Name: Pengantara
Uploaded: 2024-10-15
Duration: 1 min 58 s
Description: I II II I I I I I I I I I I I I I I I I I I I II I I I I I I I I I I I I t III II I I I I I I I I I I I I II I ••u:nl 6000090LL9Z - vHstqvanÅ ava nn-II VUVXNVON3d ,UlSU3AlNn V7VMVUYVO.

I II II I I I I I I I I I I I I I I I I I I I II I I I I I I I I I I I I t III II I I I I I I I I I I I I II I ••u:nl 6000090LL9Z - vHstqvanÅ ava nn-II VUVXNVON3d ,UlSU3AlNn V7VMVUYVO. 

Scene 1

I II II I I I I I I I I I I I I I I I I I I I II I I I I I I I I I
I I I t III II I I I I I I I I I I I I II I
••u:nl
6000090LL9Z - vHstqvanÅ
ava nn-II
VUVXNVON3d
,UlSU3AlNn
V7VMVUYVO

K6eaens 80 seop•ues i no 90 lill -u. II II I I I Ill III II II I I 4 oerold EO leuenö 90 wee L u no zo eouawedxa so sn 4 noqv LO. 

Scene 2

K6eaens
80
seop•ues i no
90
lill
-u. II II I I I Ill III II II I I
4 oerold
EO
leuenö
90
wee L u no
zo
eouawedxa
so
sn 4 noqv
LO

PENGANTAR DATA I Imu data adalah bidang interdisipliner yang menggabungkan statistik, matematika, ilmu komputer, dan pengetahuan domain-spesifik untuk mengekstrak wawasan dan pengetahuan dari data. Ini rnelibatkan seluruh proses pengumpulan, pemrosesan, anal isis, dan interpretasi data untuk memecahkan masalah yang kompleks. iiNliK'. 

Scene 3

PENGANTAR
DATA
I Imu data adalah bidang interdisipliner
yang menggabungkan statistik,
matematika, ilmu komputer, dan
pengetahuan domain-spesifik untuk
mengekstrak wawasan dan pengetahuan
dari data. Ini rnelibatkan seluruh proses
pengumpulan, pemrosesan, anal isis, dan
interpretasi data untuk memecahkan
masalah yang kompleks.
iiNliK'

PENGUMPULAN DAN PEMOSRESAN DATA QSUmber Data Data dapat dikumpulkan dari berbagai sumber, termasuk database, API, sensor, dan survei. •embersihan Data Prapemrosesan data untuk mengatasi nilai yang hilang, outlier, dan inkonsistensi sangat penting untuk analisis yang andal. Rekayasa Fitur Membuat fitur baru dari data yang ada dapat meningkatkan kekuatan prediktif model.. 

Scene 4

PENGUMPULAN DAN
PEMOSRESAN DATA
QSUmber Data
Data dapat dikumpulkan dari berbagai
sumber, termasuk database, API, sensor,
dan survei.
•embersihan Data
Prapemrosesan data untuk mengatasi
nilai yang hilang, outlier, dan
inkonsistensi sangat penting untuk
analisis yang andal.
Rekayasa Fitur
Membuat fitur baru dari data yang ada
dapat meningkatkan kekuatan prediktif
model.

ANALISIS DATA EKSPLORATORI Profile Data Memahami struktur, distribusi, dan hubungan dalam data. Pengujian Hipotesis Rumuskan dan uji hipotesis untuk mendapatkan wawasan dan mengungkap hubungan tersembunyi. Visualisasi Buat visualisasi informatif untuk mengidentifikasi pola, tren, dan outlier.. 

Scene 5

ANALISIS DATA EKSPLORATORI
Profile Data
Memahami struktur,
distribusi, dan
hubungan dalam data.
Pengujian Hipotesis
Rumuskan dan uji
hipotesis untuk
mendapatkan wawasan
dan mengungkap
hubungan tersembunyi.
Visualisasi
Buat visualisasi
informatif untuk
mengidentifikasi pola,
tren, dan outlier.

PEMODELAN DAN INFERENSI STATISTIK Menggabungkan pengetahuan sebelumnya dan memperbarui Project 1 analisis Regresi Memahami hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. keyakinan saat data baru tersedia Project 2 Pengujian Hipotesis Menentukan signifikansi statistik dari temuan dan menarik kesirnpulan yang andal dari data. Project 3 Analisis Deret Wa ktu Menganalisis dan memodelkan data yang menunjukkan pola dan ketergantungan temporal.. 

Scene 6

PEMODELAN DAN
INFERENSI STATISTIK
Menggabungkan pengetahuan sebelumnya dan memperbarui
Project 1
analisis Regresi
Memahami
hubungan antara
variabel dependen
dan satu atau lebih
variabel
independen.
keyakinan saat data baru tersedia
Project 2
Pengujian Hipotesis
Menentukan
signifikansi statistik
dari temuan dan
menarik kesirnpulan
yang andal dari
data.
Project 3
Analisis Deret
Wa ktu
Menganalisis dan
memodelkan data
yang menunjukkan
pola dan
ketergantungan
temporal.

Regresi Memprediksi variabel target yang kontinu berdasarkan fitur input. Pengelompokan Mengelompokkan data yang serupa berdasarkan karakteristik intrinsiknya. Algoritma Machine ooeeeo Learning Klasifikasi Menetapkan data ke kategori atau kelas diskrit. Reduksi Dimensionalitas Mengubah data berdimensi tinggi menjadi ruang berdimensi lebih rendah. 

Scene 7

Regresi
Memprediksi variabel
target yang kontinu
berdasarkan fitur input.
Pengelompokan
Mengelompokkan data
yang serupa berdasarkan
karakteristik intrinsiknya.
Algoritma Machine
ooeeeo
Learning
Klasifikasi
Menetapkan data ke
kategori atau kelas
diskrit.
Reduksi
Dimensionalitas
Mengubah data berdimensi
tinggi menjadi ruang
berdimensi lebih rendah

EVALUASI DAN VALIDASI 01 Pemisahan Data Latih-Uji Evaluasi kinerja model pada data yang belum pernah dilihat untuk menghindari overfitting. 02 Validasi Silang Pastikan generalisasi model dengan melatih dan menguji pada beberapa subset data. O BORCELLE 03 Metrik Cunakan metrik kinerja yang sesuai, seperti akurasi, presisi, recall, dan skor Fl. ooaa ooaa aaa. 

Scene 8

EVALUASI DAN
VALIDASI
01
Pemisahan Data
Latih-Uji
Evaluasi kinerja model pada
data yang belum pernah
dilihat untuk menghindari
overfitting.
02
Validasi Silang
Pastikan generalisasi model
dengan melatih dan
menguji pada beberapa
subset data.
O
BORCELLE
03
Metrik
Cunakan metrik kinerja yang
sesuai, seperti akurasi, presisi,
recall, dan skor Fl.
ooaa
ooaa
aaa

PERTIMBANGAN ETIS DALAM ILMU DATA Privasi dan Keamanan Lindungi informasi pribadi yang sensitif dan pastikan data dikumpulkan dan digunakan secara etis. Bias Algoritmik Bias Algoritmik Identifikasi dan dan model yang hasil yang tidak Identifikasi dan mitigasi bias dalam data dan model yang d apat menyebabkan hasil yang tidak adil dan diskriminatif. mitigasi bias dalam data dapat menyebabkan adil dan diskriminatif.. 

Scene 9

PERTIMBANGAN ETIS
DALAM ILMU DATA
Privasi dan Keamanan
Lindungi informasi pribadi yang sensitif
dan pastikan data dikumpulkan dan
digunakan secara etis.
Bias Algoritmik
Bias Algoritmik
Identifikasi dan
dan model yang
hasil yang tidak
Identifikasi dan mitigasi bias dalam data
dan model yang d apat menyebabkan
hasil yang tidak adil dan diskriminatif.
mitigasi bias dalam data
dapat menyebabkan
adil dan diskriminatif.

CAKRAWALA UNIVERSITY OTHANK'S FOR WATCHING. 

Scene 10

CAKRAWALA
UNIVERSITY
OTHANK'S FOR
WATCHING