Data Science Landscape

Data Science Landscape

Data Science Landscape mengacu pada bidang yang luas yang melibatkan pengumpulan, pengolahan, analisis, dan interpretasi data untuk mengungkapkan wawasan yang berharga dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Dalam lanskap Data Science, terdapat berbagai elemen yang saling terkait dan saling mendukung.

Salah satu elemen utama dalam Data Science Landscape adalah pengumpulan data. Data dikumpulkan dari berbagai sumber, baik itu data internal dari organisasi maupun data eksternal dari sumber-sumber publik atau vendor pihak ketiga. Data ini bisa berupa struktural (misalnya, data terstruktur dalam basis data) atau non-struktural (misalnya, teks, gambar, atau video). Proses pengumpulan data ini dapat melibatkan metode seperti ekstraksi data, scraping web, survei, atau pengumpulan langsung melalui sensor atau perangkat lainnya.

Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah membersihkan dan mempersiapkannya untuk analisis. Proses ini melibatkan penghapusan data yang tidak valid, penanganan data yang hilang, normalisasi data, dan pemrosesan lainnya untuk memastikan kualitas dan konsistensi data. Selanjutnya, data diproses dan diubah menjadi format yang sesuai untuk analisis lebih lanjut.

Analisis data merupakan komponen penting dalam Data Science Landscape. Ini melibatkan penerapan berbagai teknik statistik, pemodelan matematika, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan untuk menemukan pola, tren, dan wawasan yang terkandung dalam data. Analisis data dapat mencakup metode seperti penggalian data, eksplorasi data, visualisasi data, dan pemodelan prediktif untuk memprediksi kejadian masa depan.

Data Science Landscape adalah proses komunikasi dan interpretasi hasil analisis data kepada pemangku kepentingan yang relevan. Pemahaman yang mendalam tentang wawasan yang ditemukan dalam data diperlukan untuk mengkomunikasikan temuan secara efektif dan menginformasikan pengambilan keputusan.

Dalam Data Science Landscape dapat melibatkan penyajian visual, seperti grafik dan visualisasi data interaktif, serta penyampaian lisan atau tertulis yang jelas dan dapat dimengerti oleh audiens yang tidak ahli dalam bidang data science.

Data Science Landscape juga melibatkan penggunaan teknologi dan alat yang sesuai untuk mengelola dan menganalisis data. Ini mencakup penggunaan perangkat lunak analisis data seperti Python, R, SQL, serta platform dan kerangka kerja yang mendukung seperti TensorFlow, scikit-learn, atau Apache Hadoop. Selain itu, teknologi seperti komputasi awan, kecerdasan buatan, dan big data juga memainkan peran penting dalam Data Science Landscape.

Secara keseluruhan, Data Science Landscape merupakan bidang yang dinamis dan berkembang pesat yang menggabungkan elemen-elemen pengumpulan data, pengolahan data, analisis data, narasi, serta teknologi dan alat terkait. Hal ini bertujuan untuk menggali wawasan berharga dari data guna mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dan memahami fenomena dunia nyata dengan lebih mendalam.

HANDLING MISSING DATA

Overview of Web Appl Development

Machine Learning Curve

Model Interpretability

Support Vector Machine

Programming 101 Conditional