Data Analytic Bertujuan Membangun model Machine Learning

Apa Itu Data?

Data merupakan kumpulan informasi yang diperoleh dari berbagai sumber seperti sistem, aplikasi, dan pengguna.

Data meliputi angka, teks, gambar, audio, dan video.

Data digunakan untuk analisis, evaluasi, dan pengambilan keputusan di berbagai bidang seperti bisnis, sains, dan teknologi.

Data Analyst: Siapa Mereka?

Analis data adalah profesional yang bertanggung jawab mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Gunakan keterampilan statistik, pemrograman, dan komunikasi untuk mengekstrak informasi berharga dari data dan mengomunikasikannya kepada pemangku kepentingan. Analis data membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data.

Big Data: Makna dan Perannya

Big data mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang sulit untuk diproses dan dianalisis menggunakan metode tradisional.

• Volume: Big data memiliki volume yang sangat besar, seringkali terabyte atau bahkan petabyte.
• Velocity: Big data dihasilkan dengan kecepatan yang tinggi, seperti data streaming dari sensor atau media sosial.
• Variety: Big data berasal dari berbagai sumber, seperti data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.
• Veracity: Kualitas data besar perlu dipastikan agar analisisnya akurat dan dapat dipercaya.

Big data  membantu bisnis meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan membuat keputusan yang lebih baik.

Pandas DataFrame:

Alat yang Ampuh untuk Analisis Data Pandas DataFrame adalah struktur data umum di Python untuk analisis data. DataFrame mirip dengan spreadsheet, tetapi dengan fitur pengeditan dan analisis data tingkat lanjut. Pandas DataFrame memungkinkan Anda untuk: Memuat dan membersihkan data dari berbagai sumber Melakukan penghitungan dan agregasi pada data Memfilter dan mengurutkan data Menggabungkan data dari berbagai sumber Memvisualisasikan data

Pustaka Visualisasi Data Python:

Memvisualisasikan Wawasan dari Data Visualisasi data adalah proses merepresentasikan data secara visual untuk memudahkan pemahaman dan interpretasi.

Di bawah ini adalah beberapa pustaka visualisasi data Python yang populer. 

• Matplotlib:Pustaka dasar untuk membuat berbagai jenis plot, seperti grafik garis, histogram, dan scatter plot.

• Seaborn:Pustaka yang dibangun di atas Matplotlib untuk membuat visualisasi data yang lebih menarik dan estetis.
  
• Plotly:Pustaka untuk membuat visualisasi data interaktif yang dapat dijelajahi pengguna.
  
• Bokeh:Pustaka untuk membuat visualisasi data yang statis dan interaktif dengan berbagai gaya.
  
• Ggplot2:Pustaka yang terinspirasi dari R untuk membuat visualisasi data yang elegan dan informatif.
  

Machine Learning: Memprediksi Masa Depan dengan Data

Memprediksi Masa Depan dengan Data Pembelajaran mesin adalah bidang ilmu komputer yang memungkinkan komputer  belajar tanpa diprogram secara eksplisit.

Pembelajaran mesin digunakan untuk membuat model prediktif yang dapat memprediksi hasil di masa depan berdasarkan data masa lalu.

Algoritme pembelajaran mesin dapat diklasifikasikan menjadi dua jenis.

Pembelajaran yang diawasi: Algoritma  dilatih pada data berlabel.

Label mewakili hasil yang diinginkan.

• Supervised learning: Algoritma yang dilatih dengan data berlabel, di mana label mewakili hasil yang diinginkan.
• Unsupervised learning: Algoritma yang dilatih dengan data tidak berlabel, dan harus menemukan pola dan struktur dalam data.

Outlier: Menemukan dan Menangani Data yang Tidak Biasa

Outlier adalah data yang berbeda secara signifikan dengan data lain dalam kumpulan data. Pencilan dapat disebabkan oleh kesalahan pengukuran, penipuan, atau faktor lainnya. Pencilan dapat mempengaruhi hasil analisis data. Oleh karena itu, penting untuk mengidentifikasi dan memperbaikinya. Beberapa cara menangani outlier:  

• Penghapusan: Outlier dapat dihapus dari kumpulan data jika dianggap tidak valid.
• Penyesuaian: Nilai outlier dapat disesuaikan agar lebih sesuai dengan nilai lain dalam kumpulan data.
• Imputasi: Nilai outlier dapat diganti dengan nilai yang lebih representatif.

Model Supervised Learning: Mempelajari dari Contoh Berlabel

Model pembelajaran yang diawasi dilatih pada data yang diberi label dimana label tersebut mewakili hasil yang diinginkan. Model ini dapat digunakan untuk berbagai tugas seperti klasifikasi, regresi, dan prediksi. Berikut  beberapa contoh model pembelajaran terawasi.

• Klasifikasi: Mengklasifikasikan data ke dalam kategori, seperti spam atau tidak spam, email

Cross Validation Sampling

Pengambilan sampel validasi silang adalah teknik  untuk menguji performa model pembelajaran mesin. Teknik ini menggunakan subset data untuk melatih model dan menggunakan subset lain untuk menguji performa model. Validasi silang sangat berguna untuk menghindari overfitting dan memastikan model yang dibuat dapat digunakan dengan data yang belum terlihat. 

 Hyperparameter Tuning

Hyperparameter Tuning adalah proses yang digunakan untuk menemukan nilai yang paling baik untuk hyperparameter model machine learning. Hyperparameter adalah parameter yang harus ditentukan sebelum model dilatih, seperti learning rate, batch size, dan jumlah layer neural network. Hyperparameter tuning sangat berguna untuk meningkatkan kinerja model machine learning.

Google Collab

Google Colab adalah platform online yang memungkinkan pengembang  membuat dan menjalankan proyek Python secara online. Google Colab sangat berguna bagi pengembang yang  bekerja  online dan ingin berbagi proyek mereka dengan tim lain. Google Colab juga menyediakan akses ke GPU dan memori dalam jumlah besar, sehingga sangat berguna bagi pengembang yang ingin membuat proyek intensif sumber daya.