DATA SCIENCE STUDI KASUS PEMAIN BOLA FIFA

 DATA SCIENCE PEMAIN SEPAK BOLA FIFA TAUN 2019 

    Data science adalah bidang yang menggabungkan berbagai teknik, algoritma, proses, dan sistem untuk mengekstrak pengetahuan dan wawasan dari data terstruktur maupun tidak terstruktur. Data science melibatkan penggunaan metode ilmiah, matematika, statistik, dan teknologi komputer untuk menganalisis dan menginterpretasikan data dalam jumlah besar.

Berikut adalah komponen utama dari data science:

1. Pengumpulan Data: Proses mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti basis data, API, sensor, atau data publik.

2. Pembersihan Data: Tahap ini melibatkan pembersihan dan transformasi data untuk memastikan kualitas dan konsistensinya. Ini bisa mencakup penanganan nilai yang hilang, duplikasi, atau kesalahan dalam data.

3. Analisis Data: Menggunakan teknik statistik dan komputasi untuk menganalisis data dan menemukan pola, tren, dan wawasan. Ini bisa melibatkan eksplorasi data secara deskriptif, inferensial, atau prediktif.

4. Pemodelan Data: Penggunaan algoritma machine learning untuk membuat model yang dapat memprediksi hasil atau mengklasifikasikan data. Model ini dilatih menggunakan data historis dan dievaluasi untuk akurasi dan kinerjanya.

5. Visualisasi Data: Penyajian data dalam bentuk grafik atau visual lainnya untuk memudahkan pemahaman dan komunikasi wawasan yang ditemukan. Alat visualisasi data seperti Tableau, Power BI, atau matplotlib dalam Python sering digunakan.

6. Interpretasi dan Komunikasi: Menginterpretasikan hasil analisis dan model, serta mengkomunikasikan temuan dan rekomendasi kepada pihak yang berkepentingan (stakeholders) untuk pengambilan keputusan yang informasional.

7. Implementasi dan Monitoring: Mengimplementasikan model dalam lingkungan produksi dan memonitor kinerjanya untuk memastikan model tetap akurat dan relevan dari waktu ke waktu.

    Data science diterapkan di berbagai bidang seperti bisnis, kesehatan, keuangan, olahraga, pemasaran, dan banyak lagi, dengan tujuan untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data.

    Data science dalam konteks FIFA merujuk pada penggunaan teknik-teknik data science untuk menganalisis data yang terkait dengan sepak bola, baik itu untuk performa pemain, statistik pertandingan, strategi tim, atau aspek komersial dan manajemen.

Nah sekarang mari kita buat data science dengan menggunakan bahasa pemograman python. Mari kita gass......

Bahan :

1. Peertama kita perlu tools nya, kita menggunakan Visual Studio Code vscode  download disini.

2. Lalu kita download file CSV untuk data fifanya. data fifanya 

Carnya :

1. Pertama kita Buka vs code nya sepeerti biasa, lalu kita buat dulu folder kosong di File Manager  seperti berikiut

Lalu kita masuk ke vscode nya dan kita open folder yang kita tadi sudah buat.

2. Terus kita buat lagi File python nya dengan cara kita ke file pilih new file dan kita kasih nama Data Fifa19.ipynb, lalu kita masukan kode berikut

import pandas as pd

pd.read_csv('FIFA_2019.csv', encoding="ISO-8859-1")

data_frame = pd.read_csv('FIFA_2019.csv', encoding='latin1')

data_frame

dan di atas hasilnya. Codingannya untuk membaca model pandas dan membaca data fifa nya

3. Kita masukan lagi 

data_frame.shape

Berfungsi untuk menampilkan baris dan kolom

4.  selanjutnya

data_frame.describe()

Berfungsi untuk menampilkan  Total data 

5. selanjutnya

data_frame.values

Berfungsi untuk menampilkan data dalam bentuk baris

6. selanjutnya

data_frame[data_frame["Age"]>40].head()

Berfungsi Untuk menampilkan data pemain diatas umur 40  tahun

7. selanjutnya 

df1 = pd.DataFrame(data_frame,columns=['Name','Wage','Value'])

df1

Berfungsi untuk membuat data baru dengan ketentuan tertentu.

link Referensi https://adetrio.blogspot.com/2023/06/data-science-studi-kasus-pemain-sepak.html