Thread by @pacmannai

Bagaimana tren Data Science pada 2023?

Hackerrank telah merilis 8 tren Data Science yang paling menonjol pada tahun 2023.

Topik-topik yang akan Pacmin jabarkan di bawah ini bisa menjadi referensi buat kamu yang ingin terjun ke bidang data.

Yuk simak di #PacSumberBelajar!

1. Automated Data Cleansing

Automated Data Cleansing akan memungkinkan Data Scientist untuk menghemat waktu dan sumber daya dengan mengalihkan pekerjaan yang memakan waktu dan tenaga ke platform berbasis AI.

Sehingga dapat fokus pada tindakan yang lebih berdampak seperti interpretasi data dan pembangunan model Machine Learning.

2. AutoML

AutoML memungkinkan Data Scientist untuk membangun model Machine Learning dengan lebih efisien dan scalable, serta meningkatkan produksi tim data science dan membuat Machine Learning lebih terjangkau bagi bisnis.

Bahkan, platform seperti Azure Machine Learning dan DataRobot memungkinkan pengguna dengan pengalaman pemrograman terbatas untuk bekerja dengan ML.

3. Customer Personalization

Data Science menggunakan AI dan Machine Learning untuk memprediksi perilaku konsumen, membuat sistem rekomendasi yang begitu efektif hingga 52% konsumen mengharapkan tawaran dari merek yang selalu dipersonalisasi.

Dengan kemampuan menganalisis perilaku pelanggan, Data Scientist akan berada di garda depan usaha ini.

4. Data Science in the Blockchain

Pada tahun 2024, perusahaan diproyeksikan akan menghabiskan $20 miliar per tahun untuk layanan teknis blockchain.

Oleh karena itu, Data Science akan membantu perusahaan memahami blockchain dan menghasilkan wawasan dari jumlah data yang besar pada blockchain.

5. Machine Learning as a Service

MLaaS adalah model berbasis cloud di mana tim teknis mengalihkan pekerjaan Machine Learning ke penyedia layanan eksternal.

Dengan biaya awal yang rendah, Machine Learning akan menyebar ke industri dan perusahaan yang sebelumnya tidak bisa mengimplementasikannya.

Contoh penggunaan MLaaS termasuk analisis ulasan produk, kendaraan otonom, analisis prediktif, dan lainnya.

Provider terkemuka termasuk AWS Machine Learning, Google Cloud Machine Learning, Microsoft Azure Machine Learning, dan IBM Watson Machine Learning Studio.

6. Natural Language Processing

NLP adalah cabang AI yang fokus pada melatih komputer untuk memahami bahasa seperti manusia.

Data Scientist memainkan peran penting dalam bidang yang semakin berkembang ini.

Contoh penggunaan NLP meliputi analisis skor kredit, chatbot layanan pelanggan, deteksi berita palsu, dan lainnya.

Dengan beragam aplikasi potensial, NLP termasuk tren paling menjanjikan dalam data science.

7. TinyML

TinyML adalah implementasi Machine Learning pada perangkat kecil dan berdaya rendah.

Berbeda dengan CPU atau GPU konsumen, perangkat TinyML dapat berjalan pada mikrokontroler yang mengonsumsi 1.000x lebih sedikit daya.

Dengan biaya yang sangat efisien, TinyML memberikan manfaat Machine Learning tanpa kekurangan daya dan anggaran.

8. Synthetic Data

Data adalah "minyak" yang menggerakkan era kecerdasan buatan, namun tidak semua perusahaan memiliki akses ke data dalam jumlah besar.

Solusinya adalah data sintetis, di mana Data Scientist menggunakan algoritma untuk membuat data yang meniru sifat statistik dari dataset aslinya.

Data sintetis memiliki beragam aplikasi potensial seperti pelatihan medis, deteksi penipuan, dan kendaraan otonom. Efek pasti dari penggunaan data sintetis adalah terciptanya lebih banyak data lagi.

Ada kelas GRATIS selama 2 MINGGU yang bisa kamu coba untuk merasakan langsung bagaimana sistem dan materi belajar di Pacmann.

Yuk! Coba dulu aja.
pacmann.io/trial-course?u…

Sumber bacaan:
hackerrank.com/blog/top-8-dat…