Siklus Hidup Ilmu Data

Subjek penelitian yang sedang berkembang yang disebut ilmu data memiliki beberapa aspek, termasuk studi dan analisis data dalam jumlah besar, serta fakta bahwa cabangnya masuk ke hampir setiap bidang studi. Ingin keahlian di bidang Data Science? Daftar di kursus Sertifikasi Ilmu Data kami.

Pos Terkait: Ilmu Data – Dinamika keterampilan ilmu data

Kami bekerja dengan data rumit yang diatur dalam beberapa tingkatan dan bukan data yang disederhanakan. Statistik, aritmatika, dan bahasa komputer adalah tiga blok bangunan mendasar di mana ilmu data dibangun.

Data diperlukan untuk setiap komponen persaudaraan—bisnis, sektor kesehatan, sains, kehidupan sehari-hari, pemasaran, penelitian—untuk memajukan gerakan. Hidup kita telah sepenuhnya diambil alih oleh teknologi informasi dan ilmu komputer yang berkembang dengan sangat cepat dan ke berbagai arah sehingga taktik metode operasi yang diterapkan beberapa tahun yang lalu sekarang tidak lagi relevan.

Hal yang sama berlaku kesulitan dan masalah yang akurat. Karena kerumitannya yang meningkat, masalah dan kekhawatiran dari masa lalu atas subjek, penyakit, atau kekurangan tertentu mungkin tidak berlaku sekarang.

Oleh karena itu, untuk menghadapi kesulitan hari ini dan masa depan serta untuk menemukan jawaban atas masalah yang belum terselesaikan, setiap bidang ilmu, studi, atau organisasi memerlukan kumpulan teknik dan sistem operasional terkini.

Baca Juga: Cara Mendapatkan Emas yang Diijinkan IRA & Di Mana Membelinya

Apakah yang Anda maksud: ilmu data

Untuk menghadapi masalah yang menantang secara analitis, ilmu data melibatkan perpaduan teknologi, pengembangan algoritme, dan inferensi data.

Data adalah fondasinya. Ada sejumlah besar data yang belum diproses masuk dan disimpan di gudang data perusahaan. Kami dapat membuat kemampuan lanjutan dengan menggunakannya. Ilmu data pada dasarnya adalah tentang menemukan metode inovatif untuk menggunakan data ini untuk menghasilkan keuntungan ekonomi.

Untuk penjelasan visual, lihat video Kursus Ilmu Data kami.

Siapakah Ilmuwan Data? Dan apa yang dia lakukan?

Anda mungkin mendapatkan 20 jawaban berbeda untuk pertanyaan itu jika Anda menanyakan 20 ilmuwan data yang berbeda. Itu karena fungsi dan tugas seorang ilmuwan data dapat sangat bervariasi, berdasarkan berbagai elemen seperti industri, pengalaman, dan struktur organisasi tempat mereka bekerja.

Namun, semua posisi ilmu data memiliki beberapa karakteristik. Selain itu, Anda harus mengetahui ciri-ciri yang dimiliki oleh semua data scientist jika Anda bersiap untuk wawancara kerja sebagai data scientist.

Baca Juga: Cara Makan Daging Lebih Berkelanjutan

Siklus Hidup Ilmu Data

Sejak frasa tersebut pertama kali digunakan pada tahun 90-an, ilmu data telah berkembang pesat. Pakar mengikuti struktur yang telah ditentukan saat menangani topik ilmu data. Eksekusi proyek dalam ilmu data sebenarnya telah menjadi sebuah algoritma.

Godaan untuk melepaskan pendekatan dan memulai pemecahan masalah terlalu umum. Namun, dengan lalai memberikan dasar yang kuat untuk seluruh upaya, melakukan hal itu membatalkan niat terbesar kita. Sebaliknya, menurut petunjuk biasanya membuat kita semakin dekat dengan masalah yang ingin kita atasi.

Mari kita ke poin dari Lifecycle.

1. Pengetahuan Bisnis

Fokus dari siklus lengkap adalah tujuan perusahaan. Apa yang akan Anda perbaiki ketika masalah tertentu telah diselesaikan? Sangat penting untuk memahami target perusahaan karena akan menetapkan tujuan akhir dari investigasi. Kita tidak dapat memilih target evaluasi tertentu yang sejalan dengan tujuan perusahaan sampai kita memiliki pendapat yang positif tentangnya. Anda harus memahami apakah klien ingin memprediksi harga komoditas, mengurangi kerugian tabungan, dll.

2. Keahlian Data

Ini adalah daftar setiap bagian data yang dapat diakses. Karena mereka akrab dengan informasi yang sekarang dapat diakses, fakta-fakta yang perlu diterapkan pada masalah manajemen ini, dan informasi terkait lainnya, Anda harus bekerja sama dengan grup organisasi dalam situasi ini. Data, bersama dengan struktur, relevansi, dan jenis rekamannya, dijelaskan dalam tahap ini. Grafik harus digunakan untuk memeriksa data. Ini hanya melibatkan pencarian melalui data dan memperoleh pengetahuan apa pun yang Anda bisa tentang informasi.

3. Persiapan Data

Tahap selanjutnya adalah persiapan data. Ini melibatkan pemilihan informasi yang sesuai, mengintegrasikannya dengan menggabungkan kumpulan data besar, membersihkannya, menangani data atribut dengan memisahkannya atau mengatribusikannya, menangani data yang tidak akurat dengan mengaburkannya, mencari anomali dengan scatterplot dan menanganinya, dan membuat informasi baru dengan menurunkannya modul individu dari yang lama. Buat struktur yang tepat untuk data dan hapus semua kolom dan fitur tambahan. Fase terpenting dari siklus keberadaan adalah persiapan data, yang dilakukan pada malam sebelum tidur. Model Anda sama telitinya dengan data Anda.

Baca Juga: Daftar Jenis Cryptocurrency Yang Harus Anda Ketahui

4. Menganalisis Data Eksplorasi

Fase ini membutuhkan pemahaman jawaban dan variabel yang mempengaruhinya sebelum membuat model nyata. Distribusi data di antara berbagai kriteria terkait karakter dianalisis secara grafis menggunakan grafik batang. Korelasi antara berbagai faktor divisualisasikan menggunakan distribusi frekuensi dan peta pemanasan. Identifikasi setiap fitur baik sendiri maupun dalam kombinasi dengan faktor lain banyak menggunakan berbagai pendekatan visualisasi data.

5. Menganalisis Data

Pemodelan data adalah pusat analisis data yang berdenyut. Data yang diurutkan dimasukkan ke dalam model, yang menampilkan hasil yang diinginkan. Bergantung pada apakah masalahnya adalah kategorisasi, regresi, atau pengelompokan, fase ini memerlukan pemilihan jenis model yang tepat. Di antara berbagai teknik algoritmik yang menyusun model rumah tangga yang telah kita pilih, kita harus hati-hati memilih metode untuk menegakkan dan menerapkannya. Kita harus memodifikasi bobot dan bias dari setiap model untuk mencapai performa yang diinginkan. Selanjutnya, kita perlu memastikan bahwa kinerja dan kemampuan generalisasi dicocokkan dengan benar. Model tidak boleh lagi mengevaluasi data dan berperforma buruk pada data baru.

6. Model Penilaian

Analisis ini menentukan apakah model siap diterapkan. Model ini dievaluasi menggunakan serangkaian tindakan penilaian yang dipilih dengan cermat dan diuji menggunakan data fiktif. Kita juga harus memastikan model tersebut secara akurat menggambarkan kenyataan. Untuk mendapatkan tingkat metrik yang diperlukan, kita harus mengulang prosedur pemodelan jika penilaian tidak menghasilkan hasil yang berkualitas tinggi. Seperti manusia, setiap pendekatan ilmu data atau algoritme untuk pembelajaran mesin harus berevolusi, menjadi lebih baik dengan informasi baru, dan beradaptasi dengan standar penilaian baru. Kita dapat mengembangkan beberapa model untuk kejadian tertentu, tetapi banyak di antaranya yang salah.

7. Penerapan Versi

Setelah analisis komprehensif, prototipe diimplementasikan sepenuhnya dalam struktur dan saluran yang dipilih. Penting untuk memikirkan dengan serius setiap langkah dari kondisi layanan data science tersebut. Seluruh rencana akan sia-sia jika satu tahap dilakukan dengan tidak benar karena akan mempengaruhi tahap berikutnya. Misalnya, pembuatan data yang salah akan mengakibatkan hilangnya informasi dan ketidakmampuan untuk membangun model yang ideal. Jika data tidak dibersihkan dengan benar, pengklasifikasi akan berhenti beroperasi. Model tidak akan berfungsi di dunia nyata jika tidak dinilai secara menyeluruh.