Data Science Introductioj

1. Apa definisi utama dari Data Science?

• 1. Proses desain perangkat lunak

• 1. Proses ekstraksi wawasan dari data

• 1. Pengembangan aplikasi web

• 1. Analisis keuangan perusahaan

Mana yang bukan merupakan skill utama yang diperlukan dalam Data Science?

• Domain Knowledge

• Computer Science

• Math & Statistics

• Kaya akan Informasi

Jenis analisis data apa yang digunakan untuk menjawab pertanyaan apa tindakan yang optimal untuk mencapai hasil yang diinginkan?

• Descriptive Analytics

• Diagnostic Analytics

• Predictive Analytics

• Prescriptive Analytics

TokoOnline ingin mengurangi jumlah pelanggan yang berhenti berbelanja. Mereka memiliki data historis tentang pelanggan, termasuk frekuensi pembelian, total pengeluaran, skor kepuasan, dan waktu sejak pembelian terakhir. Manajemen meminta tim data science untuk mengembangkan solusi yang dapat membantu mereka mengidentifikasi pelanggan yang kemungkinan besar akan churn dalam 3 bulan ke depan.

Jenis analitik apa yang paling cocok digunakan dalam kasus ini?

• Descriptive Analytics

• Diagnostic Analytics

• Predictive Analytics

• Prescriptive Analytics

Apa perbedaan utama antara data terstruktur dan data tidak terstruktur?

• Data terstruktur diorganisir dalam tabel dengan baris dan kolom, sedangkan data tidak terstruktur tidak memiliki format yang telah ditentukan, seperti teks atau gambar.

• Data terstruktur hanya berupa teks, sedangkan data tidak terstruktur berupa angka dan tabel.

• Data terstruktur sulit dianalisis, sedangkan data tidak terstruktur mudah diindeks dalam database.

• Data terstruktur hanya digunakan untuk visualisasi, sedangkan data tidak terstruktur digunakan untuk machine learning.

Berdasarkan grafik berikut, apa kesalahan utama dalam visualisasi data ini?

• Warna grafik yang terlalu mencolok

• Penggunaan sumbu y yang tidak tepat

• Judul grafik yang terlalu panjang

• Tidak adanya label pada sumbu x

Apa saja kegiatan yang termasuk dalam persiapan data untuk proyek Data Science?

• Membuat visualisasi dashboard dan laporan

• Pembersihan data seperti menangani missing value dan menghilangkan duplikat

• Mengembangkan aplikasi web dan API

• Melatih model machine learning dan mengevaluasi performanya

Sebuah bank ingin mengembangkan sistem untuk mendeteksi transaksi kartu kredit yang mencurigakan (fraud). Setelah memahami kebutuhan bisnis dan menyiapkan data transaksi, langkah apa yang harus dilakukan selanjutnya untuk membangun solusi ini?

• Membuat dashboard visualisasi untuk menampilkan transaksi

• Melakukan pemodelan untuk membangun sistem deteksi fraud

• Mengumpulkan umpan balik dari pengguna sistem

• Pembangunan/deploy sistem

Apa perbedaan utama antara peran Data Scientist dan Data Engineer dalam sebuah proyek Data Science

• Data Scientist membangun pipeline data, sedangkan Data Engineer membuat model machine learning.

• Data Scientist menganalisis data dan membangun model untuk wawasan, sedangkan Data Engineer membangun infrastruktur data seperti pipeline dan penyimpanan

• Data Scientist hanya menggunakan alat visualisasi seperti Tableau, sedangkan Data Engineer melakukan pembersihan data

• Data Scientist dan Data Engineer memiliki tugas yang sama, hanya berbeda dalam penggunaan alat pemrograman

Seorang Data Scientist menerima data dalam format biner 1011 yang perlu dikonversi ke angka desimal untuk analisis lebih lanjut. Berapa nilai desimal dari bilangan biner 1011?

• 10

• 11

• 12

• 13