Bagaimana Menjadi Ahli dalam Ilmu Data

Bagaimana Menjadi Ahli dalam Ilmu Data

Ada banyak keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi ahli dalam ilmu data.

Namun yang terpenting adalah penguasaan konsep-konsep teknis. Ini termasuk berbagai faktor seperti pemrograman, pemodelan, statistik, pembelajaran mesin, dan database.

Pemrograman

Pemrograman adalah konsep utama yang perlu Anda ketahui sebelum masuk ke ilmu data dan berbagai peluangnya. Untuk menyelesaikan proyek apa pun atau melakukan beberapa aktivitas yang terkait dengannya, diperlukan bahasa pemrograman tingkat dasar. Bahasa pemrograman yang umum adalah Python dan R karena dapat dipelajari dengan mudah. Hal ini diperlukan untuk menganalisis data. Alat yang digunakan untuk ini adalah RapidMiner, R Studio, SAS, dll.

Pemodelan

Model matematika membantu melakukan perhitungan dengan cepat. Ini, pada gilirannya, membantu Anda membuat prediksi yang lebih cepat berdasarkan data mentah yang tersedia di depan Anda. Ini melibatkan identifikasi algoritma mana yang lebih cocok untuk masalah mana. Ini juga mengajarkan bagaimana melatih model-model itu. Ini adalah proses untuk secara sistematis menempatkan data yang diambil ke dalam model tertentu untuk kemudahan penggunaan. Ini juga membantu organisasi atau institusi tertentu mengelompokkan data secara sistematis sehingga mereka dapat memperoleh wawasan yang berarti dari mereka. Ada tiga tahap utama pemodelan ilmu data: konseptual, yang dianggap sebagai langkah utama dalam pemodelan, dan logis dan fisik, yang terkait dengan disintegrasi data dan mengaturnya ke dalam tabel, bagan, dan cluster untuk akses mudah. Model hubungan entitas adalah model paling dasar dari pemodelan data. Beberapa konsep pemodelan data lainnya melibatkan pemodelan peran objek, diagram Bachman, dan kerangka kerja Zachman.

Statistik

Statistik adalah salah satu dari empat mata pelajaran dasar yang dibutuhkan untuk ilmu data. Inti dari ilmu data terletak pada cabang statistik ini. Ini membantu para ilmuwan data untuk mendapatkan hasil yang berarti.

Pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin dianggap sebagai tulang punggung ilmu data. Anda harus menguasai pembelajaran mesin dengan baik untuk menjadi ilmuwan data yang sukses. Alat yang digunakan untuk ini adalah Azure ML Studio, Spark MLib, Mahout, dll. Anda juga harus menyadari keterbatasan pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah proses berulang.

Database

Seorang ilmuwan data yang baik harus memiliki pengetahuan yang tepat tentang bagaimana mengelola database besar. Mereka juga perlu mengetahui bagaimana database bekerja dan bagaimana melakukan proses ekstraksi database. Ini adalah data yang disimpan yang terstruktur dalam memori komputer sehingga dapat diakses nanti dengan cara yang berbeda sesuai kebutuhan. Pada dasarnya ada dua jenis database. Yang pertama adalah database relasional, di mana data mentah disimpan dalam bentuk terstruktur dalam tabel dan ditautkan satu sama lain saat dibutuhkan. Tipe kedua adalah database non-relasional, juga dikenal sebagai database NoSQL. Ini menggunakan teknik dasar menghubungkan data melalui kategori dan bukan hubungan, tidak seperti database relasional. Pasangan nilai kunci adalah salah satu bentuk database non-relasional atau NoSQL yang paling populer.

Cara yang Benar untuk Melakukan Ilmu Data 

Ada beberapa cara untuk menjelaskan bagaimana ilmu data bekerja atau melakukan itu sendiri. Pertama, para ilmuwan data merencanakan, dan kemudian mereka membangun model khusus untuk mengevaluasinya dan menjelaskannya lebih lanjut. Secara umum, ada lima cara kerja kursus ilmu data di Pune. Mereka dapat secara luas diklasifikasikan sebagai menangkap, memelihara, memproses, berkomunikasi dan menganalisis. Semua ini memiliki subdivisi lebih lanjut juga. Ini diperlukan untuk berbagai program, keahlian, dan teknik dalam ilmu data.

Ilmu data memiliki pendekatan yang berorientasi pada hasil. Ini terutama berkaitan dengan bagian teknis untuk kelancaran bagian non-teknis. Para ilmuwan data harus selalu ingin tahu dan memiliki sedikit pengetahuan khusus di berbagai bidang industri. Untuk bagian kuantitatif, seorang ilmuwan data harus memiliki pegangan yang kuat atas statistik dan pengetahuan berbasis algoritma.

Kursus di Chennai mampu mengekstrak sejumlah besar data mentah dan tidak terstruktur, mengaturnya dengan cara yang tepat dan tersinkronisasi dan menyampaikannya ke organisasi atau perusahaan tertentu sehingga mereka dapat mencapai puncaknya dengan bantuan ilmuwan data dan mereka potongan informasi. Komunikasi verbal dan visual juga diperlukan. Mereka harus mampu membangun model, menjelaskannya, dan menerapkannya untuk kesuksesan perusahaan atau bisnis.

Menangkap

Penangkapan meliputi:

  • Akuisisi sebagai langkah utama.
  • Entri melibatkan memasukkan data yang benar ke dalam sistem.
  • Penerimaan sinyal melibatkan kemampuan untuk mencegat sinyal dengan benar.
  • Ekstraksi melibatkan ekstraksi data yang diproses dan terstruktur dari yang mentah.

Menjaga

Ini termasuk pergudangan dan pembersihan, yang melibatkan pembersihan data yang tidak murni dan kacau, staging, mengaturnya ke dalam tahapan yang ditentukan, pemrosesan, data mentah dan tidak terstruktur, dan akhirnya, arsitekturnya.

Proses

Ini termasuk data mining yang berarti penataan mentah menjadi bentuk yang lebih halus dan decoding menggunakan beberapa teknik dan algoritma matematika, clustering/klasifikasi melibatkan pengelompokan ke dalam beberapa kelompok atau kategori untuk memudahkan identifikasi, pemodelan melibatkan pemodelan ke dalam model tertentu yang mudah diakses, dan summarization yang melibatkan pembuatan ringkasan struktur data untuk mengetahui isinya tanpa menggali lebih dalam dan untuk studi singkat.

Menyampaikan

Ini melibatkan pelaporan data, artinya menyiapkan laporan data terstruktur, visualisasi yang melibatkan pendekatan yang tepat untuk memvisualisasikan data mentah sehingga akan bermanfaat saat penataan, intelijen bisnis yang melibatkan pendekatan yang benar untuk mencoba memecahkan masalah yang sulit menggunakan perhitungan dan algoritme matematis, dan pengambilan keputusan yaitu membuat keputusan yang tepat sehingga terbukti bermanfaat dalam memberikan kontribusi bagi keberhasilan suatu organisasi atau bisnis apa pun.

Menganalisa

Langkah-langkah yang termasuk di dalamnya adalah eksplorasi/konfirmasi, yang melibatkan penjelajahan data untuk menemukan pendekatan yang tepat untuk memecahkan masalah, analisis prediktif berarti membuat prediksi dan mengerjakan data mentah berdasarkan itu untuk mencapai kesimpulan atau solusi, regresi, teks mining yang mendekode teks dalam bentuk data mentah untuk implementasi lebih lanjut di beberapa proses lain, dan analisis kualitatif yang menganalisis data menggunakan penalaran matematis dan algoritma yang benar. Analisis kualitatif juga melibatkan penggunaan statistik dalam prosesnya.

Tes Sertifikasi