Apa yang dimaksud dengan Data Science?

• Ilmu pengetahuan tentang komputer

• Ilmu pengetahuan tentang data dan informasi

• Ilmu pengetahuan tentang algoritma

• Ilmu pengetahuan tentang robotika

Langkah pertama dalam proses Data Science adalah:

• Eksplorasi data

• Pembersihan data

• Analisis data

• Pengumpulan data

Bahasa pemrograman yang sering digunakan dalam Data Science adalah:

• Bahasa Indonesia

• Bahasa Indonesia

• Bahasa R

• Bahasa Jerman

Apa tujuan utama dari Eksplorasi Data (Data Exploration) dalam Data Science?

• Mengumpulkan data dari berbagai sumber

• Membersihkan data dari nilai yang hilang

• Mengidentifikasi pola dan tren dalam data

• Menerapkan algoritma statistik

Apa manfaat utama penggunaan sistem rekomendasi dalam platform streaming video?

• Mengamankan data pengguna

• Mempercepat koneksi internet

• Memberikan rekomendasi konten yang sesuai dengan preferensi pengguna

• Meningkatkan keamanan platform

Mengapa Data Science penting dalam berbagai industri?

• Membuat keputusan berdasarkan tebakan

• Menganalisis data historis

• Mengidentifikasi pola dan tren

• Meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman pelanggan

Apa yang dimaksud dengan pengenalan suara dalam Data Science?

• Mengidentifikasi jenis suara dalam industri musik

• Teknik mengidentifikasi suara dari berbagai sumber audio

• Mengidentifikasi suara yang tidak jelas

• Teknik identifikasi suara dalam bahasa asing

Bagaimana Data Science membantu perusahaan e-commerce?

• Menyediakan bantuan pelanggan secara manual

• Mendeteksi penipuan transaksi

• Menghadirkan produk murah

• Memberikan layanan pelanggan secara langsung

Apa yang dimaksud dengan eksplorasi data dalam Data Science?

• Menganalisis data dengan menggunakan bahasa pemrograman R

• Membersihkan data dari nilai yang salah

• Mengidentifikasi pola dan tren dalam data

• Mengumpulkan data dari berbagai sumber

Mengapa penting bagi organisasi untuk mengumpulkan dan menyimpan data dengan hati-hati?

• Data tidak memiliki nilai penting bagi organisasi

• Data dapat digunakan untuk mengidentifikasi pelanggan baru

• Data yang tidak terstruktur tidak mempengaruhi analisis

• Data dapat memberikan wawasan berharga untuk pengambilan keputusan