50 Istilah Data Science yang Sering Ditanyakan oleh Orang Awam

Dalam era digital yang penuh dengan data yang melimpah, data science telah menjadi bidang yang penting dan menarik. Data science mencakup berbagai metode, algoritma, dan teknik untuk mengolah, menganalisis, dan menggali wawasan berharga dari data yang ada. Dalam pembahasan kali ini, kita akan menjelajahi 50 istilah kunci dalam data science yang penting untuk dipahami.

Mulai dari konsep dasar seperti machine learning dan artificial intelligence (AI), hingga teknik yang lebih spesifik seperti data cleansing, regression, dan time series analysis, kita akan membahas dan menguraikan setiap istilah dengan bahasa yang mudah dipahami. Bersiaplah untuk memperluas pengetahuan Anda tentang data science dan memahami gambaran masing-masing istilah. Yuk Simak Bersama !

Istilah Data Science yang Tidak Diketahui Orang Awam

Istilah Data Science merupakan kata atau gabungan kata yang mengungkapkan konsep, proses dan sebagainya yang terkait atau berhubungan dengan Data Science. Berikut 50 istilah kunci dalam Data Science yang diurutkan berdasarkan abjad.

1. A/B Testing

Metode untuk membandingkan dua versi atau variasi dari suatu elemen atau fitur, biasanya digunakan dalam pengujian pemasaran untuk menentukan mana yang lebih efektif atau berhasil dalam mencapai tujuan yang diinginkan.

2. API (Application Programming Interface)

Antarmuka yang memungkinkan berbagai aplikasi dan sistem berkomunikasi satu sama lain. API menyediakan serangkaian aturan dan protokol yang memungkinkan interaksi dan pertukaran data antara aplikasi secara efisien.

3. Artificial Intelligence (AI)

Cabang ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan mesin atau sistem yang dapat melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti pengenalan wicara, pengambilan keputusan, atau pembelajaran.

4. Bias-Variance Tradeoff

Konsep dalam pembelajaran mesin yang menunjukkan bahwa ada sebuah trade-off antara bias dan varian dalam membangun model prediktif yang baik. Bias mengacu pada kesalahan yang dihasilkan oleh asumsi yang terlalu sederhana, sementara varian mengacu pada sensitivitas model terhadap variasi dalam dataset.

5. Big Data

Istilah yang mengacu pada jumlah data yang sangat besar dan kompleks sehingga sulit diproses menggunakan metode tradisional. Big Data melibatkan pengolahan, analisis, dan pemahaman terhadap volume besar data yang dihasilkan secara terus-menerus.

6. Classification

Classification adalah tugas dalam machine learning di mana kita mencoba untuk memprediksi kelas atau kategori dari suatu objek berdasarkan fitur-fiturnya.

7. Clustering

Teknik analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan objek-objek serupa ke dalam kelompok-kelompok yang lebih besar berdasarkan kemiripan mereka dalam beberapa atribut atau karakteristik tertentu.

8. Cloud Computing

Model pengelolaan, penyimpanan, dan pemrosesan data yang melibatkan penggunaan jaringan internet dan sumber daya komputasi jarak jauh. Layanan cloud computing memungkinkan akses mudah ke sumber daya komputasi yang fleksibel dan skala dapat disesuaikan sesuai kebutuhan.

9. Cross-Validation

Teknik yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model prediktif dengan membagi data menjadi beberapa subset, sehingga model dapat diuji menggunakan data yang tidak digunakan saat pelatihan. Hal ini membantu dalam mengukur sejauh mana model dapat menggeneralisasi dengan baik pada data baru.

10. Data Analysis

Proses pengumpulan, pembersihan, transformasi, dan pemodelan data untuk mendapatkan wawasan dan informasi yang berguna. Data analysis melibatkan penerapan teknik statistik dan metode lainnya untuk memahami pola, tren, dan hubungan dalam data.

11. Data Cleansing

Proses mengidentifikasi, memperbaiki, dan menghapus data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau tidak relevan dari dataset. Tujuannya adalah untuk memastikan kualitas data yang baik sebelum dilakukan analisis lebih lanjut.

12. Data Engineer

Seseorang yang bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur data yang diperlukan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data dengan aman dan efisien.

13. Data Ethics

Prinsip-prinsip dan praktik yang berkaitan dengan penggunaan dan pengelolaan data secara etis. Hal ini mencakup pertimbangan privasi, keamanan, transparansi, dan tanggung jawab dalam mengolah dan membagikan data.

14. Data Governance

Kerangka kerja dan proses yang mengatur pengelolaan data organisasi. Data governance melibatkan penetapan kebijakan, standar, dan prosedur untuk memastikan integritas, keamanan, dan kualitas data yang tepat.

15. Data Lake

Penyimpanan data yang fleksibel dan skala dapat disesuaikan yang memungkinkan penyimpanan data mentah dari berbagai sumber tanpa perlu memprioritaskan struktur atau format sebelumnya. Data lake memungkinkan analisis yang mendalam dan fleksibilitas dalam mengakses data.

16. Data Mining

Penambangan Data mengacu pada penentuan hubungan antara variabel dan hasilnya diberikan satu set data. Data mining menggunakan teknik statistik, machine learning, dan pemrosesan data untuk mengungkap informasi yang berguna.

17. Data Preprocessing

Proses mempersiapkan dan membersihkan data sebelum diolah atau dianalisis. Ini melibatkan langkah-langkah seperti penghapusan data yang hilang, pengisian nilai yang hilang, normalisasi, dan transformasi data untuk memastikan kualitas dan konsistensi data.

18. Data Privacy

Perlindungan dan pengendalian akses terhadap informasi pribadi yang dikumpulkan dan disimpan oleh organisasi. Data privacy melibatkan kepatuhan terhadap kebijakan privasi, perlindungan data, dan perlindungan privasi individu.

19. Data Scientist

Profesional yang memiliki keahlian dalam analisis data, pemodelan statistik, dan pemrograman komputer. Mereka menerapkan teknik dan algoritma yang kompleks untuk menggali wawasan dari data dan membuat keputusan berdasarkan temuan tersebut.

20. Data Visualization

Representasi grafis dari data dan informasi untuk memudahkan pemahaman dan komunikasi. Data visualization menggunakan grafik, diagram, peta, dan visual lainnya untuk membantu menggambarkan pola, tren, dan hubungan dalam data.

21. Data Warehouse

Sistem yang dirancang untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisis data dari berbagai sumber yang berbeda. Data warehouse digunakan untuk menyatukan data yang terpisah agar dapat diakses dan dianalisis dengan lebih efisien.

22. Data Wrangling

Data wrangling adalah proses membersihkan, mengubah format, menggabungkan, dan mempersiapkan data mentah agar siap digunakan untuk analisis.

23. Decision Trees

Model prediktif yang menggunakan struktur pohon untuk menggambarkan keputusan dan konsekuensi yang mungkin berdasarkan fitur-fitur atau atribut-atribut data yang ada. Decision Trees digunakan dalam klasifikasi dan regresi untuk membuat prediksi berdasarkan aturan yang ditemukan dalam data.

24. Deep Learning

Subbidang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural networks) dengan banyak lapisan untuk mengenali pola dan mempelajari representasi fitur secara otomatis dari data yang kompleks. Deep Learning telah menghasilkan kemajuan yang signifikan dalam bidang seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan pemrosesan bahasa alami.

25. Dimensionality Curse

Fenomena di mana kinerja model Machine Learning menurun ketika jumlah fitur atau dimensi dalam dataset meningkat secara signifikan. Dimensionality Curse atau Kutukan Dimensi dapat menyebabkan kompleksitas perhitungan yang tinggi, overfitting, dan kesulitan dalam menemukan pola yang relevan dalam data.

26. Dimensionality Reduction

Teknik untuk mengurangi jumlah fitur atau dimensi dalam dataset dengan mempertahankan sebagian besar informasi yang relevan. Tujuannya adalah untuk mengatasi masalah dimensionality curse, mempercepat waktu komputasi, dan meningkatkan kinerja model dengan memilih subset fitur yang paling penting.

27. Ensemble Learning

Pendekatan dalam Machine Learning di mana beberapa model prediktif digabungkan untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan stabil. Ensemble learning dapat mengurangi overfitting, meningkatkan generalisasi model, dan menggabungkan kekuatan dari berbagai metode pembelajaran.

28. Exploratory Data Analysis (EDA)

Pendekatan analisis data yang digunakan untuk memeriksa dan memahami karakteristik, pola, dan hubungan dalam dataset. EDA melibatkan visualisasi data, perhitungan statistik sederhana, dan teknik eksplorasi lainnya untuk mengungkap wawasan awal dan mengarahkan analisis lebih lanjut.

29. Feature Engineering

Proses merancang dan memilih fitur atau atribut yang tepat dari data yang akan digunakan untuk melatih model Machine Learning. Feature Rngineering melibatkan transformasi, normalisasi, penggabungan, dan pembuatan fitur baru yang dapat meningkatkan kinerja model dan menggambarkan informasi yang lebih relevan.

30. Hadoop

Kerangka kerja open-source yang digunakan untuk mengelola dan memproses data secara terdistribusi pada cluster komputer. Hadoop memungkinkan penyimpanan dan pemrosesan data yang besar dan kompleks dengan menggunakan metode MapReduce.

31. K-Nearest Neighbors (KNN)

Algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi atau regresi. KNN mengklasifikasikan objek baru berdasarkan mayoritas label dari tetangga terdekatnya dalam ruang fitur.

32. Logistic Regression

Metode statistik yang digunakan untuk memprediksi probabilitas atau kemungkinan kejadian suatu peristiwa berdasarkan variabel independen. Meskipun disebut "regresi", logistic regression digunakan untuk masalah klasifikasi di mana variabel target adalah kategorikal.

33. Machine Learning

Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang fokus pada pengembangan sistem yang dapat belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring dengan pengalaman.

34. Model Deployment

Proses mengimplementasikan model machine learning yang telah dilatih ke dalam produksi sehingga dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan dalam lingkungan nyata.

35. Model Evaluation

Proses mengevaluasi kinerja model machine learning dengan menggunakan metrik dan teknik evaluasi yang relevan. Evaluasi model membantu mengukur sejauh mana model dapat menggeneralisasi data baru yang belum pernah digunakan untuk pelatihan.

36. Model Interpretability

Kemampuan untuk memahami dan menjelaskan alasan di balik prediksi atau keputusan yang dihasilkan oleh model machine learning. Model interpretability menjadi penting dalam menjelaskan dan memvalidasi proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh model.

37. Natural Language Processing (NLP)

Cabang dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pemahaman, interpretasi, dan generasi bahasa manusia oleh komputer. NLP memungkinkan komunikasi dan interaksi antara manusia dan mesin menggunakan bahasa manusia.

38. Neural Networks

Jaringan saraf tiruan yang terdiri dari serangkaian simpul (neuron) yang terhubung secara hierarkis. Neural Networks digunakan dalam deep learning untuk memproses data dan melakukan tugas-tugas seperti pengenalan pola, klasifikasi, dan prediksi.

39. Overfitting

Kondisi ketika model machine learning terlalu rumit atau terlalu "terlatih" pada data pelatihan tetapi kinerjanya menurun pada data yang belum pernah dilatih (data baru).

40. Predictive Analytics

Praktik menggunakan teknik statistik dan machine learning untuk memprediksi hasil masa depan berdasarkan data historis dengan mengidentifikasi pola dan tren.

41. Python

Bahasa pemrograman populer dalam analisis data dan pengembangan aplikasi. Python memiliki sintaks yang mudah dipahami dan kaya dengan perpustakaan (libraries atau packages) dan alat analisis data yang kuat.

42. Random Forests

Metode ensemble learning yang menggunakan sejumlah besar pohon keputusan acak untuk melakukan klasifikasi atau regresi. Random forests menggabungkan prediksi dari beberapa pohon (Decision Trees) untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat.

43. Regression

Teknik analisis statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen (target) dan variabel independen (fitur).

44. R programming

Bahasa pemrograman dan lingkungan pengembangan yang khusus digunakan dalam analisis statistik dan komputasi ilmiah. R programming memiliki berbagai paket dan fungsi yang kuat untuk memanipulasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data.

45. SQL (Structured Query Language)

Bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengelola dan mengakses database relasional. SQL digunakan untuk mengambil, memperbarui, dan menganalisis data dalam basis data menggunakan perintah yang terstruktur.

46 Supervised Learning

Supervised learning adalah salah satu pendekatan dalam machine learning di mana model belajar dari data pelatihan yang sudah diberi label

47. Support Vector Machines (SVM):

Algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi atau regresi. SVM mencari pemisah terbaik antara kelas-kelas data dengan memanfaatkan pembatas (hyperplane) dalam ruang fitur.

48. Time Complexity

Ukuran kinerja algoritma berdasarkan waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan algoritma sebagai fungsi dari ukuran input. Time complexity menggambarkan efisiensi algoritma dan berfungsi sebagai panduan untuk memilih algoritma yang tepat untuk masalah tertentu.

49. Time Series Analysis

Pendekatan pengolahan data yang digunakan untuk memodelkan, memprediksi, dan memahami pola perubahan data sepanjang waktu. Time series analysis digunakan dalam mempelajari data deret waktu seperti harga saham, cuaca, dan penggunaan energi.

50. Unsupervised Learning

Cabang dari machine learning di mana tidak ada variabel target yang disediakan, dan algoritma harus menemukan pola atau struktur dalam data tanpa pengawasan karena tidak ada variabel target. Unsupervised Learning digunakan untuk klasterisasi dan reduksi dimensi.

Kesimpulan

Kita sudah membahas banyak sekali istilah dalam Data Science mulai dari A/B Testing, API, Artificial Intelligence (AI) hingga Time Series Analysis dan Unsupervised Learning. Melalui pemahaman berbagai istilah utama ini dapat memperluas pengetahuan dan memberikan insight maupun menjadi pijakan awal yang baik untuk mendalami bidang Data Science.

Jika Anda tertarik mempelajari Data Science dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data hingga #JadiTalentaData handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!

Baca juga Topik yang Mungkin Relevan:

• Data Basics dalam Data Science, Apa Sajakah Itu?
• Bagaimana Cara Menjadi Data Scientist?
• Sejarah Data Science dari Tahun ke Tahun
• Tips Belajar Data Science untuk Pemula Anti Gagal!