Pengantar Ilmu Data | Komponen Utama | Jenis dan Peluang

Apa itu Ilmu Data?

Ilmu Data adalah bidang interdisipliner yang melibatkan penggunaan metode, proses, dan sistem ilmiah untuk mengumpulkan, menyiapkan, dan menganalisis data dalam bentuk terstruktur dan tidak terstruktur. Ilmu data memanfaatkan berbagai bidang termasuk matematika, statistik, database, ilmu informasi dan ilmu komputer. Data dapat dari banyak jenis dan berbagai ukuran.

Kebutuhan Ilmu Data sebagai bidang yang terpisah:

Alasan utama untuk meningkatkan ilmu data ke tingkat bidang yang terpisah adalah laju data yang tumbuh secara eksponensial di sekitar kita. Perkiraan menunjukkan bahwa sekitar 1,7 megabyte data akan diproduksi per detik pada tahun 2020. Akumulasi data digital akan mencapai 44 triliun gigabyte. Dengan jumlah data yang begitu besar, memahami dan menyimpannya menjadi semakin sulit. Akibatnya, kami memerlukan cara untuk mempelajari dan memahami data ini. Oleh karena itu Ilmu Data diakui sebagai bidang yang terpisah.

Ilmu Data di sekitar kita:

Perusahaan menggunakan ilmu data untuk memahami dan dengan mudah menyortir proses data mereka di dalam perusahaan. Misalnya, Google menggunakan Ilmu Data untuk mempersonalisasi iklan yang ditampilkan kepada pengguna di situs web yang mereka gunakan. Hal ini dilakukan melalui program mereka AdSense yang memungkinkan penerbit untuk menyajikan konten ke khalayak yang ditargetkan.

Demikian pula, Uber menghitung berapa banyak pelanggan yang harus ditagih, kapan harus memberikan diskon, dan kepada siapa. Airbnb membantu orang-orang dengan memperkirakan harga sewa rumah mereka dengan menggunakan Ilmu Data. Secara sederhana, kita dapat memahami ini dengan memikirkan pelanggan dan pengguna sebagai data mentah dan ilmu data membantu menafsirkan data tersebut.

Ilmu Data di Organisasi Pemerintah &Non-pemerintah:

Data adalah aset penting bagi organisasi pemerintah. Ada peningkatan jumlah data yang dikumpulkan setiap hari. Oleh karena itu mereka membutuhkan cara untuk menyortir dan menyimpan semua data ini, yang dapat dilakukan melalui Ilmu Data. Demikian pula, organisasi non-pemerintah juga menggunakan ilmu data. WWF menggunakan ilmu data untuk menunjukkan informasi dalam hal statistik mengenai isu-isu satwa liar dan karenanya membuat tujuan mereka efektif.

Peluang dalam Ilmu Data:

Seiring dengan bidang ilmu data yang terus berkembang, peluang kerja di bidang ini juga meningkat secara eksponensial. Analisis yang dilakukan oleh LinkedIn pada pertumbuhan pekerjaan ilmu data menunjukkan peningkatan besar di bidang ilmu data, terutama dalam 30 tahun terakhir. Jika Anda tertarik dengan ilmu data, Anda bisa mendapatkan kursus online gratis. Lihat tutorial ini di Common lounge.

Komponen Utama:

Sekarang kami akan memberi Anda beberapa wawasan tentang ilmu data dan berbagai komponennya.

1:Pemrograman:

Ilmu Data adalah semua tentang data. Untuk mengatur dan menganalisis data ini kami menggunakan pemrograman. Bahasa pemrograman terdiri dari banyak jenis. Dua yang paling luas adalah Python dan R.

Python: Python adalah bahasa pemrograman yang paling mudah dibaca dan fleksibel, karenanya digunakan secara luas. Ini memiliki banyak paket statistik dan numerik yang kuat termasuk NumPy dan panda, Matplotlib, Tensorflow, iPython dll. Python jauh lebih cepat dan lebih mudah dipelajari.

P: R adalah bahasa pemrograman lain tetapi sebagian besar difokuskan pada teknik statistik dan grafis. R banyak digunakan di kalangan ahli statistik dan penambang data untuk mengembangkan perangkat lunak statistik dan analisis data. Ini adalah bahasa sumber terbuka.

2:Data dan jenisnya:

Komponen kunci berikutnya adalah data itu sendiri. Untuk memahami data, pertama-tama kita harus memahami jenisnya.

Data Terstruktur: Data terstruktur mengacu pada informasi dengan tingkat organisasi yang tinggi. Itu dapat dengan mudah direpresentasikan dalam bentuk tabel, dapat disimpan dan diproses dalam database.

Data tidak terstruktur: Data tidak terstruktur adalah informasi yang tidak memiliki model data atau tidak terorganisir. Ini dapat terdiri dari teks atau data seperti tanggal, angka, email, file PDF, gambar, video, dll.

Bahasa Alami: Data dalam bentuk bahasa tertulis yang digunakan untuk berkomunikasi seperti bahasa Inggris, Spanyol, Urdu dll. Ini dapat dianggap sebagai sub-jenis data tidak terstruktur.

Gambar, Video, Audio: Gambar, video, dan audio juga bentuknya tidak terstruktur. Mereka dihasilkan menggunakan kamera dan mikrofon. Peningkatan penggunaan terlihat pada smartphone di mana gambar dan video disimpan dan diproses setiap hari.

Data Berbasis Grafik: Graph adalah himpunan simpul dan sisi. Ini adalah struktur matematika yang digunakan untuk menunjukkan hubungan antara dua entitas.

Mesin Dihasilkan: Data yang dihasilkan mesin dibuat oleh sistem komputer, aplikasi, atau mesin tanpa keterlibatan manusia.

3:Statistika, Probabilitas dan Kaitannya dengan Ilmu Data:

Statistik: Statistika adalah cabang matematika yang berhubungan dengan pengumpulan, interpretasi, analisis, penyajian, dan pengorganisasian data. Ini menggunakan pro0gamming untuk menganalisis data.

Probabilitas: Probabilitas adalah ukuran kemungkinan terjadinya suatu peristiwa. Ini dihitung sebagai angka antara 0 dan 1, di mana 0 menunjukkan ketidakmungkinan dan 1 menunjukkan kepastian.

Hubungan dengan Ilmu Data: Statistik dan probabilitas keduanya terkait dengan ilmu data. Mereka adalah dasar untuk memproses dan menganalisis data. Kami menggunakan kedua ilmu ini dalam kaitannya dengan ilmu data untuk menafsirkan data dengan benar.

4:Pembelajaran Mesin:

Pembelajaran mesin adalah bidang ilmu komputer yang berasal dari AI. Ini menggunakan teknik statistik untuk memberikan komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram. Mesin secara progresif meningkatkan kinerjanya pada tugas tertentu dengan mengubah struktur atau program. Ada tiga tujuan utama pembelajaran mesin. Satu, untuk mempelajari perubahan dan representasi dari perubahan tersebut. Kedua, untuk menggeneralisasi kinerja, sehingga efektif tidak pada satu tugas tetapi pada tugas serupa. Ketiga. Untuk meningkatkan kinerja mesin dan menemukan cara untuk mencegah penurunan kinerja. Dalam ilmu data, pembelajaran mesin digunakan dalam metode algoritma, regresi dan klasifikasi. Ini digunakan untuk memprediksi hasil dari data yang diproses dengan cara yang berbeda.

5:Data Besar:

Big Data adalah nama yang diberikan untuk data dalam jumlah yang sangat besar sehingga untuk menyimpan atau mengolah data ini membutuhkan jumlah komputer yang banyak. Hal ini ditandai dengan tiga Vs:

Volume: Data dalam volume besar mulai dari terabyte hingga zettabytes.

Variasi: Data dapat menunjukkan banyak variasi dan keragaman. Ini dapat berupa campuran dari dua atau lebih jenis data, misalnya, keduanya terstruktur dan tidak terstruktur.

Kecepatan: Data sedang dihasilkan pada tingkat yang terus berkembang. Pada dasarnya itu adalah kecepatan data.

Dalam ilmu data, data dikelompokkan ke dalam berbagai bentuk dan jenis. Data besar dapat dirujuk ke volume data yang sangat besar yang tidak dapat diproses dengan menggunakan aplikasi tradisional. Ilmuwan data menggunakan alat yang berbeda untuk mempelajari dan memproses data besar, misalnya, Hadoop, Spark, R, dan Java, dll.