Perbedaan Data Science, Machine Learning, dan Big Data!

Banyak profesional dan penggemar 'Data' sering bertanya, “Apa perbedaan antara Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, dan Data Besar?” Ini adalah pertanyaan yang sering ditanyakan saat ini.

Inilah yang membedakan Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, dan Data Besar satu sama lain:

Ilmu Data

Ilmu Data mengikuti pendekatan interdisipliner. Itu terletak di persimpangan Matematika, Statistik, Kecerdasan Buatan, Rekayasa Perangkat Lunak, dan Pemikiran Desain. Ilmu Data berkaitan dengan pengumpulan data, pembersihan, analisis, visualisasi, pembuatan model, validasi model, prediksi, eksperimen perancangan, pengujian hipotesis, dan banyak lagi. Tujuan dari semua langkah ini hanyalah untuk mendapatkan wawasan dari data.

Digitalisasi berkembang pada tingkat yang eksponensial. Aksesibilitas internet meningkat dengan kecepatan yang sangat tinggi. Semakin banyak orang yang terserap ke dalam ekosistem digital. Semua aktivitas ini menghasilkan sejumlah besar data. Perusahaan saat ini sedang duduk di ranjau darat data. Tetapi data, dengan sendirinya, tidak banyak berguna. Di sinilah Ilmu Data berperan. Ini membantu dalam menambang data ini dan memperoleh wawasan darinya; untuk mengambil tindakan yang berarti. Berbagai alat Ilmu Data dapat membantu kita dalam proses pembuatan wawasan. Jika Anda seorang pemula dan tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang ilmu data, lihat kursus ilmuwan data kami dari universitas terkemuka.

Kerangka kerja ada untuk membantu memperoleh wawasan dari data. Kerangka kerja tidak lain adalah struktur yang mendukung. Ini adalah siklus hidup yang digunakan untuk menyusun pengembangan proyek Ilmu Data. Siklus hidup menguraikan langkah-langkah — dari awal hingga akhir — yang biasanya diikuti oleh proyek. Dengan kata lain, ini memecah tantangan kompleks menjadi langkah-langkah sederhana.
Ini memastikan bahwa setiap fase signifikan, yang mengarah pada pembuatan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data, tidak terlewatkan.

Salah satu kerangka kerja tersebut adalah 'Proses Standar Lintas Industri untuk Penambangan Data', disingkat sebagai kerangka kerja CRISP-DM. Yang lainnya adalah 'Team Data Science Process' (TDSP) dari Microsoft.

Mari kita pahami ini dengan bantuan sebuah contoh. Sebuah bank bernama 'X', yang telah menjalankan bisnis selama sepuluh tahun terakhir. Ia menerima aplikasi pinjaman dari salah satu pelanggannya. Sekarang, ia ingin memprediksi apakah pelanggan ini akan gagal membayar pinjaman. Bagaimana bank bisa mencapai tugas ini?

Seperti setiap bank lain, X pasti telah menangkap data mengenai berbagai aspek pelanggan mereka, seperti data demografis, data terkait pelanggan, dll. Dalam sepuluh tahun terakhir, banyak pelanggan akan berhasil mengembalikan pinjaman, tetapi beberapa pelanggan akan gagal bayar. Bagaimana bank ini dapat memanfaatkan data ini untuk meningkatkan profitabilitasnya? Sederhananya, bagaimana cara menghindari pemberian pinjaman kepada pelanggan yang sangat mungkin gagal bayar? Bagaimana mereka bisa memastikan tidak kehilangan pelanggan yang baik yang lebih mungkin untuk membayar hutang mereka? Ilmu Data dapat membantu kami mengatasi tantangan ini.

Data Mentah —> Ilmu Data —-> Wawasan yang Dapat Ditindaklanjuti

Mari kita pahami bagaimana berbagai cabang Ilmu Data akan membantu bank mengatasi tantangannya. Statistik akan membantu dalam merancang eksperimen, menemukan korelasi antar variabel, pengujian hipotesis, analisis data eksplorasi, dll. Dalam hal ini, tujuan pinjaman atau kualifikasi pendidikan pelanggan dapat mempengaruhi default pinjaman mereka. Setelah melakukan pembersihan data dan studi eksplorasi, data menjadi siap untuk dimodelkan.

Statistik dan kecerdasan buatan menyediakan algoritme untuk pembuatan model. Pembuatan model adalah tempat pembelajaran mesin muncul. Pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan yang digunakan oleh ilmu data untuk mencapai tujuannya. Sebelum melanjutkan dengan contoh perbankan, mari kita pahami apa itu pembelajaran mesin.
Langkah-Langkah Teratas untuk Menguasai Data, Percayalah Saya Sudah Mencobanya

Pembelajaran mesin

“Pembelajaran mesin adalah bentuk kecerdasan buatan. Ini memberi mesin kemampuan untuk belajar, tanpa diprogram secara eksplisit.”

Bagaimana mesin bisa belajar tanpa diprogram secara eksplisit, Anda mungkin bertanya? Bukankah komputer hanyalah perangkat yang dibuat untuk mengikuti instruksi? Tidak lagi.
Pembelajaran mesin terdiri dari serangkaian algoritme cerdas, yang memungkinkan mesin belajar tanpa diprogram secara eksplisit untuk itu. Pembelajaran mesin membantu Anda mempelajari fungsi tujuan — yang memetakan input ke variabel target, atau variabel independen ke variabel dependen.

Dalam contoh perbankan kami, fungsi tujuan menentukan berbagai demografi, pelanggan, dan variabel perilaku yang memengaruhi kemungkinan gagal bayar pinjaman. Atribut atau input independen adalah variabel demografis, pelanggan, dan perilaku pelanggan. Variabel dependen adalah 'ke default' atau tidak. Fungsi tujuan adalah persamaan yang memetakan input ini ke output. Ini adalah fungsi yang memberitahu kita variabel independen mana yang mempengaruhi variabel dependen, yaitu kecenderungan untuk default. Proses menurunkan fungsi tujuan, yang memetakan input ke output dikenal sebagai pemodelan.

Awalnya, fungsi tujuan ini tidak akan dapat memprediksi secara tepat apakah seorang pelanggan akan default atau tidak. Saat model menemukan contoh baru, ia belajar dan berkembang. Ini meningkat karena semakin banyak contoh tersedia. Pada akhirnya, model ini mencapai tahap di mana ia akan dapat memberi tahu dengan tingkat presisi tertentu.

Hal-hal seperti, pelanggan mana yang akan gagal bayar, dan siapa yang dapat diandalkan bank untuk meningkatkan profitabilitasnya.
Pembelajaran mesin bertujuan untuk mencapai 'generalisasi'. Ini berarti, fungsi tujuan — yang memetakan input ke output — harus diterapkan pada data, yang belum menemukannya. Dalam contoh perbankan, model kami mempelajari pola dari data yang diberikan padanya. Model menentukan variabel mana yang akan mempengaruhi kecenderungan default. Jika seorang nasabah baru mengajukan pinjaman, pada titik ini variabel-variabelnya belum terlihat oleh model ini. Model harus relevan dengan pelanggan ini juga. Ini harus memprediksi dengan andal apakah pelanggan ini akan default atau tidak.

Jika model ini tidak dapat melakukan ini, maka ia tidak akan dapat menggeneralisasi data yang tidak terlihat. Ini adalah proses berulang. Kita perlu membuat banyak model untuk melihat mana yang berhasil dan mana yang tidak.
Ilmu dan analisis data menggunakan pembelajaran mesin untuk pembuatan dan validasi model semacam ini. Penting untuk dicatat bahwa semua algoritme untuk pembuatan model ini tidak berasal dari pembelajaran mesin. Mereka bisa masuk dari berbagai bidang lainnya. Model harus tetap relevan setiap saat. Jika kondisinya berubah, maka model — yang kita buat sebelumnya — mungkin menjadi tidak relevan.

Model perlu diperiksa untuk prediktabilitasnya pada waktu yang berbeda dan perlu dimodifikasi jika prediktabilitasnya berkurang. Agar karyawan perbankan dapat mengambil keputusan instan saat nasabah mengajukan pinjaman, model tersebut perlu diintegrasikan dengan sistem TI bank. Server bank harus meng-host model tersebut. Saat pelanggan mengajukan pinjaman, variabelnya harus diambil dari situs web dan digunakan oleh model yang berjalan di server.

Kemudian, model ini harus menyampaikan keputusan — apakah kredit dapat diberikan atau tidak — kepada karyawan bank, secara instan. Proses ini berada di bawah domain teknologi informasi, yang juga dimanfaatkan oleh ilmu data.

Pada akhirnya, ini semua tentang mengkomunikasikan hasil dari analisis. Di sini, keterampilan presentasi dan bercerita diperlukan untuk mendemonstrasikan efek dari penelitian secara efisien. Design-thinking membantu dalam memvisualisasikan hasil, dan secara efektif menceritakan kisah dari analisis.
Perhatikan Hal Besar Berikutnya: Pembelajaran Mesin

Data besar

Bagian terakhir dari teka-teki kami adalah 'Big Data'. Apa bedanya dengan ilmu data dan pembelajaran mesin?

Menurut IBM, kami membuat 2,5 Quintillion (2,5 × 1018) byte data setiap hari! Jumlah data yang dikumpulkan oleh perusahaan sangat banyak sehingga menciptakan serangkaian tantangan besar terkait akuisisi, penyimpanan, analisis, dan visualisasi data. Persoalannya tidak sepenuhnya mengenai kuantitas data yang tersedia, tetapi juga keragaman, kebenaran, dan kecepatannya. Semua tantangan ini memerlukan seperangkat metode dan teknik baru untuk menangani hal yang sama.

Data besar melibatkan empat 'V' — Volume, Variasi, Kebenaran, dan Kecepatan — yang membedakannya dari data konvensional.

Volume:

Jumlah data yang terlibat di sini sangat besar, sehingga memerlukan infrastruktur khusus untuk memperoleh, menyimpan, dan menganalisisnya. Metode komputasi terdistribusi dan paralel digunakan untuk menangani volume data ini.

Variasi:

Data datang dalam berbagai format; terstruktur atau tidak terstruktur, dll. Terstruktur berarti baris dan kolom yang tersusun rapi. Tidak terstruktur artinya datang dalam bentuk paragraf, video dan gambar, dll. Data semacam ini juga terdiri dari banyak informasi. Data tidak terstruktur membutuhkan sistem database yang berbeda dari RDBMS tradisional. Cassandra adalah salah satu database untuk mengelola data yang tidak terstruktur.

Kebenaran:

Kehadiran data dalam jumlah besar tidak akan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Itu harus benar agar bermakna. Sangat hati-hati perlu diambil untuk memastikan bahwa data yang diambil akurat, dan bahwa kesucian dipertahankan, karena meningkat dalam volume dan variasi.

Kecepatan:

Ini mengacu pada kecepatan di mana data dihasilkan. 90% data di dunia saat ini dibuat dalam dua tahun terakhir saja. Namun, kecepatan informasi yang dihasilkan ini membawa tantangan tersendiri. Untuk beberapa bisnis, analisis waktu nyata sangat penting. Setiap penundaan akan mengurangi nilai data dan analisisnya untuk bisnis. Spark adalah salah satu platform yang membantu menganalisis data streaming.

Seiring berjalannya waktu, 'V' baru ditambahkan ke definisi data besar. Tetapi — volume, variasi, kebenaran, dan kecepatan — adalah empat konstituen penting yang membedakan data dari data besar. Algoritme yang menangani data besar, termasuk algoritme pembelajaran mesin, dioptimalkan untuk memanfaatkan infrastruktur perangkat keras yang berbeda, yang digunakan untuk menangani data besar.
Peran dan Gaji Big Data di Industri Keuangan

Singkatnya, Program PG Eksekutif dalam Ilmu Data adalah bidang interdisipliner dengan tujuan untuk memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data. Pembelajaran mesin adalah cabang kecerdasan buatan yang digunakan oleh ilmu data untuk mengajarkan mesin kemampuan untuk belajar, tanpa secara eksplisit

diprogram. Volume, variasi, kejujuran, dan kecepatan adalah empat konstituen penting yang membedakan big data dari data konvensional.