Data Science merupakan konfluensi dari statistik, analisis data, dan ilmu komputer, yang dikhususkan untuk menggali pola, pengetahuan, dan wawasan dari aliran data yang besar dan kompleks. Dengan mengadopsi prinsip-prinsip ilmiah dan memanfaatkan teknologi canggih, ilmuwan data memilah melalui data terstruktur dan tidak terstruktur untuk mengidentifikasi tren tersembunyi, membuat prediksi, dan menyediakan solusi berbasis data untuk masalah yang rumit.
Statistik Data Science Deskriptif dan Inferensial
Statistik Deskriptif melibatkan pengumpulan, penyajian, dan karakterisasi data. Contoh termasuk mean (rata-rata), median, modus, dan range.
Statistik Inferensial mengambil data sebagai sampel dari populasi yang lebih besar untuk membuat kesimpulan atau prediksi tentang populasi itu. Contoh metode inferensial termasuk uji hipotesis dan analisis regresi.
Machine Learning Data Science
- Pembelajaran Terawasi (Supervised Learning): Menggunakan set data yang telah dilabeli untuk melatih algoritme yang dapat mengklasifikasikan data atau memprediksi hasil.
- Pembelajaran Tak Terawasi (Unsupervised Learning): Mencari pola tersembunyi atau struktur intrinsik dalam data yang tidak dilabeli.
- Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning): Mengembangkan agen yang memaksimalkan hadiah melalui trial and error dalam lingkungan tertentu.
Analisis Waktu Seri Data Science
Analisis waktu seri berfokus pada data yang dikumpulkan secara berkala dan analisis tren, siklus, dan fluktuasi dalam data tersebut.
Data Mining
Proses menemukan pola dan hubungan tersembunyi dalam kumpulan data besar melalui metode pada persimpangan dari machine learning, statistik, dan sistem database.
Deep Learning
Sebuah subbidang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan untuk melakukan pembelajaran fitur tingkat tinggi dari data.
Analisis Prediktif
Menggunakan data historis untuk memprediksi peristiwa masa depan dengan menggunakan statistik, modeling data, machine learning, dan data mining.
NLP (Natural Language Processing)
NLP adalah cabang dari data science yang berfokus pada pengolahan dan analisis data bahasa alami untuk memungkinkan komputer memahami bahasa manusia.
Contoh Codingan
Berikut adalah contoh ringkas penggunaan Python dalam beberapa aspek data science:
Statistik Deskriptif dengan Python:
python
import pandas as pd
# Membuat dataframe dari data
data = {‘scores’: [88, 92, 100, 83, 85, 95, 90, 99, 84, 82]}
df = pd.DataFrame(data)
# Statistik Deskriptif
mean = df[‘scores’].mean()
median = df[‘scores’].median()
mode = df[‘scores’].mode()[0] # Mode bisa lebih dari satu, ambil yang pertama
print(f”Mean: {mean}, Median: {median}, Mode: {mode}”)
Machine Learning dengan Scikit-Learn:
python
from sklearn.datasets import load_iris
sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
sklearn.metrics import classification_report
# Memuat dataset
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# Membagi data menjadi training dan test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# Membuat model k-Nearest Neighbors
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# Melatih model
knn.fit(X_train, y_train)
# Memprediksi hasil untuk data test
y_pred = knn.predict(X_test)
# Melaporkan hasil klasifikasi
print(classification_report(y_test, y_pred))
Analisis Waktu Seri dengan Pandas:
python
import pandas as pd
# Membuat rentang waktu dengan frekuensi harian
rng = pd.date_range(‘2023-01-01′, periods=100, freq=’D’)
# Membuat data acak
ts = pd.Series(range(len(rng)), index=rng)
# Cont
Kesimpulan Data Science
Data Science merupakan bidang yang sangat penting dan terus berkembang, yang melintasi berbagai sektor industri dan disiplin ilmu. Dengan menggunakan metode statistik, machine learning, analisis prediktif, dan alat-alat canggih lainnya, data science memungkinkan kita untuk mengolah dan menganalisis volume data yang besar untuk mendapatkan wawasan dan membuat keputusan yang lebih baik.
