Siklus Hidup Machine Learning & Analisis Data: Apa Bedanya?

Banyak orang menjadi bingung saat membahas siklus hidup Ilmu Data dan siklus hidup Pembelajaran Mesin . Apakah mereka sama? Apakah mereka berbeda? Seberapa mirip atau berbeda teknologi ini? Dan banyak pertanyaan seperti itu muncul di benak mereka.

Nah, ada alasan bagus untuk bingung karena kedua teknologi ini berada dalam domain yang sama. Namun, kedua teknologi ini memiliki arti dan aplikasi khusus masing-masing dengan beberapa tumpang tindih.

Ilmu Data dan Ruang Lingkupnya

Ilmu Data adalah aliran pembelajaran dengan berbagai sistem dan proses data. Tujuan umum Ilmu Data adalah untuk memelihara kumpulan data dan memperoleh makna darinya. Alat data, algoritme, alat, dan prinsip digunakan untuk mendapatkan wawasan dari kumpulan data acak. Digitalisasi telah menggemparkan dunia.

Ini telah menghasilkan pembuatan dan pengumpulan sejumlah besar data. Dengan begitu banyak data di mana-mana, menjadi sulit untuk menyimpan, mengelola, dan memantaunya. Kumpulan data yang terus berkembang dikelola dengan menggunakan data warehousing dan pemodelan data. Analisis dan informasi yang dikumpulkan oleh aplikasi Ilmu Data digunakan untuk membantu pengambil keputusan dalam mencapai tujuan bisnis.

Kecerdasan bisnis adalah aliran yang dipengaruhi langsung oleh Ilmu Data. Ilmuwan data melakukan analisis awal pada potongan data besar dan menghasilkan analisis dalam hal pola dan banyak lagi. Mereka menghasilkan laporan untuk dipahami dan digunakan oleh pakar intelijen bisnis.

Pakar intelijen bisnis mengambil pekerjaan yang dilakukan oleh ilmuwan data dan menyajikan tindakan dan prakiraan yang relevan berdasarkan informasi yang dibagikan oleh mereka.

Peran lain yang relevan adalah analis bisnis. Ini adalah kombinasi dari ilmuwan data dan pakar intelijen bisnis. Mereka memahami kedua set keterampilan.

Berbagai format analitik data digunakan oleh ilmuwan data untuk menganalisis data. Dua format tersebut adalah Predictive casual analytics dan Prescriptive analysis.

Baca: Karir di Ilmu Data

Analisis Prediktif

Ini adalah cabang analitik data yang digunakan oleh ilmuwan data untuk memperkirakan peristiwa bisnis di masa depan. Dalam siklus hidup analisis data ini , seorang ilmuwan data menggunakan banyak teknik, termasuk penambangan data, statistik, pemodelan, Pembelajaran Mesin, dan kecerdasan buatan. Teknologi ini membantu mereka memperoleh wawasan dari data yang diberikan dan membuat prediksi tentang masa depan.

Ini membantu organisasi menjadi proaktif dengan mengantisipasi perilaku atau hasil di masa depan berdasarkan Ilmu Data, bukan asumsi atau firasat. Tujuh langkah siklus hidup analitik data prediktif adalah mendefinisikan proyek, mengumpulkan data, menganalisis data, melakukan analisis statistik, pemodelan prediktif, penyebaran model prediktif, dan pemantauan model.

Analisis Preskriptif

Ini adalah cabang analitik data yang digunakan oleh ilmuwan data untuk meresepkan serangkaian tindakan berdasarkan analitik prediktif, yang kemungkinan besar akan berhasil. Ini menggunakan wawasan / kesimpulan dari model prediktif dan membantu perusahaan dengan memberikan cara terbaik untuk mencapai tujuan bisnis. Ini mengotomatiskan keputusan yang kompleks dan memberikan rekomendasi yang diperbarui.

Ilmuwan data menggunakan berbagai teknologi berorientasi data seperti Hadoop, Python, R, dan SQL. Penggunaan teknik secara ekstensif seperti visualisasi data, arsitektur terdistribusi, analisis statistik, dan lainnya juga dilakukan untuk mendapatkan kesimpulan yang berguna dari kumpulan data.

Selama siklus hidup proyek Ilmu Data apa pun, para profesional terampil ini mengenakan banyak topi dan berganti peran, sesuai dengan persyaratan proyek. Mereka dapat bekerja dengan AI (kecerdasan buatan) dan ML (Pembelajaran Mesin) dengan kemudahan yang sama. Sering kali, mereka membutuhkan keterampilan Machine Learning untuk melakukan berbagai tugas seperti penemuan pola dan pelaporan prediktif.

Machine Learning digunakan untuk mengatur parameter dalam laporan data. Clustering adalah salah satu algoritma yang paling populer digunakan untuk penemuan pola.

Pembelajaran Mesin dan Berbagai Komponennya

Machine Learning adalah bagian dari kecerdasan buatan. Machine Learning adalah sebuah teknologi, yang berarti bahwa mesin/perangkat dapat belajar dan berkembang secara otomatis dari pengalaman. Teknologi ini terutama tentang metode pembelajaran independen untuk mesin, sehingga mereka tidak harus diprogram untuk perbaikan terus-menerus.

Machine Learning berarti menganalisis data untuk mengenali pola dan membangun penalaran logis berdasarkan kesimpulan. Empat komponen penting Machine Learning adalah Machine Learning yang diawasi, Machine Learning tanpa pengawasan, Machine Learning semi-diawasi, dan Machine Learning penguatan.

Pembelajaran Mesin yang Diawasi

Pembelajaran Mesin yang Dibimbing menciptakan model yang memprediksi berdasarkan bukti selama ketidakpastian. Dibutuhkan satu set data input yang dikenali dan satu set data output yang dikenali. Berdasarkan perilaku kumpulan data historis ini, ini menginstruksikan model untuk menghasilkan prediksi logis untuk respons terhadap data yang tidak dikenal. Mereka memainkan peran penting dalam pemetaan pasangan input-output. Pelajari lebih lanjut tentang jenis pembelajaran mesin yang diawasi.

Pembelajaran Mesin Tanpa Pengawasan

Seperti namanya, ini adalah proses Machine Learning yang membutuhkan upaya minimal atau tanpa usaha manusia. Algoritme Pembelajaran Mesin tanpa pengawasan menggunakan parameter yang tidak diklasifikasikan atau tidak berlabel untuk menemukan pola dan tren. Algoritma ini menggunakan cluster, deteksi anomali, jaringan saraf, dan banyak lagi. Pelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin tanpa pengawasan.

Pembelajaran Mesin semi-diawasi

Ini adalah kombinasi dari Pembelajaran Mesin yang diawasi dan tidak diawasi. Ini menggunakan data yang diklasifikasikan serta tidak diklasifikasikan untuk mendapatkan wawasan yang lebih akurat. Ini dianggap sebagai solusi hemat biaya ketika pelabelan atau klasifikasi data adalah prosedur yang mahal.

Pembelajaran Mesin Penguatan

Jika Anda pernah memainkan Mario, maka Anda harus tahu bahwa Anda telah merasakan manfaat dari Pembelajaran Mesin penguatan. Pembelajaran Mesin Penguatan membantu dalam memahami cara terbaik untuk mencapai tujuan yang rumit setelah beberapa langkah.

Apa perbedaan antara Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data?

Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin adalah dua domain teknologi yang berbeda. Mereka berdua bekerja pada aspek bisnis yang berbeda. Ilmu Data menggunakan data untuk membantu perusahaan dalam memahami tren dan memprediksi perilaku. Machine Learning memungkinkan perangkat untuk belajar sendiri dan menjalankan berbagai tugas.

Karena kedua teknologi ini saling berhubungan, pengetahuan dasar dari keduanya diperlukan untuk menerapkan salah satunya untuk pertumbuhan dan perkembangan bisnis. Ilmu Data sudah menjadi bagian integral dari hampir semua perusahaan, sementara permintaan untuk Pembelajaran Mesin tumbuh dengan pesat. Kedua teknologi tersebut akan sangat relevan dan berguna bagi perusahaan di masa mendatang.

Baik teknologi maupun keterampilan sangat dibutuhkan. Banyak profesional muda tertarik untuk mempelajari keterampilan ini. Mereka bingung antara berbagai program studi yang ditawarkan oleh berbagai lembaga. Sangat penting untuk memahami dan menganalisis keahlian Anda saat ini untuk memutuskan keterampilan mana yang dapat mendorong karier Anda ke atas.

Saat memilih sertifikasi, kursus atau gelar, penting untuk mempertimbangkan waktu yang dapat Anda dedikasikan untuk pembelajaran. Untuk pelajar dan profesional muda, yang ingin terus menghasilkan atau mulai menghasilkan dengan cepat, kursus jangka pendek lebih cocok. Mereka yang hanya bisa fokus belajar selama satu tahun atau lebih, gelar lengkap adalah pilihan yang lebih baik.

kursus online upGrad

upGrad menawarkan banyak kursus jangka pendek dan penuh waktu. Ini adalah platform pendidikan online yang sangat baik, terutama untuk keterampilan profesional yang populer dan diminati. Ini menawarkan kursus seperti-

• Diploma PG dalam Ilmu Data
• Master of Science dalam Ilmu Data
• Diploma PG dalam Pembelajaran Mesin dan AI
• Master of Science dalam Pembelajaran Mesin dan AI

Semoga ini membantu Anda memahami dan memahami siklus Machine Learning dan Analisis Data.