Bagaimana Matematika Penting Dalam Ilmu Data? Seberapa Baik Anda Seharusnya?

Bagaimana Matematika Penting Dalam Ilmu Data

Matematika memainkan peran penting dalam setiap disiplin ilmu. Ini penting dalam semua lapisan kehidupan sehari-hari. Persyaratan keterampilan matematika dapat bervariasi dari satu mata pelajaran ke yang lain. Beberapa masalah mungkin hanya membutuhkan sentuhan matematika dibandingkan dengan yang lain. Namun, ilmu data termasuk dalam kategori yang terakhir. Dalam posting ini, kita akan membahas secara rinci bagaimana matematika penting dalam ilmu data.

Pengertian Ilmu Data

Ilmu data bersifat interdisipliner dan beragam. Ini dapat terkait dengan bidang apa pun seperti ekonomi, ilmu kedokteran, lingkungan, dll. Fungsi utama ilmu data adalah mengumpulkan data dalam jumlah besar untuk dianalisis, menafsirkannya, dan membuat keputusan yang berarti. Untuk mencapai ini, ia menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang kompleks untuk membangun model prediksi.

Lihat kursus gratis kami untuk mendapatkan keunggulan dalam persaingan.

Jelajahi Kursus Ilmu Data Populer kami

Tujuan Ilmu Data

Kita hidup di era informasi. Sejumlah besar data dibuat setiap tahun. Untuk menghindari kebingungan dan mengoptimalkan penggunaan data, ilmu data telah hadir. Data yang dihasilkan dianalisis untuk menarik kesimpulan. Industrialis menggunakan kesimpulan ini, ekonom dll, untuk membuat keputusan yang lebih baik.

Proses Ilmu Data

Proses ilmu data terdiri dari lima langkah penting.

1. Langkah pertama adalah mencari tahu kebutuhan klien. Proses ini akan membantu Anda mengidentifikasi masalah utama.
2. Langkah kedua adalah mengumpulkan semua data relevan yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah.
3. Langkah ketiga adalah memahami data yang terkumpul.
4. Langkah keempat adalah menganalisis data dengan hati-hati menggunakan pembelajaran mesin, statistik, dan algoritme.
5. Langkah terakhir adalah menarik kesimpulan dan menghasilkan hasil.

Lihat kursus ilmu data kami untuk meningkatkan keterampilan Anda.

Penggunaan Ilmu Data

1. Ilmu Data digunakan di bank untuk mengelola data mereka secara efisien dan tetap unggul di pasar.
2. Ini juga memainkan peran penting dalam menganalisis data keuangan untuk industri.
3. Ini digunakan oleh produsen untuk mendapatkan keuntungan maksimum untuk produksi mereka.
4. Saat ini, ini juga digunakan untuk membuat lingkungan berkendara aman dengan menganalisis lalu lintas.
5. Industri kesehatan menggunakan ilmu data untuk berbagai tujuan, seperti menemukan obat, melakukan penelitian, menemukan berbagai teknik diagnosis, dll.
6. Platform komersial juga menggunakannya untuk memprediksi minat pengguna.

Keterampilan Ilmu Data Teratas untuk Dipelajari pada tahun 2022

Pentingnya Matematika Dalam Ilmu Data

Matematika membentuk dasar untuk ilmu data. Setiap langkah dalam analisis, seperti pembelajaran mesin, algoritme, dll., Memerlukan pemahaman matematika yang mendalam. Memiliki dasar algoritme yang kuat akan membantu Anda membuat desain untuk model Anda. Untuk unggul dalam bidang ilmu data, pengetahuan tentang matematika sangat penting.

Pembelajaran mesin mengharuskan Anda untuk menguasai konsep matematika seperti Aljabar Linier, Vektor, Kalkulus, dan Probabilitas. Jawaban atas pertanyaan tentang pentingnya matematika dalam ilmu data terletak pada komponen pembelajaran mesin.

Baca Artikel Ilmu Data populer kami

Tiga komponen pembelajaran mesin adalah data, model, dan pembelajaran.

1. Data adalah inti dari pembelajaran mesin. Di sini data tampaknya lebih berguna jika berupa angka. Data numerik dapat dianggap sebagai vektor yang membutuhkan pemahaman tentang aturan aljabar.
2. Model adalah konversi asumsi ke dalam bentuk matematis. Ini digunakan untuk memahami proses secara mendalam dan kemudian membuat prediksi.
3. Pembelajaran memanfaatkan metode optimasi numerik untuk meminimalkan fungsi biaya, yang merupakan ukuran berapa banyak asumsi yang dibuat cocok dengan kenyataan.

Selain pembelajaran mesin, matematika juga memainkan peran penting dalam debugging algoritma dan dalam memahami asumsi dan keterbatasan model.

Lihat Sertifikat Profesional Ilmu Data kami di BDM dari IIM Kozhikode

Persyaratan Matematika Dalam Ilmu Data

Tiga persyaratan matematika penting dalam ilmu data adalah Kalkulus, Aljabar Linier, dan Statistik. Sebagian besar ilmuwan data diharapkan memiliki pemahaman tentang ketiga konsep ini. Prinsip-prinsip dasar yang mendasari konsep-konsep ini berdampak pada dunia.

1. KALKULU

Kalkulus berkaitan dengan analisis dan laju perubahan besaran. Ini terdiri dari dua jenis, Kalkulus Diferensial dan Kalkulus Integral. Kalkulus diferensial membagi benda-benda menjadi potongan-potongan kecil untuk menemukan perbedaannya. Kalkulus integral menggabungkan detail kecil untuk melihat berapa banyak yang dimilikinya. Kalkulus memainkan peran penting dalam algoritma statistik.

2. ALJABAR LINEAR

Aljabar Linear dalam ilmu data diperlukan untuk memberikan input ke komputer. Pemahaman tentang aljabar linier akan membantu Anda untuk bekerja dan memanipulasi data dengan berbagai cara. Semua algoritma pembelajaran mesin bergantung pada Aljabar Linear. Penerapannya terlihat dalam pembelajaran mesin, pengurangan dimensi, pemrosesan bahasa alami, dan visi komputer.

3.STATISTIK

Statistik digunakan untuk melakukan analisis teknis data. Ini menggunakan matematika untuk melakukan analisis teknis. Hal ini dapat sesuai didefinisikan sebagai pengumpulan dan analisis data. Konsep yang terlibat dalam Statistik adalah probabilitas, regresi, dan pengujian hipotesis.

Ada keterampilan matematika lain yang mungkin juga diperlukan untuk memecahkan masalah.

4. MATEMATIKA DISKRIT

Matematika diskrit dapat didefinisikan sebagai matematika yang digunakan dalam dunia komputer dikenal sebagai matematika diskrit. Ini memiliki sejumlah prinsip yang dapat berfungsi untuk memecahkan masalah kompleks dalam ilmu data.

5. GRAFIK DALAM ILMU DATA

Struktur grafis dalam ilmu data membantu membuat prediksi yang lebih tepat. Ini bertindak sebagai sumber untuk menemukan jawaban atas masalah yang kompleks dan mencapai kesimpulan yang tepat. Mereka menyediakan sistem untuk data. Struktur ini berfungsi sebagai koneksi interlinking dengan sejumlah besar data.

Di mana Anda bisa mempelajarinya?

Sebagian besar matematika yang dibutuhkan terletak pada Statistik dan Aljabar. Statistik adalah dasar dari ilmu data, sedangkan aljabar adalah jantung dari ilmu data. Oleh karena itu, Ilmuwan Data dituntut untuk memiliki pemahaman tentang keduanya. Ada kursus berbayar dan gratis untuk belajar matematika. Kursus berbayar tersedia di Udemy, Coursera, dll. Ada juga berbagai kelas gratis yang tersedia online.

Kesimpulan

Pertanyaan tentang bagaimana matematika sangat penting dalam ilmu data telah dijawab di postingan ini.Secara keseluruhan, matematika dan ilmu data saling berhubungan. Akan bermanfaat untuk memiliki pengetahuan dasar matematika bagi calon ilmuwan data, yang akan membantu mereka memilih algoritme terbaik dan membuat prediksi yang tepat. Awalnya, belajar dan menguasai matematika mungkin tampak menantang, tetapi dengan latihan teratur, ilmuwan data pasti dapat mencapainya. Cara terbaik untuk belajar matematika adalah dengan belajar sendiri. Daftar sumber online menyediakan berbagai sumber daya untuk hal yang sama.

Jika Anda ingin menyelam lebih dalam untuk bekerja dengan Python, terutama untuk ilmu data, upGrad memberi Anda PGP Eksekutif dalam Ilmu Data. Program ini dirancang untuk profesional TI tingkat menengah, insinyur perangkat lunak yang ingin menjelajahi Ilmu Data, analis non-teknologi, profesional karir awal, dll. Kurikulum terstruktur dan dukungan ekstensif kami memastikan siswa kami mencapai potensi penuh mereka tanpa kesulitan.

Mempersiapkan Karir Masa Depan

Terapkan untuk Master of Science dalam Ilmu Data - LJMU & IIIT Bangalore