah algoritma 'Pembelajaran Tanpa Pengawasan'.

Mobil Mengemudi Sendiri telah menjadi tren teknologi. Prinsip di balik mobil self-driving adalah otonomi, yaitu, dapat mengambil keputusan tanpa campur tangan manusia. Komputer tradisional membutuhkan input manusia untuk menghasilkan output. Penguatan Pembelajaran telah memecahkan masalah ketergantungan manusia. Penguatan Pembelajaran adalah tentang mengambil tindakan spesifik untuk mengumpulkan hadiah maksimum. Anda dapat memahami ini dengan contoh berikut: Asumsikan bahwa Anda melatih seekor anjing untuk mengambil bola. Kemudian Anda memberi hadiah kepada anjing dengan hadiah atau hadiah setiap kali ia mengambil bola. Anda tidak memberinya hadiah jika itu tidak mengambil bola. Anjing akan menyadari hadiah dari memperlakukan jika mengambil bola kembali. Pembelajaran Penguatan menggunakan prinsip yang sama. Kami memberikan hadiah kepada agen berdasarkan tindakannya dan itu akan mencoba untuk memaksimalkan hadiah.  

Data Scientist akan membutuhkan alat dan perangkat lunak untuk mengatasi masalah yang disebutkan di atas. Sekarang kita akan melihat beberapa alat yang digunakan Data Scientist untuk masalah-masalah itu.

Alat untuk Data Science

Data Para ilmuwan menggunakan metodologi statistik tradisional yang membentuk tulang punggung inti dari algoritma Machine Learning. Mereka juga menggunakan algoritma Deep Learning untuk menghasilkan prediksi yang kuat. Ilmuwan Data menggunakan alat dan bahasa pemrograman berikut :

R

R adalah bahasa scripting yang khusus dirancang untuk komputasi statistik. Ini banyak digunakan untuk analisis data, pemodelan statistik, perkiraan seri waktu, pengelompokan dll. R sebagian besar digunakan untuk operasi statistik. Ini juga memiliki fitur-fitur bahasa pemrograman berorientasi objek. R adalah bahasa berbasis juru bahasa dan sangat populer di berbagai industri

Python

Seperti R, Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi berbasis juru bahasa. Python adalah bahasa serbaguna. Ini sebagian besar digunakan untuk Data Science dan Pengembangan Perangkat Lunak. Python telah mendapatkan popularitas karena kemudahan penggunaan dan pembacaan kode. Akibatnya, Python banyak digunakan untuk Analisis Data, Pemrosesan Bahasa Alami, dan Visi Komputer. Python hadir dengan berbagai paket grafis dan statistik seperti Matplotlib, Numpy, SciPy, dan paket yang lebih canggih untuk Pembelajaran Jauh seperti TensorFlow, PyTorch, Keras dll. Untuk keperluan penambangan data, perselisihan, visualisasi, dan pengembangan model prediksi, kami menggunakan Python. Ini membuat Python bahasa pemrograman yang sangat fleksibel.

aku aku aku. 

SQL

SQL adalah singkatan dari Structured Query Language. Data Para ilmuwan menggunakan SQL untuk mengelola dan menanyakan data yang disimpan dalam database. Mampu mengekstraksi informasi dari database adalah langkah pertama menuju menganalisis data. Database Relasional adalah kumpulan data yang disusun dalam tabel. Kami menggunakan SQL untuk mengekstraksi, mengelola, dan memanipulasi data. Misalnya Seorang Ilmuwan Data yang bekerja di industri perbankan menggunakan SQL untuk mengekstraksi informasi pelanggan. Sementara Database Relasional menggunakan SQL, 'NoSQL' adalah pilihan populer untuk database non-relasional atau terdistribusi. Baru-baru ini NoSQL mendapatkan popularitas karena skalabilitasnya yang fleksibel, desain dinamis, dan sifat open source. MongoDB, Redis, dan Cassandra adalah beberapa bahasa NoSQL yang populer.

Hadoop

Big data adalah istilah tren lainnya yang berhubungan dengan manajemen dan penyimpanan sejumlah besar data. Data terstruktur atau tidak terstruktur . Seorang Ilmuwan Data harus memiliki keakraban dengan data yang kompleks dan harus tahu alat yang mengatur penyimpanan kumpulan data besar. Salah satu alat tersebut adalah Hadoop. Sementara menjadi perangkat lunak sumber terbuka, Hadoop memanfaatkan sistem penyimpanan terdistribusi menggunakan model yang disebut 'MapReduce'. Ada beberapa paket di Hadoop seperti Apache Pig, Hive, HBase dll. Karena kemampuannya untuk memproses data kolosal dengan cepat, arsitekturnya yang dapat diskalakan dan penyebaran berbiaya rendah, Hadoop telah berkembang menjadi perangkat lunak yang paling populer untuk Big Data .

Tableau

Tableau adalah perangkat lunak Visualisasi Data yang mengkhususkan diri dalam analisis data grafis. Ini memungkinkan penggunanya untuk membuat visualisasi dan dasbor interaktif. Hal ini menjadikan Tableau pilihan yang ideal untuk menunjukkan berbagai tren dan wawasan data dalam bentuk bagan yang dapat berinteraksi seperti Treemaps, Histogram, Box plot dll. Fitur penting Tableau adalah kemampuannya untuk terhubung dengan spreadsheet, database relasional, dan platform cloud. . Hal ini memungkinkan Tableau untuk memproses data secara langsung, sehingga memudahkan pengguna.

Weka

Bagi Para Ilmuwan Data yang ingin menjadi akrab dengan Pembelajaran Mesin dalam aksi, Weka adalah bisa menjadi pilihan ideal. Weka umumnya digunakan untuk Penambangan Data tetapi juga terdiri dari berbagai alat yang diperlukan untuk operasi Pembelajaran Mesin . Ini benar-benar perangkat lunak sumber terbuka yang menggunakan Antarmuka GUI sehingga memudahkan pengguna untuk berinteraksi dengan, tanpa memerlukan baris kode apa pun.

Aplikasi Data Science

Data Science telah menciptakan pijakan yang kuat di beberapa industri seperti kedokteran, perbankan, manufaktur, transportasi dll. Ia memiliki aplikasi yang sangat besar dan memiliki berbagai kegunaan . Beberapa aplikasi Data Science berikut adalah:

saya. Data Science dalam Kesehatan

Data Science telah memainkan peran penting dalam Industri Layanan Kesehatan. Dengan bantuan algoritma klasifikasi, dokter dapat mendeteksi kanker dan tumor pada tahap awal menggunakan perangkat lunak Pengenalan Gambar. Industri Genetik menggunakan Data Science untuk menganalisis dan mengklasifikasikan pola urutan genom . Berbagai asisten virtual juga membantu pasien untuk menyelesaikan penyakit fisik dan mental mereka.

Data Science dalam E-commerce

Amazon menggunakan sistem rekomendasi yang merekomendasikan pengguna berbagai produk berdasarkan pembelian historis mereka. Data Para ilmuwan telah mengembangkan sistem rekomendasi yang memprediksi preferensi pengguna menggunakan Machine Learning.

aku aku aku. Data Science dalam Manufaktur

Robot industri telah mengambil alih peran duniawi dan berulang yang diperlukan dalam unit manufaktur. Robot industri ini bersifat otonom dan menggunakan teknologi Data Science seperti Reinforcement Learning dan Image Recognition.

Data Science sebagai Agen Percakapan

Amazon Alexa dan Siri oleh Apple menggunakan Speech Recognition untuk memahami pengguna. Data Para ilmuwan mengembangkan sistem pengenalan ucapan ini, yang mengubah ucapan manusia menjadi data tekstual. Selain itu, ia menggunakan berbagai algoritma Machine Learning untuk mengklasifikasikan kueri pengguna dan memberikan respons yang sesuai.

Data Science dalam Transportasi

Mobil Mengemudi Sendiri menggunakan agen otonom yang memanfaatkan algoritma Penguatan Belajar dan Deteksi. Mobil Mengemudi Sendiri tidak lagi fiksi karena kemajuan dalam Data Science.

Ringkasan

Sementara Data Science adalah subjek yang luas, sebagai agregat dari beberapa teknologi dan disiplin ilmu, dimungkinkan untuk memperoleh keterampilan ini dengan pendekatan yang tepat. Pada akhirnya, Data Science adalah bidang yang sangat kuat yang paling cocok untuk orang-orang yang memiliki keahlian untuk eksperimen dan pemecahan masalah. Dengan sejumlah besar aplikasi, Data Science telah menjadi karir yang paling serbaguna .