Ilmu Data Dan Pembelajaran Mesin Untuk Non-Programer

Dengan generasi data yang berkelanjutan, kebutuhan akan dan Ilmu Data telah meningkat secara eksponensial. Permintaan ini telah menarik banyak profesional non-IT ke bidang Ilmu Data. Blog tentang Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin Untuk Non-Pemrogram ini secara khusus didedikasikan untuk profesional non-TI yang mencoba berkarir di Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin tanpa pengalaman mengerjakan bahasa pemrograman.

Untuk mendapatkan pengetahuan mendalam tentang Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin, Anda dapat mendaftar secara langsung oleh Edureka dengan dukungan 24/7 dan akses seumur hidup.

Berikut daftar topik yang akan dibahas tercakup dalam blog ini:

1. Pengantar Ilmu Data Dan Pembelajaran Mesin
2. Ilmu Data vs Pembelajaran Mesin
3. Alat Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin Untuk Non-Programer

Pengantar Ilmu Data Dan Pembelajaran Mesin

Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin telah menarik para profesional dari semua latar belakang. Alasan permintaan ini adalah kenyataan bahwa saat ini, segala sesuatu di sekitar kita berjalan berdasarkan data.

Data adalah kunci untuk menumbuhkan bisnis, memecahkan masalah dunia nyata yang kompleks, dan membangun model efektif yang akan membantu dalam analisis risiko, perkiraan penjualan, dan sebagainya. Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin adalah kunci untuk menemukan solusi dan wawasan dari data.

Sebelum kita pergi lebih lanjut, mari kita perjelas satu hal. Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin tidak sama. Orang sering cenderung bingung di antara keduanya. Untuk memperjelas, mari kita pahami perbedaannya:

Ilmu Data vs Pembelajaran Mesin

Ilmu Data adalah istilah umum yang mencakup berbagai domain, termasuk Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, dan Deep Learning.

Mari kita uraikan:

Kecerdasan buatan: adalah bagian dari Ilmu Data yang memungkinkan mesin untuk mensimulasikan perilaku mirip manusia.

cara mengubah angka menjadi biner dengan python

Pembelajaran mesin: adalah sub bidang Artificial Intelligence yang memberikan mesin kemampuan untuk belajar secara otomatis & meningkatkan dari pengalaman tanpa secara eksplisit diprogram untuk melakukannya.

Pembelajaran Mendalam: Pembelajaran Mendalam adalah bagian dari pembelajaran Mesin yang menggunakan berbagai ukuran komputasi dan algoritme yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak yang disebut Jaringan Saraf Tiruan (JST).

Oleh karena itu, Ilmu Data berkisar pada ekstraksi wawasan dari data. Untuk melakukannya, ia menggunakan sejumlah teknologi dan metode berbeda dari berbagai disiplin ilmu, seperti Machine Learning, AI, dan Deep Learning. Hal yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa Ilmu Data adalah bidang yang sangat luas dan tidak secara eksklusif mengandalkan teknik ini.

Sekarang setelah Anda mengetahui dasar-dasarnya, mari kita pahami manfaat menggunakan alat Ilmu Data dan ML.

Mengapa menggunakan Ilmu Data dan Alat Pembelajaran Mesin?

Berikut daftar alasan yang akan membantu Anda memahami manfaat menggunakan alat Ilmu Data:

• Anda tidak memerlukan keterampilan pemrograman untuk menggunakan Ilmu Data dan Alat Pembelajaran Mesin. Ini sangat menguntungkan bagi profesional Non-It yang tidak memiliki pengalaman dengan pemrograman di Python, R, dll.
• Mereka menyediakan GUI yang sangat interaktif yang sangat mudah digunakan dan dipelajari.
• Alat ini memberikan cara yang sangat konstruktif untuk menentukan keseluruhan alur kerja Ilmu Data dan menerapkannya tanpa mengkhawatirkan bug atau kesalahan pengkodean.

• Mengingat fakta bahwa alat ini tidak mengharuskan Anda untuk membuat kode, maka lebih cepat dan mudah untuk memproses data dan membangun model Machine Learning yang kuat.
• Semua proses yang terlibat dalam alur kerja otomatis dan membutuhkan intervensi manusia minimal.
• Banyak perusahaan berbasis data telah beradaptasi dengan alat Ilmu Data dan sering mencari profesional yang mampu menangani dan mengelola alat tersebut.

Sekarang setelah Anda mengetahui file keuntungan menggunakan alat Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin, mari kita lihat fitur teratas yang dapat digunakan oleh non-programmer:

Alat Ilmu Data Dan Pembelajaran Mesin

Di bagian ini, kita akan membahas yang terbaik dari alat Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin untuk non-pemrogram. Harap dicatat bahwa daftar ini tidak dalam urutan tertentu.

Berikut daftar Data Science and MachineAlat pembelajaran yang dibahas di bawah ini:

1. RapidMiner
2. DataRobot
3. BigML
4. MLBase
5. Google Cloud AutoML
6. WEKA otomatis
7. IBM Watson Studio
8. Naik
9. Trifacta
10. KNIME

RapidMiner

Tidak mengherankan jika RapidMiner masuk ke daftar ini. Salah satu alat Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin yang paling banyak digunakan disukai tidak hanya oleh pemula yang tidak dilengkapi dengan keterampilan pemrograman tetapi juga oleh Ilmuwan Data berpengalaman. RapidMiner adalah alat lengkap yang menangani seluruh alur kerja Ilmu Data, mulai dari pemrosesan data hingga pemodelan dan penerapan data.

Jika Anda berasal dari latar belakang non-teknis, RapidMiner adalah salah satu alat terbaik untuk Anda. Ini menyediakan GUI yang kuat yang hanya perlu membuang data, tidak diperlukan pengkodean. Ini membangun model prediktif dan model Machine Learning yang menggunakan algoritme berbelit-belit untuk mencapai keluaran yang tepat.

Berikut adalah beberapa fitur utamanya:

• Menyediakan lingkungan pemrograman visual yang kuat.
• Dilengkapi dengan RapidMiner Radoop built-in yang memungkinkan Anda berintegrasi dengan kerangka kerja Hadoop untuk penambangan dan analisis data.
• Ini mendukung format data apa pun danmelakukan analitik prediktif kelas atas dengan membersihkan data secara ahli
• Menggunakan konstruksi pemrograman yang mengotomatiskan tugas tingkat tinggi seperti pemodelan data

DataRobot

DataRobot adalah platform Pembelajaran Mesin otomatis yang membangun model prediktif yang tepat untuk melakukan analisis data yang ekstensif. Ini adalah salah satu alat terbaik untuk penambangan data dan ekstraksi fitur. Para profesional dengan pengalaman pemrograman yang lebih sedikit memilih DataRobot karena dianggap sebagai salah satu alat paling sederhana untuk analisis data.

Seperti RapidMiner, DataRobot juga merupakan platform tunggal yang dapat digunakan untuk membangun solusi AI ujung ke ujung. Ini menggunakan praktik terbaik dalam menciptakan solusi yang dapat digunakan untuk membuat model kasus bisnis dunia nyata.

Berikut beberapa fitur utamanya:

• Secara otomatis mengidentifikasi fitur yang paling signifikan dan membuat model berdasarkan fitur ini.
• Menjalankan data pada berbagai model Machine Learning untuk memeriksa model mana yang memberikan hasil paling akurat
• Sangat cepat dalam membangun, melatih,dan menguji model prediktif, melakukan penambangan teks, penskalaan data, dan sebagainya.
• Dapat menjalankan proyek Ilmu Data skala besar dan menggabungkan metode evaluasi model seperti penyetelan parameter dan sebagainya.

BigML

BigML memudahkan proses pengembangan model Machine Learning dan Ilmu Data dengan menyediakan konstruksi yang tersedia yang membantu dalam masalah klasifikasi, regresi, dan pengelompokan. Ini menggabungkan berbagai algoritma Pembelajaran Mesin dan membantu membangun model yang kuat tanpa banyak campur tangan manusia, ini memungkinkan Anda fokus pada tugas-tugas penting seperti meningkatkan pengambilan keputusan.

Berikut beberapa fitur utamanya:

• Alat Pembelajaran Mesin komprehensif yang mendukung algoritme Pembelajaran Mesin paling kompleks, yang melibatkan dukungan penuh untuk pembelajaran yang Diawasi dan Tidak Diawasi, termasuk deteksi anomali, penambangan asosiasi, dan sebagainya.
• Menyediakan antarmuka web dan API sederhana yang dapat disiapkan dalam waktu singkat yang diperlukan untuk sistem tradisional.
• Menciptakan interaktif visualmodel prediktif yang memudahkan untuk menemukan korelasi di antara fitur-fitur dalam data
• Menggabungkan binding dan library dari bahasa Sains Data paling populer seperti Python, Java, dll

MLBase

MLbase adalah alat sumber terbuka yang merupakan salah satu platform terbaik yang digunakan untuk membuat proyek Machine Learning skala besar. Ini mengatasi masalah yang dihadapi saat menghosting model kompleks yang membutuhkan komputasi tingkat tinggi.

MLBase menggunakan tiga komponen utama:

1. ML Optimizer: Tujuan utama pengoptimal adalah untuk mengotomatiskan konstruksi pipeline Machine Learning.
2. MLI: MLI adalah API yang berfokus pada pengembangan algoritme dan melakukan ekstraksi fitur untuk komputasi tingkat tinggi
3. MLlib: Ini adalah pustaka Machine Learning milik Apache Spark yang saat ini didukung oleh komunitas Spark.

Berikut beberapa fitur utamanya:

• Menyediakan GUI sederhana untuk mengembangkan model Machine Learning
• Ini mempelajari dan menguji data pada algoritma pembelajaran yang berbeda untuk mengetahui model mana yang memberikan akurasi terbaik
• Non-programmer dapat dengan mudah menskalakan Model Ilmu Data karena kemudahan dan kesederhanaan alat
• Sistem ini dapat menskalakan proyek besar dan berbelit-belit jauh lebih efektif daripada sistem tradisional mana pun

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML adalah platform produk pembelajaran mesin yang memungkinkan para profesional dengan pengalaman terbatas dalam Ilmu Data untuk melatih model kelas atas yang spesifik untuk kebutuhan bisnis mereka. Salah satu platform Machine Learning terbaik dengan lebih dari 10 tahun konstruksi Google Research terlatih untuk membantu Anda membuat model prediktif yang mengungguli semua model komputasi tradisional.

Berikut beberapa fitur utamanya:

• Profesional dengan keahlian minimal di bidang ML dapat dengan mudah melatih dan membangun model pembelajaran Mesin tingkat tinggi yang khusus untuk kebutuhan bisnis mereka.
• Integrasi lengkap dengan banyak layanan Google Cloud lainnya yang membantu dalam penambangan data dan penyimpanan data.
• Menghasilkan REST API sambil membuat prediksi tentang keluaran
• Menyediakan GUI sederhana untuk membuat model ML kustom yang dapat dilatih, diuji, ditingkatkan, dan diterapkan melalui platform yang sama.

WEKA otomatis

Auto-WEKA adalah alat berbasis GUI sumber terbuka yang ideal untuk pemula karena menyediakan antarmuka yang sangat intuitif untuk melakukan semua tugas terkait Ilmu Data.

Ini mendukung pemrosesan data otomatis, EDA, algoritma pembelajaran yang Diawasi dan Tidak Diawasi. Alat ini sangat cocok untuk pemula yang baru memulai Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin. Ini memiliki komunitas pengembang, yang cukup baik untuk menerbitkan tutorial dan makalah penelitian tentang penggunaan alat tersebut.

Berikut beberapa fitur alat:

• WEKA menyediakan banyak sekali algoritma Pembelajaran Mesin untuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, deteksi anomali, penambangan asosiasi, penambangan data, dan sebagainya.
• Menyediakan antarmuka grafis interaktif untuk melakukan tugas penggalian data, analisis data, dan sebagainya.
• Izinkan pengembang untuk menguji model mereka pada berbagai rangkaian kasus uji yang memungkinkan dan membantu dalam menyediakan model yang memberikan keluaran paling presisi.
• Itu juga dilengkapi dengan CLI (Command Line Interface) yang sederhana namun intuitif untuk menjalankan perintah dasar.

IBM Watson Studio

Kami semua menyadari seberapa besar kontribusi IBM pada dunia yang digerakkan oleh AI. Seperti kebanyakan layanan yang disediakan oleh IBM, IBM Watson Studio adalah alat berbasis AI yang digunakan untuk analisis data ekstensif, Pembelajaran Mesin, Ilmu Data, dan sebagainya.

Ini membantu organisasi untuk memudahkan proses analisis data dan menangani alur kerja ujung ke ujung, dari pemrosesan data hingga penerapan. Ini adalah salah satu alat yang paling dikenal untuk Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin di pasar.

Berikut adalah beberapa fitur utama dari IBM Watson Studio:

• Memberikan dukungan untuk melakukan persiapan, eksplorasi, dan pemodelan data dalam rentang beberapa menit dan seluruh proses otomatis.
• Mendukung beberapa bahasa dan alat Ilmu Data seperti Python 3 Notebooks, Jython scripting, SPSS Modeler, dan Data Refinery
• Untuk pembuat kode dan Ilmuwan Data, ia menawarkanintegrasi dengan R Studio, Scala, Python, dan sebagainya.
• Menggunakan Pemodel SPSS yang menyediakan fungsionalitas seret dan lepas untuk menjelajahi data dan membuat model Pembelajaran Mesin yang kuat.

Naik

Naik adalah alat visualisasi data paling populer yang digunakan di pasar. Ini memungkinkan Anda memecah data mentah dan tidak diformat menjadi format yang dapat diproses dan dipahami. Visualisasi yang dibuat dengan menggunakan Tableau dapat dengan mudah membantu Anda memahami ketergantungan antara variabel prediktor.

Meskipun Tableau terutama digunakan untuk tujuan visualisasi, Tableau juga dapat melakukan analisis dan eksplorasi data.

Berikut beberapa fitur Tableau:

belajar ssis langkah demi langkah

• Ini dapat digunakan untuk menghubungkan ke beberapa sumber data, dan dapat memvisualisasikan kumpulan data yang sangat besar untuk menemukan korelasi dan pola.
• Fitur Tableau Desktop memungkinkan Anda membuat laporan dan dasbor yang disesuaikan untuk mendapatkan pembaruan waktu nyata
• Tableau juga menyediakan fungsionalitas gabungan lintas basis data yang memungkinkan Anda membuat bidang terhitung dan menggabungkan tabel, ini membantu dalam menyelesaikan kompleks berbasis data.masalah.
• Alat intuitif, yang menggunakan fitur seret dan lepas untuk mendapatkan wawasan berguna dari data dan melakukan analisis data

Trifacta

Trifacta adalah platform perselisihan data perusahaan untuk memenuhi kebutuhan bisnis Anda. Memahami dengan tepat apa yang ada dalam data Anda dan bagaimana hal itu akan berguna untuk eksplorasi analitik yang berbeda adalah kunci untuk mengidentifikasi nilai data. Trifacta dianggap sebagai alat terbaik untuk melakukan pengaturan, pembersihan, dan analisis data.

Berikut beberapa fitur Trifacta:

• Menghubungkan ke beberapa sumber data terlepas dari tempat datanya berada
• Menyediakan GUI interaktif untuk memahami data agar tidak hanya memperoleh data yang paling signifikan tetapi juga untuk menghapus variabel yang tidak perlu atau berlebihan.
• Memberikan panduan visual, alur kerja Machine Learning, dan masukan yang akan memandu Anda dalam menilai data dan melakukan transformasi data yang diperlukan.
• Monitor terus menerusketidakkonsistenan dalam data dan menghapus nilai null atau nilai yang hilang dan memastikan normalisasi data dilakukan untuk menghindari bias dalam output.

KNIME

KNIME adalah platform analitik data sumber terbuka yang ditujukan untuk membuat aplikasi Sains Data dan Pembelajaran Mesin di luar kotak. Aplikasi Sains Data Gedung melibatkan serangkaian tugas yang dikelola dengan baik oleh alat yang sepenuhnya otomatis ini. Ini menyediakan GUI yang sangat interaktif dan intuitif yang membuatnya mudah untuk memahami seluruh metodologi Ilmu Data.

Berikut beberapa fitur KNIME:

• Ini dapat digunakan untuk membangun alur kerja Ilmu Data ujung ke ujung tanpa pengkodean apa pun, Anda hanya perlu menyeret-dan-melepaskan modul.
• Memberikan dukungan untuk menyematkan alat dari berbagai domain, termasuk pembuatan skrip di R, Python dan juga menyediakan API untuk diintegrasikan dengan Apache Hadoop.
• Kompatibel dengan berbagai format sumber data termasuk format teks sederhana, seperti CSV, PDF, XLS, JSON, dan format data tidak terstruktur termasuk gambar, GIF, dll.
• Memberikan dukungan penuh untuk melakukan pengaturan data, pemilihan fitur, normalisasi, pemodelan data, evaluasi model, dan bahkan memungkinkan Anda membuat visualisasi interaktif.

Sekarang setelah Anda mengetahui alat teratas untuk Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin untuk non-pemrogram, saya yakin Anda penasaran untuk mempelajari lebih lanjut. Berikut beberapa blog yang akan membantu Anda memulai Ilmu Data:

Jika Anda ingin mendaftar untuk kursus lengkap tentang Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin, Edureka memiliki kurasi khusus yang akan membuat Anda mahir dalam teknik-teknik seperti Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Natural Language Processing. Ini mencakup pelatihan tentang kemajuan terbaru dan pendekatan teknis dalam Kecerdasan Buatan & Pembelajaran Mesin seperti Pembelajaran Mendalam, Model Grafis, dan Pembelajaran Penguatan.