APA ITU DATA SCIENCE?

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.

Keuntungan menggunakan Teknologi Analisis Data :

• Dapat menggunakan data dan mengubahnya menjadi keuntungan bisnis yang berbeda.
• Mendeteksi penipuan menggunakan algoritma pembelajaran mesin tingkat lanjut.
• Mencegah kerugian moneter yang signifikan.
• Memungkinkan untuk membangun kemampuan intelijen dalam mesin.
• Menganalisis sentimen untuk mengukur loyalitas merek pelanggan.
• Mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih cepat.
• Membantu  merekomendasikan produk yang tepat kepada pelanggan yang tepat untuk meningkatkan bisnis.

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 :

• Penemuan
• Persiapan
• Perencanaan Model
• Pembuatan Model
• Pengoperasian
• Hasil Komunikasi

Jenis Pekerjaan Data Scientist yang paling menonjol adalah :

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

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.
• Perbandingan Harga Online.
• Variasi informasi & data yang tinggi merupakan tantangan terbesar dalam teknologi Data Science.