Ilmu Data dan Teknik Berbeda

Data Science adalah istilah yang cukup populer akhir-akhir ini. Namun, apa artinya ini dan jenis keterampilan apa yang Anda butuhkan? Dalam artikel ini, kami akan menjawab pertanyaan-pertanyaan ini selain mencari tahu beberapa informasi penting. Baca terus.

Pertama-tama, mari kita cari tahu apa yang dimaksud dengan istilah tersebut. Pada dasarnya, ilmu data adalah kombinasi dari banyak alat, teknik pembelajaran mesin, dan algoritma. Mereka digabungkan untuk menemukan pola tersembunyi berdasarkan data mentah yang diberikan.

Terutama, ilmu data digunakan untuk membuat prediksi dan keputusan penting melalui penggunaan pembelajaran mesin, analitik preskriptif, dan analitik kasual. Mari kita mendapatkan wawasan yang lebih dalam.

Analisis Kasual Prediktif: Pada dasarnya, jika Anda membutuhkan model yang dapat memprediksi terjadinya peristiwa tertentu di masa mendatang, Anda harus menggunakan pendekatan ini. Misalnya, jika Anda menawarkan uang secara kredit, Anda mungkin khawatir tentang mendapatkan uang Anda kembali dari debitur. Jadi, Anda dapat mengembangkan model yang dapat melakukan analisis prediktif untuk mengetahui apakah mereka akan melakukan pembayaran tepat waktu.

Analisis Preskriptif: Juga, jika Anda membutuhkan model yang memiliki kemampuan untuk membuat keputusan dan memodifikasinya dengan parameter dinamis, kami sarankan Anda melakukan analisis preskriptif. Hal ini terkait dengan menawarkan nasihat. Jadi, ini memprediksi serta menyarankan banyak tindakan yang ditentukan dan hasil terkait.

Jika Anda ingin contoh, Anda dapat mempertimbangkan mobil self-driving oleh Google. Data yang dikumpulkan oleh kendaraan dapat digunakan untuk melatih mobil-mobil ini lebih lanjut. Selain itu, Anda dapat menggunakan banyak algoritme untuk menambahkan lebih banyak kecerdasan ke sistem. Akibatnya, mobil Anda dapat mengambil keputusan penting, seperti berbelok, mengambil jalur yang benar dan mempercepat atau memperlambat.

Pembelajaran Mesin: Untuk membuat prediksi, pembelajaran mesin adalah teknik lain yang digunakan dalam ilmu data. Jika Anda memiliki akses ke beberapa jenis data transaksional dan Anda perlu mengembangkan model untuk memprediksi tren masa depan, Anda dapat mencoba algoritme pembelajaran mesin. Ini dikenal sebagai pembelajaran yang diawasi karena Anda memiliki data untuk melatih mesin. Sistem deteksi penipuan dilatih dengan cara yang sama.

Penemuan Pola: Cara lain adalah dengan menggunakan teknik untuk penemuan pola. Dalam skenario ini, Anda tidak memiliki akses ke parameter untuk membuat prediksi. Jadi, Anda harus mencari pola tersembunyi yang dapat membantu Anda membuat prediksi yang berarti. Dan ini dikenal sebagai model tanpa pengawasan karena Anda tidak memiliki label yang telah ditentukan sebelumnya. Clustering adalah algoritma yang paling populer untuk tujuan ini.

Misalkan Anda bekerja dengan perusahaan telepon, dan ada kebutuhan untuk memulai jaringan menara di suatu daerah. Dalam hal ini, teknik clustering adalah yang paling tepat untuk menentukan lokasi tower. Ini akan memastikan pengguna di area tersebut akan mendapatkan kekuatan sinyal terbaik.

Singkatnya, ini adalah pengantar ilmu data dan teknik yang digunakannya di berbagai bidang. Mudah-mudahan, informasi ini akan membantu Anda mendapatkan gagasan yang lebih baik tentang apa yang dimaksud dengan istilah tersebut, dan bagaimana Anda dapat memperoleh manfaat darinya.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *