Data Science adalah bidang yang terkait dengan penggalian data, machine learning, dan big data. Tujuan dari Data Science adalah untuk mengekstrak pengetahuan dan wawasan dari berbagai data terstruktur dan tidak terstruktur.
Berikut adalah elemen dan contoh alat yang digunakan untuk mencapai tujuan itu.
| Elemen | Deskripsi | Contoh Alat |
|---|---|---|
| Statistik | Fondasi untuk analisis data, untuk mengidentifikasi pola | R, SAS, SPSS |
| Machine Learning | Algoritma untuk membuat prediksi atau klasifikasi | scikit-learn, TensorFlow |
| Data Wrangling | Membersihkan, menggabungkan, dan menyatukan data untuk analisis | Pandas, Talend |
| Visualisasi Data | Representasi grafis data | Tableau, ggplot2 |
| Pemrosesan Big Data | Menangani pemrosesan data skala besar | Hadoop, Spark |
| Pemrograman | Menulis kode untuk menganalisis data dan membangun produk data | Python, Java, Scala |
| Manajemen Database | Menyimpan dan mengambil data dalam jumlah besar secara efisien | SQL, NOSQL |
| Deep Learning | Subbidang ML, berfokus pada algoritma yang terinspirasi oleh otak | Keras, PyTorch |
| Etika Data | Prinsip untuk mengatur penggunaan data yang bertanggung jawab | N/A |
| Business Intelligence | Mengubah data menjadi wawasan bisnis yang dapat ditindaklanjuti | Power BI, Cognos |
Kamu sudah menguasai yang mana? 🙂