Universitas Amikom Purwokerto, Kampus IT dan Bisnis Digital Banyumas, Jawa Tengah.
Ada beberapa cara untuk menjelaskan bagaimana data science bekerja atau bekerja dengan sendirinya. Pertama, ilmuwan data membuat rencana, kemudian membuat model tertentu, mengevaluasinya, dan menjelaskannya lebih lanjut. Secara umum, ada lima cara kerja kursus ilmu data Pune. Mereka dapat dikategorikan secara luas sebagai penangkapan, pemeliharaan, pemrosesan, komunikasi, dan analisis. Semua ini dibagi lagi. Ini diperlukan untuk berbagai program ilmu data, keahlian, dan metode.
Ilmu data memiliki pendekatan yang berorientasi pada hasil. Ini terutama berkaitan dengan bagian teknis untuk kelancaran bagian non-teknis. Ilmuwan data harus selalu ingin tahu dan memiliki pengetahuan khusus di berbagai industri. Untuk bagian kuantitatif, ilmuwan data perlu memiliki pengetahuan yang kuat tentang statistik dan pengetahuan berbasis algoritma.
Kursus Chennai mengekstrak sejumlah besar data mentah dan tidak terstruktur, mengaturnya dengan cara yang tepat dan sinkron, dan menempatkannya di organisasi atau perusahaan tertentu sehingga mereka dapat mencapai puncak dengan bantuan ilmuwan data dan bantuan mereka. ke. Fragmen informasi. Komunikasi lisan dan visual juga diperlukan. Mereka harus mampu membangun model, menjelaskannya, dan menerapkannya untuk kesuksesan atau bisnis perusahaan.
menangkap
Penangkapan tersebut meliputi:
Akuisisi sebagai langkah utama.
Input melibatkan memasukkan data yang benar ke dalam sistem.
Penerimaan sinyal, termasuk kemampuan untuk mencegat sinyal dengan benar.
Ekstraksi melibatkan penggalian data yang diproses dan terstruktur dari data mentah.
Menjaga
Ini termasuk membersihkan data yang tidak dimurnikan dan kacau, staging, penempatan pada tahapan yang ditentukan, pemrosesan, data mentah dan tidak terstruktur, dan akhirnya memakai housing dan pembersihan, termasuk arsitekturnya.
proses
Ini berarti bahwa mentah disusun menjadi bentuk yang lebih canggih dan didekodekan menggunakan beberapa teknik dan algoritma matematika, beberapa untuk penambangan data, pengelompokan / klasifikasi untuk memudahkan identifikasi.Termasuk pengelompokan ke dalam kelompok atau kategori, dan pemodelan melibatkan pemodelan ke dalam model tertentu. Ringkasan yang mudah diakses yang mencakup pembuatan ringkasan struktur data Anda dan mengetahui isinya untuk studi singkat tanpa menggali lebih dalam.
memberitahukan
Hal ini sulit dilakukan dengan laporan data, yaitu membuat laporan data terstruktur, visualisasi yang mencakup pendekatan yang tepat untuk memvisualisasikan data mentah agar berguna selama penataan, perhitungan matematis dan algoritme. Termasuk kecerdasan bisnis, termasuk pendekatan yang tepat untuk memecahkan masalah . Keputusan yang membuat keputusan yang tepat sehingga terbukti membantu berkontribusi pada keberhasilan organisasi atau bisnis Anda.
menganalisa
Langkah-langkah yang dilakukan adalah eksplorasi/konfirmasi dan melibatkan eksplorasi data untuk menemukan pendekatan yang tepat dalam memecahkan masalah. Analitik prediktif berarti membuat prediksi dan memproses data mentah berdasarkan mereka untuk mencapai kesimpulan atau solusi, regresi, dan teks. Penambangan yang menerjemahkan teks dalam bentuk data mentah untuk implementasi lebih lanjut di beberapa proses lain, dan analisis kualitatif yang menganalisis data menggunakan penalaran matematis dan algoritma yang benar. Analisis kualitatif juga mencakup penggunaan statistik dalam prosesnya.
Mahasiswa Jurusan Ilmu Komunikasi Universitas Amikom Purwokerto
