Data dan Machine Learning

Data Analytics dan Machine Learning 



Di kehidupan pada zaman sekarang ini, semua bidang tidak terluput dari yang namanya data dan mesin. Entah itu bidang non IT maupun IT sekalipun. Tapi apa itu Data dan Machine Learning? Berikut penjelasan yang berkaitan dengan Data dan Machine Learning.


Data adalah informasi yang dikumpulkan dan disimpan untuk analisis atau pemrosesan lebih lanjut. Data bisa berbentuk angka, teks, gambar, video, atau bentuk lainnya. Data mentah sering kali perlu diolah sebelum dapat memberikan wawasan yang berguna.


Data Analyst adalah profesional yang bertugas mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data untuk mendapatkan wawasan yang bermanfaat bagi organisasi. Mereka menggunakan alat dan teknik statistik untuk membantu pengambilan keputusan bisnis.


Big Data mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang tidak dapat dikelola dengan alat dan teknik tradisional. Big Data sering kali dianalisis menggunakan teknik canggih seperti machine learning dan kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi pola dan tren.


Pandas DataFrame adalah struktur data dua dimensi yang tersedia dalam library Pandas di Python. Ini mirip dengan tabel di database atau spreadsheet Excel. DataFrame memungkinkan manipulasi data yang mudah, seperti penggabungan, penghapusan, agregasi, dan transformasi.


Library dasar untuk Python:

Matplotlib: Library dasar untuk membuat plot dan grafik sederhana serta kompleks.

Seaborn: Dibangun di atas Matplotlib, Seaborn menyediakan antarmuka tingkat tinggi untuk visualisasi statistik yang menarik.

Plotly: Library untuk membuat grafik interaktif dan dapat digunakan dalam web browser.

Bokeh: Fokus pada visualisasi interaktif yang dapat ditampilkan dalam web browser.

Altair: Library deklaratif yang memungkinkan pembuatan visualisasi statistik interaktif dengan sintaks yang sederhana.


Machine Learning adalah cabang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Machine learning dibagi menjadi beberapa jenis, seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.


Outlier adalah data point yang berbeda secara signifikan dari data lain dalam satu set. Outlier bisa menunjukkan kesalahan dalam data atau kejadian yang tidak biasa dan penting untuk diperhatikan dalam analisis data karena dapat mempengaruhi hasil analisis secara signifikan.


Supervised Learning adalah pendekatan machine learning di mana model dilatih menggunakan dataset yang berlabel. Contoh model supervised learning termasuk regresi linier, pohon keputusan, dan jaringan syaraf tiruan. Model ini belajar dari data berlabel untuk membuat prediksi pada data baru yang tidak berlabel.


Cross Validation adalah teknik untuk menilai kemampuan generalisasi model machine learning. Data dibagi menjadi beberapa subset, dan model dilatih dan diuji pada kombinasi yang berbeda dari subset tersebut untuk memastikan kinerja yang stabil dan menghindari overfitting.


Hyperparameter Tuning adalah proses memilih nilai terbaik untuk hyperparameter model machine learning yang tidak dipelajari dari data. Teknik seperti grid search dan random search digunakan untuk menemukan kombinasi hyperparameter yang menghasilkan kinerja model terbaik.


Google Colab adalah layanan berbasis cloud yang memungkinkan penulisan dan eksekusi kode Python dalam notebook Jupyter. Google Colab menyediakan lingkungan yang kuat untuk analisis data dan machine learning tanpa memerlukan pengaturan lokal yang rumit.

Komentar

Postingan Populer