Siklus Hidup Ilmu Data: Penjelasan Langkah demi Langkah [2022]

Data adalah masa kini, dan itu sudah menciptakan masa depan. Banyak konsep Ilmu Data diliputi oleh kebingungan karena kurangnya kejelasan. Pemahaman umum tentang proyek Ilmu Data biasanya tertutup kabut ketidakjelasan. Kebanyakan orang tidak memiliki pemahaman konkret tentang bagaimana proses berlangsung.

Sejak langkah pertama memperoleh data hingga analisis dan penyajian hasil, Siklus Hidup Ilmu Data adalah prosedur pasti yang memiliki lima langkah penting. Baca terus untuk mendapatkan pemahaman yang jelas tentang semuanya, dan Siklus Hidup Ilmu Data secara keseluruhan.

Siklus Hidup Ilmu Data

1. Mengumpulkan Data

Hal pertama yang harus dilakukan adalah mengumpulkan informasi dari sumber data yang tersedia. Keterampilan teknis, seperti MySQL, digunakan untuk query database. Ada paket khusus untuk membaca data dari sumber tertentu, seperti R atau Python, langsung ke program ilmu data. Anda mungkin menemukan berbagai jenis database, seperti Oracle, PostgreSQL, dan MongoDB. Alternatif lain adalah mendapatkan data melalui API Web dan data perayapan. Situs media sosial seperti Twitter dan Facebook membiarkan penggunanya mendekati data dengan terhubung ke server web.

Cara paling konvensional untuk mengumpulkan data adalah langsung dari file. Itu dapat dilakukan dengan mengunduh dari Kaggle atau informasi yang sudah ada sebelumnya yang disimpan dalam format Nilai Terpisah Tab (TSV) atau Nilai Terpisah Koma (CSV). Karena ini adalah file teks datar, format Parser tertentu diperlukan untuk membacanya.

2. Membersihkan Data

Langkah selanjutnya adalah membersihkan data, mengacu pada scrubbing dan filtering data. Prosedur ini memerlukan konversi data ke dalam format yang berbeda. Hal ini diperlukan untuk memproses dan menganalisis informasi. Jika file-file tersebut dikunci web, maka diperlukan juga untuk memfilter baris-baris file tersebut. Selain itu, pembersihan data juga merupakan penarikan dan penggantian nilai. Jika ada kumpulan data yang hilang, penggantian harus dilakukan dengan benar, karena dapat terlihat seperti bukan nilai. Selain itu, kolom juga dibagi, digabungkan, dan ditarik.

3. Menjelajahi Data

Data sekarang harus diperiksa sebelum siap digunakan. Dalam pengaturan bisnis, sepenuhnya tergantung pada Data Scientist untuk mengubah data yang tersedia menjadi sesuatu yang layak dalam pengaturan perusahaan. Inilah sebabnya mengapa hal pertama yang harus dilakukan adalah eksplorasi data. Data dan karakteristiknya memerlukan pemeriksaan. Hal ini disebabkan karena jenis data yang berbeda, seperti data nominal dan ordinal, data numerik, dan data kategorik memerlukan penanganan yang berbeda.

Setelah ini, statistik deskriptif harus dihitung. Hal ini dimaksudkan agar fitur dapat diekstraksi dan variabel penting dapat diuji. Variabel penting sebagian besar diperiksa dengan korelasi. Ini tidak berarti sebab akibat bahkan jika beberapa variabel ini berkorelasi.

Dalam Pembelajaran Mesin, Fitur digunakan. Ini membantu para ilmuwan Data memilih properti yang mewakili data yang bersangkutan. Ini mungkin hal-hal seperti 'nama', 'jenis kelamin', dan 'usia'. Selanjutnya, visualisasi data digunakan untuk menyoroti tren dan pola penting dalam data. Pentingnya data dapat dipahami secara memadai melalui alat bantu sederhana seperti diagram batang dan garis.

4. Pemodelan Data

Setelah tahap penting pembersihan dan eksplorasi data, datanglah fase pemodelan. Ini sering dianggap sebagai bagian paling menarik dari Siklus Hidup Ilmu Data. Langkah pertama yang harus dilakukan saat memodelkan data adalah meminimalkan dimensi kumpulan data. Setiap nilai dan fitur tidak diperlukan untuk prediksi hasil. Pada tahap ini, Data Scientist perlu memilih properti esensial yang secara langsung akan membantu prediksi model.

Pemodelan terdiri dari beberapa tugas. Misalnya, model dapat dilatih untuk membedakan melalui klasifikasi, seperti email yang diterima sebagai 'Utama' dan 'Promosi' melalui regresi logistik. Peramalan juga dimungkinkan melalui penggunaan regresi linier. Mengelompokkan data untuk memahami logika yang mendukung bagian-bagian ini juga merupakan prestasi yang dapat dicapai. Misalnya, pelanggan E-Commerce dikelompokkan sehingga perilaku mereka di situs E-Commerce tertentu dapat dipahami. Ini dimungkinkan dengan pengelompokan hierarkis atau dengan bantuan K-Means, dan algoritma pengelompokan semacam itu.

Prediksi dan regresi adalah dua perangkat utama yang digunakan untuk klasifikasi dan identifikasi, nilai peramalan, dan kelompok pengelompokan.

Baca: Gaji Data Scientist di India

5. Menafsirkan Data

Menafsirkan data adalah titik terakhir dan terpenting dari Siklus Hidup Ilmu Data . Interpretasi data dan model merupakan tahap terakhir. Kemampuan generalisasi adalah inti dari kekuatan model prediksi apa pun. Penjelasan model tergantung pada kemampuannya untuk menggeneralisasi data masa depan yang kabur dan tidak terlihat.

Interpretasi data berarti penyajian data kepada orang awam biasa, seseorang yang tidak memiliki pengetahuan teknis tentang data. Pertanyaan bisnis yang diajukan pada awal siklus hidup dijawab dalam bentuk hasil yang disampaikan. Ini digabungkan bersama dengan wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang ditemukan melalui proses Siklus Hidup Ilmu Data.

Wawasan yang dapat ditindaklanjuti adalah bagian penting dalam menunjukkan bagaimana Ilmu Data dapat memberikan analitik prediktif dan bahkan analitik preskriptif. Hal ini memungkinkan seseorang untuk mengetahui bagaimana meniru hasil positif dan menghindari yang negatif. Jika Anda mempelajari ilmu data, Anda akan dapat memahami Siklus Hidup Ilmu Data dengan benar.

Selain itu, temuan ini perlu divisualisasikan dengan tepat. Ini dilakukan dengan memastikan kekhawatiran perusahaan asli mendukung mereka. Aspek terbesar dari semua ini adalah secara ringkas mewakili semua informasi ini, sehingga benar-benar produktif untuk bisnis yang bersangkutan.

Dapatkan sertifikasi ilmu data dari Universitas top dunia. Bergabunglah dengan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister kami untuk mempercepat karir Anda.

Kesimpulan

Singkatnya, ini adalah lima langkah penting dari Siklus Hidup Ilmu Data yang harus diketahui oleh setiap siswa Ilmu Data. Namun, bukan hanya keterampilan data dasar yang menyelesaikan pekerjaan. Salah satu keahlian terpenting yang harus dimiliki adalah kemampuan untuk memberikan narasi yang jelas dan dapat ditindaklanjuti.

Penyajian data yang diperoleh dan diubah harus ringkas dan cukup jelas agar dapat dipahami oleh audiens. Komunikasi adalah kunci sukses di sini, seperti di kebanyakan tempat. Inti dari Siklus Hidup Ilmu Data adalah interaksi antara tujuan yang ada, konten data, dan metode analisis.

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Diploma PG IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1- on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.