Menu

Mode Gelap
Elon Musk Beli Twitter: Pembaruan Twitter Siap Datang Seberapa Penting Kesehatan Untuk Kehidupan Perempuan Adalah Akar Peradaban Dunia Arti Orang Terdekat Dalam Kesuksesanmu

Edukasi · 22 Feb 2023 13:00 WIB ·

5 Proses Data Science


Pinterest: @datasyllabus Perbesar

Pinterest: @datasyllabus

5 Proses Data Science – Setelah mempelajari pengertian dari data science pada artikel sebelumnya. Selanjutnya kalian perlu mengetahui tahapan proses data science ada aapa saja.data scince memberikan pengaruh penting dalam kehidupan sehari-hari. Apalagi pada perkembangan data scince yang mana sekarang aktivitas yang kalian lakukan tidak lepas dengan perannya data science.

Dalam kehidupan sehari-hari tidak dapat kalian pungkiri , pasti kalian menggunakan suatu aplikasi. Semakin perkembangan teknologi saat ini, ketika kalian ingin membeli sesuatu tinggal menggunakan aplikasi sekali klik dan barang yang kalian pesan tiba.

Suatu aplikasi yang kalian gunakan pasti tidak luput dari gabungan suatu machine learning, Artificial intelligence dan data science. Algoritma suatu data science dalam suatu aplikasi memiliki peran penting juga. Pernah kalian berfikir bagaimana hal tersebut terjadi? Bagaimana mereka bisa tersambung dan berkesinambungan satu dengan lainnya? bagaimana tahap atau proses agar menciptakan aplikasi yang sesuai dan baik? . dalam hal tersebut pastinya ada machine learning dengan algoritma data science yang sesuai dan baik.

Sebelum it, dalam pembuatan aplikasi tentunya ada proses bagaimana aplikasi dapat berjalan dengan baik. Tentunya dengan algoritma data science yang baik dan sesuai. Apa saja sih tahapan atau proses dalam algoritma data science. Simak berikut ini.

5 Proses Data Science

  1. Identifikasi Masalah

Langkah awal pada proses data science yaitu dengan mengidentifikasi masalah, kalian dapat melihat dahulu masalah apa yang akan kalian selesaikan. Dalam mengidentifikasi suatu masalah kalian harus memahami sesuatu permasalahan dan memikirkan apa output akhir yang akan kalian berikan pada sistem yang kalian buat.

Dengan mengetahui permasalahan terlebih dahulu akan mempermudah dalam proses selanjutnya. Contoh kalian mengidentifikasi apakah data yang kalian dapat cukup untuk melatih sistem?. Apakah data yang tersedia cukup untuk pembuatan machine learning? Apakah data memiliki kualitas yang baik dan cukup baik ketika kalian gunakan dan lain sebagainya.

  1. Pengumpulan Data

Langkah yang kedua yaitu pengumpulan data. Ketika kalian membuat suatu machine learning dengan pengumpulan data ini. Semakin kalian menggunakan data yang banyak dan kualitas dari data tersebut baik akan menjadikan suatu machine learning semakin baik dan mendapat hasil model machine learning yang sesuai dengan yang kalian inginkan.

  1. Persiapan Data

Langkah yang ketiga yaitu dengan mempersiapkan data. Dalam proses kali ini kalian perlu menyiapkan suatu data mentah yang berkualitas,  nantinya akan kalian gunakan dan melakukan analisa suatu data. Setelah itu pada proses ini kalian akan mengumpulkan data, lalu membersihkan data, serta melakukan pembelahan data mentah. Setelah kalian pisahkan data yang layak dan cocok kalian gunakan untuk algoritma machine learning. Selanjutnya kalian dapat visualisasi suatu data

  1. Menghasilkan Model dan melakukan evaluasi

Proses yang keempat yaitu dengan menghasilkan model dan melakukan evaluasi. Setelah kalian rapi kan suatu data dan melakukan visualisasi data langkah selanjutnya dengan modeling data. Pada proses kali ini kalian memerlukan suatu teknik pemodelan, melatih model, mengatur parameter model, validasi model , mengembangkan model. Selain itu dengan memilih algoritma yang tepat juga penting, lalu optimasi model.

Dengan adanya modeling data tertentu, kalian dapat melakukan evaluasi suatu model yang akan kalian gunakan. Apakah model itu cocok kalian gunakan dengan strategi dan output akhir pada sistem.

  1. Menerapkan Model dan mengumpulkan Feedback

Proses yang ke lima yaitu menerapkan model dan mengumpulkan feedback. Pada proses ini kalian dapat menerapkan suatu model yang kalian gunakan. Setelah itu dapat kalian uji coba pada sejumlah orang. Apakah sistem yang kalian buat sesuai dan berguna pada sejumlah orang. Setelah itu apakah kalian dapat feedback dari sejumlah orang. Selain itu kalian dapat melihat apakah model yang kalian gunakan sesuai atau tidak.

Dengan kalian dapat feedback kalian dapat memperbaiki model lebih lanjut, dan mengevaluasi apa yang kurang. Dengan melakukan ini kalian dapat membuat machine learning yang sesuai.

 

Demikian penjelasan dari proses tahapan data science, semoga bermanfaat bagi teman-teman mediaedukasi.id

 

Komentar
Artikel ini telah dibaca 26 kali

badge-check

Penulis

Baca Lainnya

Mengenal Istilah Domain & URL serta Pentingnya Untuk Bisnis

21 Februari 2024 - 17:55 WIB

Apa itu Bootcamp? Kenali Manfaat dan Bedanya dengan Kuliah

19 Februari 2024 - 21:24 WIB

Apa itu Bootcamp

Jenis Makanan Yang Bisa Menambah Daya Ingat

19 Februari 2024 - 16:05 WIB

Jenis Makanan

Atasi Rasa Malas Belajar Dengan Mengikuti 3 Tips Ini, Yuk Simak!

17 Februari 2024 - 21:33 WIB

Atasi rasa mala

Menjadi Moderator Presentasi, Berikut Tips Yang Perlu Diperhatikan

17 Februari 2024 - 20:59 WIB

Apa itu Bootcamp

Apa itu Instrumen Utang? Pahami Jenis serta Contohnya

15 Februari 2024 - 21:30 WIB

Apa itu instrumen utang
Trending di Teknologi