Topik Ilmu Data yang perlu Anda ketahui

Tanpa ragu, topik dan area ilmu data adalah salah satu topik bisnis paling umum saat ini.

Pemasar, eksekutif tingkat C, pemodal, dan lainnya, selain analis data dan pakar intelijen bisnis, ingin meningkatkan keterampilan dan pengetahuan data mereka.

Ilmu data dan pemrosesan data, pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, jaringan saraf, dan bidang lainnya semuanya berada di bawah payung dunia data.

Di halaman ini, kami telah menyusun daftar topik ilmu data dasar dan lanjutan untuk membantu Anda mengetahui di mana Anda harus memfokuskan upaya Anda.

Selain itu, mereka adalah topik yang sedang tren yang dapat Anda gunakan sebagai panduan untuk membantu Anda mempersiapkan pertanyaan wawancara kerja ilmu data.

WAJIB BACA: Mengapa Ilmu Data Penting?

1. Penambangan Data

Ini hanyalah salah satu contoh topik ilmu data yang luas.

Penambangan data adalah prosedur berulang untuk mengidentifikasi tren dalam kumpulan data besar. Pembelajaran mesin, statistik, sistem basis data, dan pendekatan serta teknik lainnya disertakan.

Dua tujuan utama dari data mining adalah untuk mengidentifikasi pola dalam kumpulan data dan untuk menciptakan tren dan hubungan untuk memecahkan masalah.

Spesifikasi masalah, penemuan data, perencanaan data, pemodelan, penilaian, dan implementasi adalah tahapan umum dari proses data mining.
Klasifikasi, prakiraan, hukum asosiasi, reduksi data, penemuan data, pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, organisasi kumpulan data, pengambilan sampel dari kumpulan data, membangun model, dan sebagainya adalah semua kata yang digunakan dalam penambangan data.

2. Visualisasi data

Penyajian data dalam format grafis dikenal sebagai visualisasi data .

Ini memungkinkan semua tingkat pengambil keputusan untuk melihat data dan analitik yang ditampilkan secara visual, memungkinkan mereka untuk melihat pola atau tren yang berharga.

Topik luas lainnya adalah visualisasi data, yang mencakup interpretasi dan penerapan bentuk grafik dasar (seperti grafik garis, grafik batang, plot sebar, histogram, plot kotak dan garis, dan peta panas).

Grafik ini sangat diperlukan. Anda juga harus belajar tentang variabel multidimensi, seperti menambahkan variabel dan menggunakan warna, skala, bentuk, dan animasi.

Manipulasi juga merupakan faktor di sini. Data harus dapat diperkecil, diperbesar, difilter, dan dikumpulkan. Menggunakan visualisasi tingkat lanjut seperti bagan peta dan peta pohon juga merupakan kemampuan yang diinginkan.

3. Metode dan teknik pengurangan dimensi

Metode pengurangan dimensi memerlukan transformasi kumpulan data besar menjadi kumpulan data yang lebih kecil yang menawarkan informasi yang setara dalam waktu yang lebih singkat.

Dengan kata lain, pengurangan dimensi adalah seperangkat teknik dan metode pembelajaran mesin dan statistik untuk mengurangi jumlah variabel acak.
Pengurangan dimensi dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai metode dan teknik.

Nilai Hilang, Varians Rendah, Pohon Keputusan, Hutan Acak, Korelasi Tinggi, Analisis Faktor, Analisis Komponen Utama, dan Penghapusan Fitur Mundur adalah yang paling umum.

4. Klasifikasi

Teknik data mining pusat untuk menetapkan kategori ke kumpulan data adalah klasifikasi.

Tujuannya adalah untuk membantu dalam pengumpulan analisis data yang andal dan prakiraan.

Salah satu teknik yang paling penting untuk secara efektif menganalisis sejumlah besar dataset adalah klasifikasi.

Salah satu mata pelajaran ilmu data yang paling diminati adalah klasifikasi. Seorang ilmuwan data harus mampu memecahkan berbagai masalah bisnis menggunakan algoritma klasifikasi.

Ini melibatkan pemahaman bagaimana mengidentifikasi masalah klasifikasi, memvisualisasikan data menggunakan visualisasi univariat dan bivariat, mengekstrak dan menyiapkan data, membangun model klasifikasi, dan mengevaluasi model, antara lain. Beberapa konsep utama di sini adalah pengklasifikasi linier dan non-linier.

5. Regresi linier sederhana dan berganda

Untuk menganalisis hubungan antara variabel independen X dan variabel dependen Y, model regresi linier adalah salah satu model statistik yang paling dasar.

Ini adalah bentuk pemodelan matematika yang memungkinkan Anda membuat prediksi dan ramalan tentang nilai Y berdasarkan berbagai nilai X.

Model regresi linier sederhana dan model regresi linier berganda adalah dua bentuk utama dari regresi linier.

Kata-kata seperti koefisien korelasi, garis regresi, plot residual, persamaan regresi linier, dan sebagainya adalah penting. Lihat beberapa contoh regresi linier dasar untuk memulai.

6. K-tetangga terdekat

Algoritma N-nearest-neighbor adalah algoritma klasifikasi data yang menentukan seberapa besar kemungkinan suatu titik data menjadi milik salah satu dari beberapa kelompok. Itu tergantung pada jarak antara titik data dan grup.
k-NN adalah salah satu topik ilmu data terbaik sejak itu adalah salah satu metode non-parametrik terpenting yang digunakan untuk regresi dan klasifikasi.
Seorang ilmuwan data harus dapat menentukan tetangga, menggunakan aturan klasifikasi, dan memilih k, untuk menyebutkan beberapa keterampilan. Salah satu algoritma text mining dan deteksi anomali yang paling penting adalah K-nearest tetangga.

7. Naif Bayes

Istilah "Naive Bayes" mengacu pada sekelompok algoritma klasifikasi berdasarkan Teorema Bayes.
Naive Bayes adalah teknik pembelajaran mesin yang memiliki sejumlah kegunaan penting, termasuk deteksi spam dan klasifikasi dokumen.
Ada berbagai varian Naive Bayes. Multinomial Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes, dan Binarized Multinomial Naive Bayes adalah yang paling umum.

8. Pohon klasifikasi dan regresi (CART)

Algoritma pohon keputusan memainkan peran penting dalam pemodelan prediktif dan algoritma pembelajaran mesin.

Pohon keputusan adalah teknik pemodelan prediktif yang digunakan dalam penambangan data, statistik, dan pembelajaran mesin yang membangun model klasifikasi atau regresi dalam bentuk pohon (karenanya dinamakan pohon regresi dan klasifikasi dan pohon keputusan).

Mereka dapat digunakan untuk data kategorikal dan kontinu.

Metodologi pohon keputusan CART, pohon klasifikasi, pohon regresi, dihotomiser interaktif, C4.5, C5.5, tunggul keputusan, pohon keputusan bersyarat, M5, dan istilah serta topik lain yang harus Anda ketahui di area ini.

9. Regresi logistik

Regresi logistik, seperti regresi linier, adalah salah satu topik dan bidang ilmu data tertua, dan mengeksplorasi hubungan antara variabel yang dapat diandalkan dan variabel independen.

Namun, ketika variabel dependen bersifat dikotomis, kami menggunakan analisis regresi logistik (biner).

Fungsi sigmoid, kurva berbentuk S, regresi logistik berganda dengan variabel penjelas kategoris, regresi logistik biner ganda dengan kombinasi prediktor kategoris dan kontinu, dan kata lain dapat ditemui.

10. Jaringan Neural

Saat ini, jaringan saraf adalah sukses besar dalam pembelajaran mesin. Jaringan saraf (juga dikenal sebagai jaringan saraf tiruan) adalah sistem perangkat keras dan perangkat lunak yang mensimulasikan fungsi neuron otak manusia.

Tujuan utama dari pengembangan sistem neuron buatan adalah untuk mengembangkan sistem yang dapat dilatih untuk mempelajari pola data dan melakukan fungsi seperti klasifikasi, regresi, prediksi, dan sebagainya.

Teknologi pembelajaran mendalam seperti jaringan saraf digunakan untuk memecahkan masalah pemrosesan sinyal dan pengenalan pola yang kompleks. Kata kunci di sini adalah perceptron, back-propagation, dan Hopfield Network, yang semuanya berkontribusi pada definisi dan struktur Neural Networks.

Topik Ilmu Data Tingkat Lanjut

Topik yang tercantum di atas adalah beberapa dasar dari ilmu data. Berikut daftar topik lanjutan:

• Analisis diskriminan
• Aturan asosiasi
• Analisis klaster
• Seri waktu
• Peramalan berbasis regresi
• Metode penghalusan
• Stempel waktu dan pemodelan keuangan
• Deteksi penipuan
• Rekayasa data – Hadoop, MapReduce, Pregel.
• GIS dan data spasial

Apa mata pelajaran favorit Anda dalam ilmu data? Tinggalkan komentar dengan pemikiran Anda.