Ingin memulai karir Anda sebagai Ilmuwan Data, tetapi tidak tahu harus mulai dari mana? Anda berada di tempat yang tepat! Halo Teman-teman, selamat datang di blog Tutorial Ilmu Data yang luar biasa ini, ini akan memberi Anda dorongan untuk memulai dunia ilmu data. Untuk mendapatkan pengetahuan mendalam tentang Ilmu Data, Anda dapat mendaftar untuk siaran langsung oleh Edureka dengan dukungan 24/7 dan akses seumur hidup. Mari kita lihat apa yang akan kita pelajari hari ini:
- Mengapa Ilmu Data?
- Apa itu Ilmu Data?
- Siapa Ilmuwan Data?
- Tren Pekerjaan
- Bagaimana cara memecahkan masalah dalam Ilmu Data?
- Komponen Ilmu Data
- Peran Pekerjaan Data Scientist
Mengapa Ilmu Data?
Dikatakan bahwa Ilmuwan Data adalah 'Pekerjaan Terseksi abad ke-21'. Mengapa? Karena selama beberapa tahun terakhir, perusahaan telah menyimpan datanya. Dan ini dilakukan oleh setiap perusahaan, tiba-tiba menyebabkan ledakan data. Data telah menjadi hal yang paling melimpah saat ini.
Tapi, apa yang akan Anda lakukan dengan data ini? Mari kita pahami ini menggunakan contoh:
Katakanlah, Anda memiliki perusahaan yang membuat telepon seluler. Anda merilis produk pertama Anda, dan itu menjadi hit besar. Setiap teknologi memiliki kehidupan, bukan? Jadi, sekarang saatnya untuk menemukan sesuatu yang baru. Namun Anda tidak tahu apa yang harus diinovasi, untuk memenuhi ekspektasi pengguna, yang sangat menantikan rilis berikutnya? 
Seseorang, di perusahaan Anda, muncul dengan ide untuk menggunakan umpan balik yang dihasilkan pengguna dan memilih hal-hal yang kami rasa diharapkan pengguna di rilis berikutnya.
Hadir dalam Ilmu Data, Anda menerapkan berbagai teknik penambangan data seperti analisis sentimen dll dan mendapatkan hasil yang diinginkan.
Tidak hanya itu, Anda dapat membuat keputusan yang lebih baik, Anda dapat mengurangi biaya produksi dengan melakukan cara yang efisien, dan memberikan apa yang sebenarnya diinginkan pelanggan Anda!
Dengan ini, ada manfaat yang tak terhitung jumlahnya yang dapat dihasilkan oleh Ilmu Data, dan oleh karena itu sangatlah penting bagi perusahaan Anda untuk memiliki Tim Ilmu Data.Persyaratan seperti ini mengarah ke 'Ilmu Data' sebagai subjek hari ini, dan karenanya kami menulis blog ini tentang Tutorial Ilmu Data untuk Anda. :)
Tutorial Ilmu Data: Apa itu Ilmu Data?
Istilah Ilmu Data telah muncul baru-baru ini dengan evolusi statistik matematika dan analisis data. Perjalanannya luar biasa, kami telah mencapai banyak hal hari ini di bidang Ilmu Data.
Dalam beberapa tahun ke depan, kami akan dapat memprediksi masa depan seperti yang diklaim oleh para peneliti dari MIT. Mereka telah mencapai tonggak sejarah dalam memprediksi masa depan, dengan penelitian mereka yang luar biasa. Mereka sekarang dapat memprediksi apa yang akan terjadi di adegan film berikutnya, dengan mesin mereka! Bagaimana? Mungkin agak rumit bagi Anda untuk memahaminya sampai sekarang, tetapi jangan khawatir di akhir blog ini, Anda juga akan memiliki jawabannya.
Kembali lagi, kita berbicara tentang Ilmu Data, yang juga dikenal sebagai ilmu berbasis data, yang menggunakan metode, proses, dan sistem ilmiah untuk mengekstrak pengetahuan atau wawasan dari data dalam berbagai bentuk, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur.
Apa metode dan proses ini, apa yang akan kita bahas dalam Tutorial Ilmu Data hari ini.
Ke depan, siapa yang melakukan semua brain storming ini, atau siapa yang mempraktikkan Ilmu Data? SEBUAH Ilmuwan Data .
Siapa Ilmuwan Data?
Seperti yang Anda lihat pada gambar, Ilmuwan Data adalah master dari semua perdagangan! Dia harus mahir dalam matematika, dia harus menguasai bidang Bisnis, dan harus memiliki keterampilan Ilmu Komputer yang hebat juga. Takut? Jangan. Meskipun Anda harus menjadi yang terbaik di semua bidang ini, tetapi jika tidak, Anda tidak sendiri! Tidak ada yang namanya 'ilmuwan data lengkap'. Jika kita berbicara tentang bekerja di lingkungan perusahaan, pekerjaan didistribusikan di antara tim, di mana setiap tim memiliki keahliannya masing-masing. Namun masalahnya, Anda harus mahir dalam setidaknya salah satu bidang ini. Juga, meskipun keterampilan ini baru bagi Anda, tenanglah! Ini mungkin membutuhkan waktu, tetapi keterampilan ini dapat dikembangkan, dan percayalah bahwa akan sepadan dengan waktu yang Anda investasikan. Mengapa? Nah, mari kita lihat tren pekerjaan.
layanan sekarang pelatihan sistem tiket
Tren Pekerjaan Data Scientist
Grafik menunjukkan semuanya, tidak hanya ada banyak lowongan pekerjaan untuk data scientist, tetapi juga dengan bayaran yang tinggi! Dan tidak, blog kita tidak akan membahas angka gaji, go google!
Nah, sekarang kita tahu, mempelajari sains data sebenarnya masuk akal, bukan hanya karena sangat berguna, tetapi Anda juga memiliki karier yang hebat di dalamnya dalam waktu dekat.
Mari kita mulai perjalanan kita dalam mempelajari ilmu data sekarang dan mulai dengan,
Bagaimana cara memecahkan masalah dalam Ilmu Data?
Jadi sekarang, mari kita bahas bagaimana seharusnya seseorang mendekati masalah dan menyelesaikannya dengan ilmu data. Masalah dalam Ilmu Data diselesaikan menggunakan Algoritma. Tapi, hal terbesar untuk dinilai adalah algoritma mana yang digunakan dan kapan menggunakannya?
Pada dasarnya ada 5 macam masalah yang bisa Anda hadapi dalam ilmu data.
Mari kita bahas setiap pertanyaan ini dan algoritme terkait satu per satu:
Apakah ini A atau B?
Dengan pertanyaan ini, kita mengacu pada masalah yang memiliki jawaban kategoris, seperti dalam masalah yang memiliki solusi tetap, jawabannya bisa ya atau tidak, 1 atau 0, tertarik, mungkin tertarik atau tidak.
Sebagai contoh:
T. Apa yang akan Anda miliki, Teh atau Kopi?
Di sini, Anda tidak bisa mengatakan Anda menginginkan minuman bersoda! Karena pertanyaannya hanya menawarkan teh atau kopi, maka Anda dapat menjawab salah satunya saja.
Jika kita hanya memiliki dua jenis jawaban yaitu ya atau tidak, 1 atau 0, itu disebut 2 - Klasifikasi Kelas. Dengan lebih dari dua pilihan, itu disebut Multi Klasifikasi.
Kesimpulannya, setiap kali Anda menemukan pertanyaan, jawabannya adalah kategoris, dalam Ilmu Data Anda akan memecahkan masalah ini menggunakan Algoritma Klasifikasi.
Masalah berikutnya dalam Tutorial Ilmu Data ini, yang mungkin Anda temui, mungkin sesuatu seperti ini,
Apakah ini aneh?
Pertanyaan seperti ini berhubungan dengan pola dan dapat diselesaikan menggunakan algoritma Deteksi Anomali.
Sebagai contoh:
Coba kaitkan masalah 'apakah ini aneh?' ke diagram ini,
Apa yang aneh pada pola di atas? Orang merah, bukan?
Setiap kali ada pola yang terputus, algoritme menandai peristiwa tertentu itu untuk kita tinjau. Aplikasi dunia nyata dari algoritme ini telah diterapkan oleh perusahaan Kartu Kredit di mana setiap transaksi yang tidak biasa oleh pengguna ditandai untuk ditinjau. Karenanya menerapkan keamanan dan mengurangi upaya manusia dalam pengawasan.
Mari kita lihat soal berikutnya dalam Tutorial Ilmu Data ini, jangan takut, berkaitan dengan matematika!
Berapa banyak atau berapa
Bagi Anda yang tidak suka matematika, berbelaskasihan! Algoritme regresi ada di sini!
Jadi, setiap kali ada masalah yang meminta angka atau nilai numerik, kami menyelesaikannya dengan menggunakan Algoritma Regresi.
Sebagai contoh:
Berapa suhu untuk besok?
Karena kami mengharapkan nilai numerik dalam menanggapi masalah ini, kami akan menyelesaikannya menggunakan Algoritma Regresi.
Mengikuti Tutorial Ilmu Data ini, mari kita bahas algoritme berikutnya,
Bagaimana ini diatur?
Katakanlah Anda memiliki beberapa data, sekarang Anda tidak tahu apa-apa, bagaimana memahami data ini. Oleh karena itu pertanyaannya, bagaimana ini diatur?
Nah, Anda bisa mengatasinya menggunakan algoritma clustering. Bagaimana mereka mengatasi masalah ini? Ayo lihat:
Algoritme pengelompokan mengelompokkan data dalam istilah karakteristik yang umum. Misalnya pada diagram di atas, titik-titik disusun berdasarkan warna. Demikian pula, baik itu data apa pun, algoritme pengelompokan mencoba memahami apa yang umum di antara mereka dan karenanya 'mengelompokkan' mereka bersama-sama.
Jenis masalah berikutnya dan terakhir dalam Tutorial Ilmu Data ini, yang mungkin Anda temui adalah,
Apa yang harus saya lakukan selanjutnya?
Setiap kali Anda menghadapi masalah, di mana komputer Anda harus membuat keputusan berdasarkan pelatihan yang Anda berikan, itu melibatkan Algoritma Penguatan.
Sebagai contoh:
Sistem kontrol suhu Anda, ketika harus memutuskan apakah itu harus menurunkan suhu ruangan, atau meningkatkannya.
Bagaimana cara kerja algoritma ini?
Algoritme ini didasarkan pada psikologi manusia. Kami suka diapresiasi bukan? Komputer menerapkan algoritme ini, dan berharap dihargai saat dilatih. Bagaimana? Ayo lihat.
Alih-alih mengajari komputer apa yang harus dilakukan, Anda membiarkan komputer memutuskan apa yang harus dilakukan, dan di akhir tindakan itu, Anda memberikan umpan balik positif atau negatif. Oleh karena itu, daripada menentukan apa yang benar dan apa yang salah dalam sistem Anda, Anda membiarkan sistem Anda “memutuskan” apa yang harus dilakukan, dan pada akhirnya memberikan umpan balik.
Ini seperti melatih anjing Anda. Anda tidak dapat mengontrol apa yang dilakukan anjing Anda, bukan? Tapi Anda bisa memarahinya saat dia berbuat salah. Demikian pula, mungkin menepuk punggungnya saat dia melakukan apa yang diharapkan.
Mari terapkan pemahaman ini pada contoh di atas, bayangkan Anda melatih sistem kontrol suhu, jadi kapan pun tidak. Jumlah orang di ruangan bertambah, harus ada tindakan yang diambil oleh sistem. Turunkan atau naikkan suhu. Karena sistem kami tidak memahami apa pun, ini mengambil keputusan acak, misalkan, ini meningkatkan suhu. Karena itu, Anda memberikan umpan balik negatif. Dengan ini, komputer memahami setiap kali jumlah orang bertambah di dalam ruangan, tidak pernah menaikkan suhu.
Demikian pula untuk tindakan lainnya, Anda harus memberikan umpan balik.Dengan setiap umpan balik yang dipelajari oleh sistem Anda dan karenanya menjadi lebih akurat dalam keputusan berikutnya, jenis pembelajaran ini disebut Pembelajaran Penguatan.
Sekarang, algoritme yang kita pelajari di atas dalam Tutorial Ilmu Data ini melibatkan 'praktik pembelajaran' yang umum. Kami membuat mesin belajar, kan?
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Ini adalah jenis Artificial Intelligence yang membuat komputer mampu belajar sendiri tanpa diprogram secara eksplisit. Dengan pembelajaran mesin, mesin dapat memperbarui kodenya sendiri, setiap kali mereka menemukan situasi baru.
Sebagai penutup dalam Tutorial Ilmu Data ini, sekarang kita mengetahui Ilmu Data didukung oleh Machine Learning dan algoritme untuk analisisnya. Bagaimana kami melakukan analisis, di mana kami melakukannya. Ilmu Data selanjutnya memiliki beberapa komponen yang membantu kita dalam menjawab semua pertanyaan ini.
Sebelumnya izinkan saya menjawab bagaimana MIT dapat meramalkan masa depan, karena saya rasa kalian mungkin bisa menghubungkannya sekarang. Jadi, para peneliti di MIT melatih model mereka dengan film dan komputer mempelajari bagaimana manusia merespons, atau bagaimana mereka bertindak sebelum melakukan suatu tindakan.
Misalnya, ketika Anda hendak berjabat tangan dengan seseorang, Anda mengeluarkan tangan dari saku, atau mungkin bersandar pada orang tersebut. Pada dasarnya ada 'tindakan awal' yang melekat pada setiap hal yang kita lakukan. Komputer dengan bantuan film dilatih tentang 'tindakan awal' ini. Dan dengan mengamati lebih banyak film, komputer mereka kemudian dapat memprediksi seperti apa tindakan karakter selanjutnya.
Mudah bukan? Izinkan saya mengajukan satu pertanyaan lagi kepada Anda dalam Tutorial Ilmu Data ini! Algoritme Machine Learning mana yang harus mereka terapkan dalam hal ini?
Komponen Ilmu Data
1. Kumpulan Data
Apa yang akan Anda analisis? Data, bukan? Anda memerlukan banyak data yang dapat dianalisis, data ini dimasukkan ke algoritme atau alat analisis Anda. Anda mendapatkan data ini dari berbagai penelitian yang dilakukan di masa lalu.
2. R Studio
R adalah bahasa pemrograman sumber terbuka dan lingkungan perangkat lunak untuk komputasi statistik dan grafik yang didukung oleh yayasan R. Bahasa R digunakan dalam IDE yang disebut R Studio.
Mengapa digunakan?
- Bahasa Pemrograman dan Statistik
- Selain digunakan sebagai bahasa statistik, juga dapat digunakan sebagai bahasa pemrograman untuk keperluan analitis.
- Analisis dan Visualisasi Data
- Selain sebagai salah satu alat analitik paling dominan, R juga merupakan salah satu alat paling populer yang digunakan untuk visualisasi data.
- Sederhana dan Mudah Dipelajari
- R sederhana dan mudah dipelajari, dibaca & ditulis
- Gratis dan Sumber Terbuka
- R adalah contoh FLOSS (Perangkat Lunak Gratis / Libre dan Sumber Terbuka) yang berarti seseorang dapat dengan bebas mendistribusikan salinan perangkat lunak ini, membaca kode sumbernya, memodifikasinya, dll.
R Studio cukup untuk analisis, hingga kumpulan data kami menjadi sangat besar, juga tidak terstruktur pada saat yang bersamaan. Jenis data ini disebut Big Data.
bagaimana mengurutkan array dalam urutan menaik c ++
3. Data Besar
Data besar adalah istilah untuk kumpulan kumpulan data yang begitu besar dan kompleks sehingga menjadi sulit untuk diproses menggunakan alat manajemen basis data yang ada atau aplikasi pemrosesan data tradisional.
Sekarang untuk menjinakkan data ini, kami harus menemukan alat, karena tidak ada perangkat lunak tradisional yang dapat menangani data semacam ini, dan karenanya kami membuat Hadoop.
4. Hadoop
Hadoop adalah kerangka kerja yang membantu kita toko dan proses kumpulan data besar secara paralel dan dengan cara distribusi.
Mari fokus pada bagian toko dan proses Hadoop.
Toko
Bagian penyimpanan di Hadoop ditangani oleh HDFS yaitu Hadoop Distributed File System. Ini memberikan ketersediaan tinggi di seluruh ekosistem terdistribusi. Cara fungsinya adalah seperti ini, ia memecah informasi yang masuk menjadi potongan-potongan, dan mendistribusikannya ke node yang berbeda dalam sebuah cluster, memungkinkan penyimpanan terdistribusi.
Proses
MapReduce adalah jantung dari pemrosesan Hadoop. Algoritme melakukan dua tugas penting, memetakan dan mengurangi. Para pembuat peta memecah tugas menjadi tugas-tugas kecil yang diproses secara paralel. Setelah, semua pembuat peta melakukan bagian pekerjaan mereka, mereka menggabungkan hasil mereka, dan kemudian hasil ini direduksi menjadi nilai yang lebih sederhana dengan proses Reduce. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang Hadoop, Anda dapat mengunjungi kami .
Jika kami menggunakan Hadoop sebagai penyimpanan kami di Ilmu Data, menjadi sulit untuk memproses input dengan R Studio, karena ketidakmampuannya untuk bekerja dengan baik di lingkungan terdistribusi, maka kami memiliki Spark R.
5. Percikan R
Ini adalah paket R, yang menyediakan cara ringan menggunakan Apache Spark dengan R. Mengapa Anda akan menggunakannya di atas aplikasi R tradisi? Karena, ini menyediakan implementasi bingkai data terdistribusi yang mendukung operasi seperti pemilihan, pemfilteran, agregasi, dll, tetapi pada kumpulan data besar.
Beristirahatlah sekarang! Kita sudah selesai dengan bagian teknis dalam Tutorial Ilmu Data ini, mari kita lihat dari perspektif pekerjaan Anda sekarang. Saya pikir Anda akan mencari gaji di Google sekarang untuk data scientist, tetapi tetap saja, mari kita bahas peran pekerjaan yang tersedia untuk Anda sebagai data scientist.
Peran Pekerjaan Data Scientist
Beberapa dari jabatan pekerjaan Ilmuwan Data terkemuka adalah:
- Ilmuwan Data
- Insinyur Data
- Arsitek Data
- Administrator Data
- Analis data
- Analis Bisnis
- Manajer Data / Analisis
- Manajer Kecerdasan Bisnis
Bagan Payscale.com dalam Tutorial Ilmu Data di bawah ini menunjukkan gaji rata-rata Ilmuwan Data berdasarkan keterampilan di AS dan India.
Waktunya telah matang untuk meningkatkan keterampilan dalam Ilmu Data dan Analisis Data Besar untuk memanfaatkan peluang karier Ilmu Data yang menghampiri Anda. Ini membawa kita ke bagian akhir blog tutorial Ilmu Data. Semoga blog ini informatif dan memberi nilai tambah bagi Anda. Sekarang saatnya memasuki dunia Ilmu Data dan menjadi Ilmuwan Data yang sukses.
Edureka memiliki kurasi khusus yang membantu Anda mendapatkan keahlian dalam Algoritme Pembelajaran Mesin seperti K-Means Clustering, Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes. Anda akan mempelajari konsep Statistik, Rangkaian Waktu, Penambangan Teks, dan pengantar Deep Learning juga. Gelombang baru untuk kursus ini akan segera dimulai !!
Ada pertanyaan untuk kami di Tutorial Ilmu Data? Harap sebutkan di bagian komentar dan kami akan menghubungi Anda kembali.