Élmu Data vs Pembelajaran Mesin vs Analisis Data [2025]

Naon Élmu Data?

Élmu data mangrupikeun daérah multidisiplin anu ngagunakeun téknik ilmiah, prosedur, algoritma, sareng sistem pikeun nyandak wawasan tina data terstruktur sareng henteu terstruktur. Éta ngagabungkeun aspék matematika, statistik, élmu komputer, sareng kaahlian domain pikeun napsirkeun sareng ngarengsekeun masalah anu rumit. Élmu data boga tujuan pikeun nyandak wawasan anu tiasa dilaksanakeun tina data, ngamungkinkeun organisasi nyandak kaputusan anu terang.

Kaahlian Diperlukeun pikeun Janten Élmuwan Data

Ieu mangrupikeun kaahlian anu paling populér pikeun élmuwan data anu ahli :

1. Analisis Statistik: Kamampuh statistik penting pikeun ngarti distribusi data, nguji hipotésis, sareng nyandak kaputusan dumasar-data. Anjeun panginten kedah ngalakukeun analisa régrési, uji hipotésis, sareng téknik statistik anu sanés.
2. Pemrograman: Kaahlian program anu kuat penting pisan. Anjeun tiasa nganggo basa sapertos Python atanapi R pikeun manipulasi data, analisa, sareng ngawangun modél pembelajaran mesin.
3. Ngabersihan Data sareng Pra-processing: Data sering sumping dina format anu pabalatak sareng henteu terstruktur. Nyaho kumaha ngabersihan sareng ngolah data, nanganan nilai anu leungit, sareng nungkulan outlier.
4. Pembelajaran Mesin: Ngartos algoritma pembelajaran mesin sareng kaunggulan sareng kalemahanana penting pisan. Ieu kalebet metode diajar anu diawasi sareng henteu diawasi, klasifikasi, régrési, clustering, sareng diajar jero.
5. Visualisasi Data: Kaahlian visualisasi data anu épéktip diperyogikeun pikeun komunikasi wawasan ka pamangku kapentingan non-teknis. Parabot sapertos Matplotlib, Seaborn, atanapi Tableau tiasa mangpaat.
6. Pangaweruh Domain: Gumantung kana industri anjeun damel, gaduh pangaweruh khusus domain nguntungkeun. Éta ngabantosan ngartos kontéks data sareng kéngingkeun wawasan anu langkung relevan.
7. SQL: Proficiency dina SQL mindeng diperlukeun pikeun retrieving, querying, jeung ngatur data dina database relational.
8. Big Data Technologies: Kabiasaan sareng téknologi data ageung sapertos Hadoop sareng Spark panginten diperyogikeun pikeun nanganan set data skala ageung.
9. Etika Data sareng Privasi: Ngartos pertimbangan etika sareng mastikeun privasi data penting, khususna nalika ngurus data sénsitip.
10. Kaahlian Ngarengsekeun Masalah: Penting pikeun ngaidentipikasi masalah bisnis, ngarumuskeunana salaku masalah data, sareng ngarancang solusi anu efektif.

Rupa-rupa Karir dina Élmu Data

Élmuwan Data

Aranjeunna nganalisis sareng napsirkeun data anu kompleks pikeun ngabantosan organisasi nyandak kaputusan anu terang. Maranehna ngagunakeun rupa-rupa model pembelajaran mesin, métode statistik, jeung téhnik analisis data pikeun ngaduga hasil jeung uncover pola dina data. Kaahlian dina basa program sareng dasar anu kuat dina analisis statistik penting pisan.

Analis Data

Analis data museurkeun kana ngolah sareng ngalaksanakeun analisis statistik dina set data anu tos aya. Aranjeunna nganggo alat sareng téknik pikeun ngabayangkeun data, nyiapkeun laporan, sareng milarian tren anu nginpokeun kaputusan bisnis. Kamampuhan dina SQL, Excel, sareng alat visualisasi data sapertos Tableau atanapi Power BI sering diperyogikeun.

Mesin Diajar Insinyur

Spésialisasi dina ngarancang sareng ngalaksanakeun modél pembelajaran mesin, para profesional ieu damel caket sareng élmuwan data pikeun ngawangun algoritma pikeun diajar sareng ngadamel prediksi atanapi kaputusan dumasar kana data. Éta peryogi kaahlian program anu kuat sareng pangaweruh ngeunaan kerangka pembelajaran mesin sapertos TensorFlow atanapi PyTorch.

Insinyur Data

Aranjeunna ngawangun sareng ngadukung sistem sareng instrumen anu ngamungkinkeun ngumpulkeun, neundeun, sareng pamariksaan data skala ageung. Aranjeunna tiasa dianggo dina sistem backend anu tiasa ngolah data sareng pinter dina manajemén database , prosés ETL (ekstrak, transformasi, beban), sareng téknologi data ageung sapertos Hadoop sareng Spark.

Analis AKAL Usaha

Analis ieu nganalisa data pikeun masihan wawasan anu tiasa dilaksanakeun anu mangaruhan strategi perusahaan sareng kaputusan bisnis. Aranjeunna ngahususkeun dina transforming data kana laporan kaharti jeung dashboards panyorot indikator kinerja konci (KPIs).

Manajer Élmu Data

Manajer élmu data ngawasan tim profésional data sareng mastikeun yén proyék saluyu sareng tujuan bisnis. Aranjeunna ngagabungkeun pangaweruh téknis sareng kaahlian kapamimpinan pikeun ngatur proyék, anggota tim mentor, sareng komunikasi papanggihan ka pamangku kapentingan non-teknis.

Analis kuantitatif

Sering dipendakan dina industri kauangan, analis kuantitatif ngagunakeun modél statistik sareng matematik pikeun nginpokeun kaputusan manajemén kauangan sareng résiko. Éta peryogi kaahlian anu kuat dina matematika, statistik, sareng daptar nomer telepon 2024 diropéa ti di sakuliah dunya téori kauangan.

Arsitéktur Data

Tanggung jawab pikeun ngarancang sareng kumaha tés a / b dina iklan google ngagunakeun percobaan kampanye nyiptakeun sistem manajemén data anu ngahijikeun, sentralisasi, ngajaga, sareng ngajaga sumber data. Arsiték data peryogi pamahaman daptar cz anu jero ngeunaan desain database sareng arsitéktur sareng pangalaman dina modél data sareng gudang.

Insinyur AI

Insinyur AI ngembangkeun modél sareng sistem intelijen buatan anu meniru prosés diajar sareng kaputusan manusa. Aranjeunna damel sareng jaringan saraf, pamrosésan basa alami, sareng téknologi visi komputer.

Ahli statistik

Ahli statistik nerapkeun téori matematik jeung statistik pikeun ngajawab masalah dunya nyata. Aranjeunna ngarancang setups ékspérimén, ngumpulkeun informasi, sarta scrutinize hasil keur ramalan tren hareup jeung pituduh kawijakan atawa prosés-nyieun kaputusan.

Naon Data Analytics?

Analitik data mariksa, ngabersihkeun, ngarobih, sareng napsirkeun data pikeun mendakan pola anu bermakna, wawasan, sareng inpormasi anu tiasa nginpokeun kaputusan. Analis data maénkeun peran anu penting dina prosés ieu ku cara nerapkeun sababaraha téknik sareng alat pikeun nyandak wawasan anu berharga tina data. Peran anjeun salaku analis data raket patalina jeung analytics data, sabab anjeun tanggung jawab analisis data, analisis data éksplorasi (EDA), sarta deriving wawasan actionable tina data.

Kaahlian Diperlukeun Pikeun Janten Analis Data

Ieu mangrupikeun kaahlian penting unggal analis data kedah janten pro:

1. Beberesih Data sareng Preprocessing: Analis data kedah ahli dina ngabersihan sareng ngolah data. Ieu kalebet nanganan nilai anu leungit, ngahapus duplikat, sareng ngarengsekeun masalah kualitas data pikeun mastikeun data cocog pikeun dianalisis.
2. Visualisasi Data: Analis data kedah mahér nyiptakeun visualisasi data anu jelas sareng informatif nganggo alat sapertos Matplotlib, Seaborn, atanapi Tableau. Visualisasi éféktif mantuan nepikeun papanggihan ka stakeholder.
3. Pemrograman & SQL: Pangaweruh ngeunaan basa pamrograman sapertos Python atanapi R penting pisan pikeun analisa data. SQL diperlukeun pikeun querying sarta retrieving data tina database relational. Analis data sering kedah damel sareng pangkalan data pikeun ngaksés data anu relevan.
4. Pangaweruh Domain: Gumantung kana industri anjeun damel, gaduh pangaweruh khusus domain tiasa janten berharga. Éta ngabantosan anjeun ngartos kontéks data sareng napsirkeun pamanggihan sacara efektif.
5. Interprétasi Data: Penting pikeun tiasa napsirkeun data dina kontéks anu aya hubunganana sareng masalah bisnis atanapi panalungtikan. Dumasar analisa anjeun, anjeun kedah tiasa masihan wawasan sareng saran anu tiasa dilaksanakeun.
6. Kaahlian Ngarengsekeun Masalah: Analis data peryogi kaahlian ngarengsekeun masalah anu kuat pikeun ngaidentipikasi sareng nangtoskeun tantangan anu aya hubunganana sareng ngarumuskeun pendekatan analitis pikeun ngarengsekeunana.
7. Pamikiran Kritis: Analis data kedah tiasa ngevaluasi sacara kritis sumber data, metodologi, sareng hasil pikeun mastikeun katepatan sareng reliabilitas analisana.
8. Etika Data: Ngartos pertimbangan etika anu aya hubunganana sareng analisa data sareng mastikeun privasi sareng kaamanan data penting pisan.
9. Pakakas Data: Kabiasaan sareng alat analisis data sareng perpustakaan sapertos Pandas, NumPy, atanapi Jupyter Notebook mangpaat pikeun nyernakeun tugas analisis data.
10. Acumen Bisnis: Ngartos kontéks bisnis sareng tujuan anu berharga. Analis data kedah nyaluyukeun analisana sareng tujuan organisasi.