Pengantara

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.

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..

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..

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.

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.