Peta penelitian Komputasi Sains Data mencakup berbagai area dan topik yang menjadi fokus penelitian dalam bidang ini. Berikut adalah beberapa arah penelitian utama dalam Komputasi Sains Data :

1. Pengembangan Algoritma Pemrosesan Data:

   • Pengembangan algoritma efisien untuk pembersihan, transformasi, dan manipulasi data.
   • Algoritma untuk mengatasi ketidakpastian dan kehilangan data.

2. Analisis dan Model Machine Learning yang Skalabel:

   • Pengembangan model machine learning yang dapat mengatasi permasalahan skala besar.
   • Algoritma machine learning yang dapat bekerja dengan data streaming atau real-time.

3. Analisis dan Pengolahan Big Data:

   • Metode dan teknik pengolahan big data untuk mengekstrak informasi berharga.
   • Algoritma dan infrastruktur untuk mengelola dan menganalisis data dalam skala besar.

4. Interpretability dan Explainability:

   • Pengembangan teknik untuk menjelaskan dan memahami keputusan yang dihasilkan oleh model machine learning.
   • Metode untuk meningkatkan interpretabilitas model kompleks.

5. Pengolahan Data Temporal dan Spasial:

   • Pengembangan teknik untuk mengatasi data temporal dan spasial.
   • Model dan algoritma untuk analisis data deret waktu dan data spasial.

6. Keamanan Data dan Privasi:

   • Metode dan alat untuk menjaga keamanan dan privasi data.
   • Pengembangan teknik anonimisasi dan enkripsi yang efektif.

7. Transfer Learning dan Domain Adaptation:

   • Pengembangan teknik untuk mentransfer pengetahuan antar domain.
   • Algoritma yang dapat beradaptasi dengan perubahan dalam distribusi data.

8. Analisis Sentimen dan NLP (Natural Language Processing):

   • Pengembangan model untuk analisis sentimen dan pemahaman bahasa alami.
   • Integrasi analisis sentimen dengan sistem NLP untuk memahami opini pengguna.

9. Optimasi Model Machine Learning:

   • Metode untuk mengoptimalkan parameter model machine learning.
   • Pengembangan algoritma pencarian hyperparameter yang efisien.

10. Sistem Rekomendasi yang Personalisasi:

    • Pengembangan sistem rekomendasi yang dapat memberikan rekomendasi yang lebih personal dan akurat.
    • Model yang memahami preferensi pengguna secara dinamis.

11. Visualisasi Data Interaktif:

    • Pengembangan alat visualisasi data yang interaktif.
    • Penggunaan teknologi VR (Virtual Reality) atau AR (Augmented Reality) untuk visualisasi data.

12. Analisis dan Prediksi Anomali:

    • Pengembangan model untuk mendeteksi anomali dalam data.
    • Algoritma untuk mengidentifikasi pola tidak normal atau perilaku yang mencurigakan.

13. Pengembangan Platform dan Alat Sains Data:

    • Pengembangan platform dan alat yang mendukung seluruh siklus hidup data.
    • Alat untuk kolaborasi tim dan manajemen proyek data.

14. Penerapan Sains Data dalam Konteks Industri Khusus:

    • Aplikasi Sains Data dalam sektor-sektor industri seperti kesehatan, keuangan, manufaktur, dan lainnya.
    • Penelitian terapan untuk menyelesaikan tantangan spesifik dalam berbagai domain.

Peta penelitian ini mencerminkan kompleksitas dan keragaman penelitian dalam Komputasi Sains Data, yang mencakup aspek-aspek teknis, metodologis, dan aplikatif. Penelitian ini terus berlanjut seiring dengan perkembangan teknologi dan permintaan untuk pemahaman yang lebih baik terhadap data yang semakin kompleks.