Jaja Jamaludin
Beberapa Aplikasi Sains Data dalam Pendidikan
Eduaksi | 2024-03-24 06:22:27Beberapa aplikasi sains data dalam pendidikan antarra lain:
- RapidMiner: RapidMiner adalah sebuah aplikasi yang digunakan untuk mengolah dan memproses data. Algoritma yang digunakan pada workshop ini adalah ID3, yang menghasilkan pohon keputusan yang mudah untuk dipahami.
- Data Science. Data science adalah ilmu yang menggabungkan beberapa ilmu lainnya, yaitu ilmu Matematika/Statistika, ilmu coding (Ilmu Komputer), serta pemahaman akan bisnis. Kombinasi ketiganya akan menghasilkan algoritma yang bisa menganalisis data dan menemukan insight yang tersembunyi di dalam data.
Untuk menggunakan RapidMiner, peserta didik dapat mempelajari ilmu data science pada sekolah yang telah menyediakan sarana yang memadai. Latihan menggunakan berbagai contoh kasus akan sangat membantu untuk memahami data science. Data Science dapat membantu bisnis di bidang pendidikan untuk menganalisis data siswa, termasuk data akademik, perilaku, dan data demografis. Analisis ini bertujuan untuk membantu dalam memahami kebutuhan individu siswa, sehingga seharusnya perlakuan yang diberikan dalam proses pembelajaran pun tidak bisa disama-ratakan.
Dalam penerapan sains data dalam pendidikan, beberapa alat yang digunakan antara lain:
1. Python. Python adalah bahasa pemrograman populer yang digunakan dalam data science. Python digunakan untuk membangun model analisis data, memproses data, dan menghasilkan prediksi yang berharga dari data tersebut.
2. R. R adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk data science. R digunakan untuk membangun model analisis data, memproses data, dan menghasilkan prediksi yang berharga dari data tersebut.
3. Jupyter Notebook: Jupyter Notebook adalah alat yang digunakan untuk membuat dan mengedit dokumen interaktif yang berisi kode pemrograman, teks, dan visualisasi. Jupyter Notebook digunakan untuk mengembangkan dan menganalisis data.
4. Apache Kafka: Apache Kafka adalah platform streaming data yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan memproses data secara real-time. Kafka memungkinkan data scientist dan data analyst untuk bekerja dengan data streaming dan mengintegrasikannya dengan alat lain.
5. Google Data Studio: Google Data Studio adalah alat visualisasi data yang mampu mengubah dashboard dan laporan menjadi lebih informatif, interaktif, dan responsif. Google Data Studio juga memungkinkan membagikan data dan berkolaborasi secara real-time dengan tim lain.
6. Tableau. Tableau adalah tools business intelligence untuk visualisasi data. Fungsi dari Tableau adalah mempercepat pembuatan visualisasi interaktif dari pengolahan data tertentu. Tableau cocok digunakan untuk pemula karena tidak butuh skill programming untuk mengoperasikannya.
7. Numpy: Numpy adalah library dari Python yang memungkinkan para melakukan perhitungan ilmiah, dan lain sebagainya. Numpy berfungsi untuk menulis dan membaca set data besar yang berasal dari disk, dan ini memungkinkan operasi matematika yang efisien.
8. Pandas: Pandas adalah library Python yang digunakan untuk melakukan analisis data. Pandas memungkinkan pengolahan data dengan format berbeda, seperti series dan dataframe.
9. Matplotlib: Matplotlib adalah library Python yang digunakan untuk membuat visualisasi data. Matplotlib memungkinkan pengolahan data dengan format berbeda, seperti series dan dataframe.
10. Seaborn. Seaborn adalah library Python yang digunakan untuk membuat visualisasi data statistik. Seaborn memungkinkan pengolahan data dengan format berbeda, seperti series dan dataframe.
11. Scikit-learn. Scikit-learn adalah library Python yang digunakan untuk membangun model analisis data. Scikit-learn memungkinkan pengolahan data dengan format berbeda, seperti series dan dataframe.
12. TensorFlow. TensorFlow adalah platform machine learning yang digunakan untuk membangun model analisis data. TensorFlow memungkinkan pengolahan data dengan format berbeda, seperti series dan dataframe.
13. Keras. Keras adalah library machine learning yang digunakan untuk membangun model analisis data. Keras memungkinkan pengolahan data dengan format berbeda, seperti series dan dataframe.
14. Pandas-Profiling: Pandas-Profiling adalah library Python yang digunakan untuk membuat profil data. Pandas-Profiling memungkinkan pengolahan data dengan format berbeda, seperti series dan dataframe.
15.Dask: Dask adalah library Python yang digunakan untuk memproses data dengan format berbeda, seperti series dan dataframe. Dask memungkinkan pengolahan data dengan format berbeda, seperti series dan dataframe.
16. Plotly: Plotly adalah library Python yang digunakan untuk membuat visualisasi data. Plotly memungkinkan pengolahan data dengan format berbeda, seperti series dan dataframe.
17. Boosting: Boosting adalah teknik machine learning yang digunakan untuk membangun model analisis data. Boosting memungkinkan pengolahan data dengan format berbeda, seperti series dan dataframe.
18. Random Forest. Random Forest adalah teknik machine learning yang digunakan untuk membangun model analisis data. Random Forest memungkinkan pengolahan data dengan format berbeda, seperti series dan dataframe.
19. Gradient Boosting: Gradient Boosting adalah teknik machine learning yang digunakan untuk membangun model analisis data. Gradient Boosting memungkinkan pengolahan data dengan format berbeda, seperti series dan dataframe.
20. Support Vector Machine (SVM). SVM adalah teknik machine learning yang digunakan untuk membangun model analisis data. SVM memungkinkan pengolahan data dengan format berbeda, seperti series.
Disclaimer
Retizen adalah Blog Republika Netizen untuk menyampaikan gagasan, informasi, dan pemikiran terkait berbagai hal. Semua pengisi Blog Retizen atau Retizener bertanggung jawab penuh atas isi, foto, gambar, video, dan grafik yang dibuat dan dipublished di Blog Retizen. Retizener dalam menulis konten harus memenuhi kaidah dan hukum yang berlaku (UU Pers, UU ITE, dan KUHP). Konten yang ditulis juga harus memenuhi prinsip Jurnalistik meliputi faktual, valid, verifikasi, cek dan ricek serta kredibel.
