Data science merupakan bidang yang menggabungkan ilmu matematika, statistika, dan teknologi untuk mengekstrak informasi dari data yang besar dan kompleks. Dalam proses ini, matematika memainkan peran yang sangat penting.
Pertama, matematika digunakan dalam data science untuk memahami struktur dari data. Matematika dapat digunakan untuk menentukan hubungan antara variabel-variabel dalam data, memprediksi perilaku data di masa depan, dan menentukan pola-pola dalam data.
Kedua, matematika digunakan dalam data science untuk menganalisis data. Metode-metode matematika seperti analisis regresi, analisis kluster, dan analisis komponen utama digunakan untuk mengekstrak informasi dari data.
Ketiga, matematika digunakan dalam data science untuk membuat model dari data. Model-model matematika seperti model regresi, model jaringan saraf, dan model bayesian digunakan untuk memprediksi perilaku data di masa depan atau untuk mengekstrak informasi dari data.
Keempat, matematika digunakan dalam data science untuk mengevaluasi kualitas model. Metode-metode matematika seperti validasi kross, uji perbandingan, dan uji hipotesis digunakan untuk mengevaluasi kualitas model yang dibuat dari data.
Aplikasi matematika dalam data science sangat penting karena matematika dapat digunakan untuk memahami, menganalisis, dan membuat model dari data yang kompleks. Dengan menggunakan matematika dalam data science, para ilmuwan data dapat mengekstrak informasi yang bermanfaat dari data yang besar dan kompleks, memprediksi perilaku data di masa depan, dan mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan data tersebut.
Salah satu contohnya yang paling populer adalah Machine Learning, yang merupakan cabang dari data science yang menggunakan matematika dan statistika untuk membuat model yang dapat belajar dari data. Metode-metode seperti pembelajaran supervised, unsupervised, dan reinforcement learning menggunakan matematika untuk membuat model yang dapat mengambil keputusan atau memprediksi hasil berdasarkan data yang diberikan.
Selain itu, matematika juga digunakan dalam data visualization, yang merupakan proses membuat visualisasi dari data yang memungkinkan untuk memahami dan mengekstrak informasi dari data dengan lebih baik. Metode-metode seperti grafik kolom, bar, dan line digunakan untuk menampilkan data dalam bentuk yang mudah dibaca dan diinterpretasikan.
Secara keseluruhan, matematika memainkan peran yang sangat penting dalam data science. Matematika digunakan untuk memahami struktur dari data, menganalisis data, membuat model dari data, dan mengevaluasi kualitas model. Aplikasi-aplikasi matematika dalam data science sangat bervariasi, mulai dari pembelajaran mesin hingga visualisasi data, dan sangat penting untuk mengekstrak informasi yang bermanfaat dari data yang besar dan kompleks.
bacaan tambahan :
1. "Data Science from Scratch" by O'Reilly Media - Buku ini memberikan pandangan umum tentang data science dan bagaimana matematika digunakan dalam proses ini.
2. "An Introduction to Statistical Learning" by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani - Buku ini memberikan pemahaman tentang metode-metode statistik yang digunakan dalam data science dan bagaimana matematika digunakan dalam proses ini.
3. "The Hundred-Page Machine Learning Book" by Andriy Burkov - Buku ini memberikan pandangan umum tentang machine learning dan bagaimana matematika digunakan dalam proses ini.
4. "Data Science for Business" by Foster Provost and Tom Fawcett - Buku ini memberikan pandangan umum tentang bagaimana data science digunakan dalam bisnis dan bagaimana matematika digunakan dalam proses ini.
5. "Data Science Handbook" edited by Carl Shan, Max Shron, and Peter Skomoroch - Buku ini memberikan pandangan umum tentang data science dari berbagai sudut pandang dan bagaimana matematika digunakan dalam proses ini.
6. "Applied Predictive Modeling" by Max Kuhn and Kjell Johnson - Buku ini memberikan pandangan umum tentang pemodelan prediksi