Pengertian dan Ruang Lingkup Data Science

Kini knowledge science jadi bagian penting dari di beraneka industri, bahkan tak hanya di industri yang bergerak di bidang teknologi saja, tapi industri lain seperti retail, pendidikan, kesehatan, dan lain sebagainya juga memerlukan ilmu knowledge science untuk menopang mengembangkan bisnis mereka. Faktanya, ruang lingkup knowledge science itu merupakan gabungan dari beraneka tekun ilmu yakni matematika dan statistika, pc science atau IT, machine learning, traditional research, software development, dan domain atau business knowledge. Alias, knowledge science merupakan gabungan beberapa ilmu yang dapat terlalu berperan penting untuk kemajuan bisnis.

Data science juga juga bidang yang terlalu luas, bahkan dari komponennya saja knowledge science punya lebih dari satu komponen yaitu:

Organizing knowledge = Proses penyimpanan knowledge yang nantinya digabungkan bersama manajemen data
Packaging knowledge = Proses manipulasi knowledge dan penggabungan beraneka knowledge yang tersedia untuk nantinya dipresentasikan
Delivering knowledge = Proses menegaskan insight atau pesan didalam knowledge sudah dapat dibuka oleh pihak-pihak yang memerlukan

Seperti yang dijelaskan sebelumnya, knowledge science merupakan multidisiplin yang manfaatkan beraneka algoritma, metode, proses, dan proses ilmiah untuk dapat mengekstrak insight dan ilmu dari knowledge besar yang dimiliki perusahaan yang terdiri dari knowledge terstruktur dan knowledge tidak terstruktur. Bisa dikatakan, rancangan knowledge science sama bersama knowledge mining atau big knowledge yakni sama-sama manfaatkan hardware, proses pemrograman, dan algoritma yang efektif untuk selesaikan kasus atau menemukan insight yang berfaedah bagi bisnis. Berikut pengertian dan jenis-jenis ruang lingkup knowledge science:

Matematika dan Statistika

Ruang lingkup knowledge science yang pertama adalah ilmu matematika dan statistika. Pada dasarnya, matematika sesungguhnya jadi landasan dari hampir seluruh ilmu kontemporer, tak jika knowledge science. Bahkan, seluruh tehnik knowledge science punya dasar matematika yang mendalam. Matematika yang jadi bagian dari knowledge science diantaranya adalah kalkulus dan aljabar yang digunakan untuk variabel dan aljabar linear. Perlu diketahui matematika terlebih aljabar linear dapat banyak digunakan untuk paham algoritma machine learning. Oleh gara-gara itu, jika anda tertarik untuk berkarier jadi knowledge science, anda wajib menguasai beraneka materi terkait aljabar seperti:

Dasar dari matriks dan vektor
Ruang vektor
Konsep faktorisasi

Selain itu, tersedia beberapa matematika dasar yang juga ruang lingkup knowledge science seperti:

Deret, pertidaksamaan, jumlah
Eksponensial, logaritma, bilangan rasional
Graphing dan plotting
Bilangan real dan kompleks
Kalkulus

Selain bidang keilmuan matematika, ruang lingkup knowledge science terdiri dari ilmu statistika. Analisis statistika dan probabilitas banyak digunakan knowledge scientist untuk memprediksi atau memperkirakan insight, contohnya di kehidupan sehari-hari tersedia beberapa hasil dari pemikiran statistika dan probabilitas knowledge science seperti:

Prediksi cuaca
Perkiraan ekonomi
Prediksi penyakit atau virus

Bahkan, didalam knowledge science, ilmu statistika jadi bagian penting dan inti dari algoritma machine learning untuk menerjemahkan pola knowledge jadi bukti yang dapat ditindaklanjuti. Selain itu, statistik di knowledge science juga digunakan untuk:

Mengumpulkan data
Meninjau data
Menganalisa data
Menarik pemikiran dari data

Oleh gara-gara itu, jika anda tertarik jadi knowledge scientist, anda wajib paham rancangan statistika setidaknya yang paling dasar seperti:

Bias
Varians
Mean
Median
Model
Over plus under sampling
Teknik pengurangan dimensi

Computer Science
Ruang lingkup knowledge science selanjutnya adalah pc science yang meliputi pemrograman. Umumnya, di seluruh perusahaan seorang knowledge scientist dapat dituntut untuk punya kapabilitas dapat programming. Tidak wajib menguasai seluruh bhs pemrograman, seorang knowledge scientist setidaknya menguasai bhs pemrograman:

Python = Digunakan untuk pemrosesan knowledge mulai dari knowledge cleaning, knowledge mining, visualisasi data, pemikiran statistik, dan penerapan algoritma untuk pemikiran data. Ada beberapa library dasar Python yang lazim digunakan oleh knowledge scientist:

Numpy = Digunakan untuk perhitungan dan hal yang terkait bersama angka
Pandas = Digunakan untuk manipulasi knowledge dan knowledge cleaning
Matplotlib = DIgunakan untuk visualisasi data
Scikit-learn = Digunakan untuk membuat model machine learning

R = Digunakan untuk pengolahan knowledge dan pemrosesan statistika tingkat tinggi. Secara penggunaan, R dan Python punya faedah yang mirip. Namun, secara faedah R dimanfaatkan untuk:

Mengolah model statistik
Visualisasi knowledge lewat teks, csv, excel tanpa wajib manfaatkan library

SQL = Digunakan untuk mengelola dataset didalam jumlah besar yang tersedia didalam database, tak sekedar itu SQL juga digunakan untuk:

Mengakses data
Menganalisis data
Mengubah data
Memanipulasi database
Membuat database yang berbasis relasional

Machine Learning

Ruang lingkup knowledge science selanjutnya adalah machine learning yakni mesin yang dapat belajar sendiri sehingga tidak memerlukan perintah atau anjuran khusus untuk jalankan sesuatu. Ada beberapa metode machine learning terhadap knowledge science, diantaranya:

Random forest = Algoritma yang digunakan untuk pengklasifikasian dataset didalam jumlah besar
Support vector machine = Algoritma klasifikasi yang punya kinerja yang bagus untuk pengklasifikasian data
KNN (K-Nearest Neighbor) = Algoritma yang digunakan untuk klasifikasi berdasarkan kedekatan jarak suatu knowledge bersama yang lain
Naive Bayes = ALgoritma yang digunakan untuk klasifikasi berdasarkan probabilitas simpel dan dirancang sehingga dapat digunakan bersama pemikiran antar variabel

Software Development

Ruang lingkup knowledge science selanjutnya adalah software development. Umumnya, tidak seluruh perusahaan mengarahkan knowledge scientist untuk terlibat di pengembangan software, tapi tidak tersedia salahnya jika anda menghendaki punya nilai plus sebagai knowledge scientist, anda dapat mempelajari software development, tersebut tahapannya: