‫Selamat datang kembali.
‫Jadi apa itu data, maksud saya, kita sudah membicarakannya dan kita harus memiliki gagasan tentang apa itu data dan kita
‫juga tahu mengapa bisnis peduli dengan data, bukan?
‫Kita hidup di dunia sekarang di mana data sangat berharga dan beberapa perusahaan paling berharga menjadi berharga karena mereka
‫mengumpulkan data.
‫Perusahaan seperti Facebook dan Google menjual data untuk menghasilkan uang.
‫Mereka menyediakan produk untuk pelanggan dengan menggunakan data untuk meningkatkan produk mereka.
‫Data adalah emas baru.
‫Jadi bisnis peduli karena dengan memahami data mereka, itu bisa menjadi bagian dari produk, seperti
‫membuat mesin rekomendasi YouTube, kami dapat menanyakan apakah perusahaan baik-baik saja untuk memantau penjualan dan statistik
‫perusahaan.
‫Dan Anda juga dapat menggunakan data untuk meningkatkan perusahaan dan bertanya, dapatkah kami melakukan yang lebih baik?
‫Apa yang bisa kita tingkatkan?
‫Bagaimana kita bisa membuat aplikasi kita lebih cepat?
‫Jadi bisnis sangat peduli dengan data, tetapi saya ingin meluangkan sedikit waktu untuk benar-benar memahami apa
‫yang dilakukan insinyur data dengan memanipulasi atau mengumpulkan data ini.
‫Jadi mari kita bicara tentang empat jenis data yang berbeda.
‫Kami belajar bahwa ada sesuatu yang disebut data terstruktur.
‫Nah, ini adalah data yang sebenarnya diatur dengan baik untuk kita pahami dan baca, karena data dikumpulkan
‫dengan cara yang berbeda dari sumber yang berbeda.
‫Benar.
‫Tapi begitu di komputer, ada cara standar, biasanya di tabel atau yang kita sebut matriks, tabel
‫yang mudah dibaca.
‫Atribut biasanya kolom dan baris biasanya contoh.
‫Dan terkadang kita memiliki output dan kolom tersebut berada di kolom paling kanan seperti yang kita lihat dengan
‫pembelajaran mesin, di mana kita memprediksi output berdasarkan input dan struktur.
‫Data biasanya berasal dari hal-hal seperti database relasional seperti MySQL, pascakrisis, dan database relasional lainnya yang
‫memungkinkan kita melakukan sesuatu yang disebut kueri ESKIL, yaitu, melakukan tindakan pada data
‫terstruktur untuk mengumpulkan informasi.
‫Lalu ada data semi terstruktur, masih berupa data terstruktur, tetapi seringkali dalam bentuk seperti XML, CSFI,
‫yang telah kita lihat atau JSON.
‫Dan ini hanyalah ekstensi yang berbeda dan cara yang berbeda untuk menyimpan data dalam file yang berbeda.
‫Misalnya, situs web yang sangat populer untuk mengambil data yang terbuka secara online dan menemukan kumpulan data, bahkan mungkin melakukan kompetisi
‫atau melihat buku catatan orang lain dan membicarakan topik pembelajaran mesin, nah,
‫Kagle memungkinkan kita untuk benar-benar melihat kumpulan data yang tersedia untuk kita untuk digunakan dan dimainkan.
‫Dan di sini, jika saya mengetik sesuatu seperti XML.
‫Anda akan memberi saya semua informasi atau semua data.
‫Mari kita membuat ini lebih besar yang dalam format XML.
‫Jadi, misalnya, jika saya mengklik gambar sel darah.
‫Dan saya.
‫Coba lihat di sini, saya melihat bahwa sumber data ada beberapa file CSFI, tetapi ada juga
‫beberapa file XML.
‫Dan jika saya gulir ke bawah, ada juga beberapa gambar.
‫Jadi berbagai format data yang bisa kita gunakan.
‫Omong-omong, jika Anda mengklik Filter di sini, Anda akan benar-benar melihat beberapa jenis file yang tersedia untuk
‫data.
‫Sekarang kita tahu tentang CVS, ada juga Jason di mana Jason, jika kita melihat dan pergi ke gaya bir yang satu
‫ini.
‫Jika saya gulir ke bawah, kami melihat bahwa itu dalam format JSON dan format Jason, Anda dapat melihat struktur
‫seperti pohon ini untuk menjelajahi data.
‫Jadi hanya sedikit berbeda dari CSFI.
‫Hanya cara lain untuk mengatur data.
‫Seperti yang telah saya sebutkan.
‫Di Kagle, Anda akan menemukan semua jenis kumpulan data ini menggunakan hal yang berbeda, SQLite
‫Light, misalnya, adalah jenis database dan menggunakan Eskew juga data terstruktur.
‫Jadi jika saya meminta Anda cahaya di sini dan mencari sesuatu menggunakan database relasional.
‫Anda akan melihat bahwa penggunaan ini meminta Anda semua.
‫Dan itu memberi tahu kita jenis perdagangan apa yang dimilikinya.
‫Begitu banyak cara untuk menjelajahi Kagle, tetapi kedua jenis data ini biasanya terorganisir dengan baik dan
‫mudah untuk kita manipulasi dengan alat seperti panda untuk kopi.
‫Dan Anda sebenarnya bisa melakukan semuanya dengan panda.
‫Jenis ketiga adalah data tidak terstruktur.
‫Dan Daniel sudah menyebutkan ini.
‫Benar?
‫Ide tentang data tidak terstruktur ini bagus, biasanya tidak dalam format sederhana yang benar-benar dapat kita manipulasi
‫dan analisis dengan mudah.
‫Ini sering berupa hal-hal seperti email atau PDF atau dokumen apa pun di mana mungkin sebenarnya
‫memahaminya sedikit lebih sulit.
‫Ini tidak terstruktur.
‫Akhirnya, kami memiliki data biner.
‫Ini adalah hal-hal seperti file audio, file gambar, file video.
‫Mereka dalam biner yaitu satu dan nol yang dapat dipahami komputer.
‫Tetapi bagi kami untuk mengkategorikannya, itu sangat, sangat sulit.
‫Seperti yang Anda lihat, itu berjalan dari atas ke bawah.
‫Dari data yang benar-benar terorganisir, berlabel baik hingga sesuatu yang sedikit lebih sulit untuk diatur, terutama untuk mesin, jadi
‫mengapa kita harus membicarakan keempat jenis data ini?
‫Yah, karena kebanyakan bisnis.
‫Semakin besar mereka tidak hanya akan memiliki data terstruktur, mereka akan memiliki semua jenis data,
‫semua jenis input yang entah bagaimana perlu bekerja sama.
‫Jadi salah satu pekerjaan seorang insinyur data pada dasarnya adalah menggunakan fakta bahwa ada semua jenis data
‫ini dan entah bagaimana menggabungkannya atau mengaturnya dengan cara yang berguna bagi bisnis.
‫Mari kita istirahat di sini dan jelajahi lagi di video berikutnya.