Ilmu Data dan Teknik Berbeda

Ilmu Data adalah istilah yang semakin populer akhir-akhir ini. Namun, apa artinya ini dan jenis keterampilan apa yang Anda butuhkan? Dalam artikel ini, kami akan menjawab pertanyaan-pertanyaan ini selain mencari tahu beberapa informasi penting. Baca terus.

Pertama-tama, mari kita cari tahu apa yang dimaksud istilah itu. Pada dasarnya, ilmu data adalah kombinasi dari banyak alat, teknik pembelajaran mesin dan algoritma. Mereka digabungkan untuk menemukan pola tersembunyi berdasarkan pada data mentah yang diberikan.

Terutama, ilmu data digunakan untuk membuat prediksi dan keputusan penting melalui penggunaan pembelajaran mesin, analisis preskriptif, dan analitik kasual Lykos. Mari kita dapatkan wawasan yang lebih dalam.

Predictive Casual Analytics: Pada dasarnya, jika Anda membutuhkan model yang dapat memprediksi terjadinya peristiwa tertentu, Anda harus menggunakan pendekatan ini. Misalnya, jika Anda menawarkan uang secara kredit, Anda mungkin khawatir mendapatkan uang Anda kembali dari debitor. Jadi, Anda dapat mengembangkan model yang dapat melakukan analisis prediksi untuk mengetahui apakah mereka akan melakukan pembayaran tepat waktu.

Analisis Preskriptif: Juga, jika Anda memerlukan model yang memiliki kemampuan untuk membuat keputusan dan memodifikasinya dengan parameter dinamis, kami sarankan Anda melakukan analisis preskriptif. Ini terkait dengan menawarkan nasihat. Jadi, ia memprediksi serta menyarankan banyak tindakan yang ditentukan dan hasil terkait.

Jika Anda ingin contoh, Anda dapat mempertimbangkan mobil self-driving oleh Google. Data yang dikumpulkan oleh kendaraan dapat digunakan untuk melatih mobil-mobil ini lebih lanjut. Anda juga dapat menggunakan banyak algoritma untuk menambahkan lebih banyak kecerdasan ke sistem. Akibatnya, mobil Anda dapat membuat keputusan penting, seperti belokan, mengambil jalan yang benar, dan mempercepat atau memperlambat.

Machine Learning: Untuk membuat prediksi, pembelajaran mesin adalah teknik lain yang digunakan dalam ilmu data. Jika Anda memiliki akses ke beberapa jenis data transaksional dan Anda perlu mengembangkan model untuk memprediksi tren masa depan, Anda dapat mencoba algoritma pembelajaran mesin. Ini dikenal sebagai pembelajaran terbimbing karena Anda memiliki data untuk melatih mesin. Sistem deteksi penipuan dilatih dengan cara yang sama.

Penemuan Pola: Cara lain adalah menggunakan teknik untuk penemuan pola. Dalam skenario ini, Anda tidak memiliki akses ke parameter untuk membuat prediksi. Jadi, Anda harus mencari pola tersembunyi yang dapat membantu Anda membuat prediksi yang bermakna. Dan ini dikenal sebagai model tanpa pengawasan karena Anda tidak memiliki label yang telah ditentukan. Clustering adalah algoritma paling populer untuk tujuan ini.

Misalkan Anda bekerja dengan perusahaan telepon, dan ada kebutuhan untuk memulai jaringan menara di suatu daerah. Dalam hal ini, teknik pengelompokan adalah yang tepat untuk memutuskan lokasi menara. Ini akan memastikan pengguna di area tersebut akan mendapatkan kekuatan sinyal terbaik.