Assalamu‘alaikum wr. wb.
Halo semuanya! Data Science juga ada kaitannya dengan Matematika, untuk itu juga harus menguasai Matematika. Inilah beberapa Penggunaan Matematika dalam Data Science, dan juga Tools Python untuk Matematika dalam Data Science.
Sumber Artikel : Geeksforgeeks.org dan Simplilearn.com
Matematika adalah bagian Integral dari Data Science. Setiap praktisi ilmu data atau orang yang tertarik untuk membangun Karir di ilmu data perlu memiliki latar belakang kuat dalam bidang matematika tertentu.
Tergantung pada pilihan Karir Anda sebagai seorang Data Scientist, Anda akan memerlukan setidaknya gelar B.A., M.A., atau Ph.D. untuk memenuhi syarat untuk dipekerjakan di sebagian besar organisasi. Sebagian besar kemampuan Anda untuk menerjemahkan keterampilan ilmu data Anda ke dalam skenario dunia nyata bergantung pada keberhasilan dan pemahaman Anda terhadap matematika.
Karir dalam Data Science membutuhkan studi matematika karena algoritma pembelajaran mesin, dan melakukan analisis serta menemukan wawasan dari data memerlukan matematika. Meskipun matematika tidak akan menjadi satu-satunya persyaratan untuk pendidikan dan karir Anda di ilmu data, tetapi seringkali menjadi salah satu yang paling penting. Mengidentifikasi dan memahami tantangan bisnis dan menerjemahkannya menjadi tantangan matematis dianggap sebagai salah satu langkah terpenting dalam alur kerja seorang ilmuwan data.
Akankah Anda menjadi Data Science, Machine Learning Engineer, pengembang intelijen bisnis, arsitek data, atau spesialis industri lainnya? Mungkin Anda belum tahu jalur tepat yang akan Anda ambil dalam Karir Data Science Anda. Namun, perhatikan berbagai jenis persyaratan matematika dan apa yang digunakan dalam ilmu data. Anda akan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang keterampilan dan minat Anda dan pada akhirnya dapat mengejar pendidikan matematika pilihan Anda.
Mari kita mulai dengan melihat berbagai jenis matematika yang digunakan dalam ilmu data sehingga Anda memiliki gambaran yang lebih baik tentang apa yang benar-benar perlu Anda ketahui tentang matematika dan Karir Data Science Anda.
A. Jenis-jenis Matematika dalam Data Science
Data Science memiliki hubungan yang erat dengan Matematika karena Matematika merupakan salah satu komponen inti dalam pemahaman dan penerapan konsep-konsep yang mendasari analisis data, statistik, dan algoritma dalam Data Science. Berikut adalah beberapa cara di mana Matematika terkait dengan Data Science:
1. Statistik
Matematika adalah dasar dari statistik, yang merupakan bagian penting dari Data Science. Statistik digunakan untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola, mengukur variabilitas, dan membuat keputusan berdasarkan bukti-bukti numerik. Statistik inferensial, seperti uji hipotesis, interval kepercayaan, dan regresi, sangat penting dalam mengambil kesimpulan dari data.
2. Aljabar Linear
Aljabar Linear digunakan dalam pengolahan data dan transformasi data. Misalnya, dalam Analisis Komponen Utama (PCA), aljabar linear digunakan untuk mengurangi dimensi data dan mengidentifikasi pola yang dominan.
3. Kalkulus
Kalkulus, termasuk Diferensial (Turunan), Integral, Limit, dan Notasi Sigma/Pi, digunakan dalam optimisasi algoritma. Misalnya, ketika Anda mentuning model Machine Learning, kalkulus digunakan untuk menemukan nilai-nilai parameter yang menghasilkan prediksi terbaik.
4. Teori Probabilitas
Teori Probabilitas digunakan untuk memodelkan ketidakpastian dalam data dan prediksi. Distribusi Probabilitas, Teorema Bayes, dan konsep probabilitas lainnya penting dalam Statistik dan Machine Learning.
5. Analisis Numerik
Matematika digunakan dalam analisis numerik untuk memecahkan masalah yang melibatkan perhitungan numerik. Ini penting dalam mengimplementasikan algoritma machine learning dan analisis data.
6. Teori Graf
Teori graf digunakan dalam analisis jaringan, analisis sosial, dan berbagai aplikasi lainnya di Data Science. Ini membantu dalam mengidentifikasi hubungan dan struktur dalam data yang bersifat grafis.
7. Teori Informasi
Konsep-konsep dari teori informasi, seperti entropi, digunakan dalam analisis data, terutama dalam pemrosesan teks dan kompresi data.
8. Pemahaman Model
Matematika memungkinkan pemahaman yang lebih dalam tentang model statistik dan algoritma machine learning. Ini membantu Data Scientist untuk mengerti bagaimana model bekerja, mengapa mereka memberikan hasil tertentu, dan bagaimana mereka dapat disesuaikan untuk tugas tertentu.
B. Tools Python untuk Matematika dalam Data Science
Python adalah bahasa pemrograman yang sangat populer dalam dunia Data Science, dan ada banyak perpustakaan (libraries) dan alat (tools) yang dapat digunakan untuk melakukan operasi matematika yang diperlukan dalam analisis data. Berikut ini beberapa tools Python yang sering digunakan dalam konteks matematika dalam Data Science:
1. NumPy
NumPy (Numerical Python) adalah perpustakaan yang paling mendasar dan penting untuk komputasi numerik dalam Python. NumPy menyediakan array multidimensi yang efisien dan beragam fungsi matematika yang kuat untuk operasi seperti perhitungan statistik, operasi matriks, dan aljabar linear.
2. SciPy
SciPy adalah perpustakaan yang dibangun di atas NumPy dan menyediakan berbagai algoritma dan fungsi matematika yang lebih lanjut, termasuk optimisasi, interpolasi, transformasi Fourier, dan pemrosesan sinyal.
3. SymPy
SymPy adalah perpustakaan Python yang digunakan untuk komputasi simbolik. Ini memungkinkan Anda untuk melakukan manipulasi matematika simbolik, seperti diferensiasi, integrasi, dan penyelesaian persamaan.
4. pandas
pandas adalah perpustakaan yang digunakan untuk manipulasi dan analisis data tabular. Ini menyediakan alat yang kuat untuk pengindeksan, pemfilteran, pengelompokan, dan pengolahan data dalam format DataFrame.
5. matplotlib
matplotlib adalah perpustakaan untuk visualisasi data. Dengan matplotlib, Anda dapat membuat berbagai jenis grafik dan plot matematika untuk memvisualisasikan hasil analisis data Anda.
6. SymPy
SymPy adalah perpustakaan Python untuk komputasi simbolik. Ini digunakan untuk melakukan operasi matematika dengan simbol-simbol aljabar, seperti penyelesaian persamaan, diferensiasi, dan integrasi.
7. scikit-learn
Jika Anda tertarik pada Machine Learning, scikit-learn menyediakan berbagai algoritma pembelajaran mesin yang membutuhkan matematika di balik layar, seperti regresi, pengelompokan, dan pemrosesan teks.
8. statsmodels
statsmodels adalah perpustakaan untuk pemodelan statistik dalam Python. Ini memiliki alat untuk analisis regresi, uji hipotesis, dan eksplorasi data statistik.
9. TensorFlow dan PyTorch
Jika Anda berkecimpung dalam Deep Learning, TensorFlow dan PyTorch adalah perpustakaan yang menyediakan alat dan fungsi matematika untuk membangun dan melatih model neural networks.
10. SymPy
SymPy adalah perpustakaan Python untuk komputasi simbolik. Ini digunakan untuk melakukan operasi matematika dengan simbol-simbol aljabar, seperti penyelesaian persamaan, diferensiasi, dan integrasi.
Itulah Penjelasan tentang Data Science. Mohon maaf apabila ada kesalahan sedikitpun.
Terima Kasih 😄😘👌👍 :)
Wassalamu‘alaikum wr. wb.