3 Algoritma dalam Data Science yang Penting Diketahui
Data science adalah bidang ilmu yang mempelajari tentang hal yang berkaitan dengan data, terutama dalam yang berjumlah besar atau biasa disebut dengan big data. Data science merupakan gabungan dari beberapa bidang ilmu seperti matematika, statistika, ilmu komputer, bahasa pemrograman, datamining, manajemen bisnis. Dalam penggunaannya, para praktisi data akan menggunakan algoritma data science untuk memudahkan pekerjaan mereka
Algoritma data science adalah suatu prosedur atau metode yang digunakan dalam proses pengolahan data. Algoritma data science merupakan salah satu hal yang dicari oleh orang-orang masa kini, terutama yang berurusan langsung dengan dunia data. Saat ini sudah banyak perusahaan besar yang memanfaatkan algoritma ini dalam proses pengolahan data perusahaan untuk mencapai tujuan bisnis mereka.
Secara umum, algoritma data science terbagi menjadi tiga, yaitu supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning. Bagaimanakah ketiga jenis algoritma yang dimaksud? Yuk, simak bersama DQLab
1. Algoritma Data Science
Algoritma data science adalah suatu metode atau prosedur yang digunakan dalam penerapan data science. Algoritma data science ini memiliki peranan penting dalam pengolahan data, terutama big data. Dalam pengolahan data tentunya akan dijumpai berbagai macam bentuk data dengan permasalahan yang berbeda-beda. Dengan demikian, algoritma yang digunakan pun perlu menyesuaikan dengan data tersebut.
Kira-kira bagaimanakah karakteristik dari masing-masing algoritma tersebut?
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
2. Supervised Learning
Algoritma yang pertama adalah algoritma supervised learning atau biasa dikenal pula dengan algoritma untuk klasifikasi. Algoritma supervised learning merupakan algoritma yang digunakan dalam operasi machine learning untuk proses klasifikasi.
Algoritma ini dapat mengidentifikasi hubungan antara dua variabel sehingga dapat memprediksi hasil yang baru. Beberapa contoh algoritma supervised learning antara lain linear regression, random forest, gradient boosting, support vector machine (svm), logistic regression, artificial neural network, k-nearest neighbor.
3. Unsupervised Learning
Algoritma kedua adalah algoritma .unsupervised learning atau biasa yang dikenal dengan algoritma untuk clustering. Algoritma unsupervised learning digunakan untuk mengidentifikasikan pola dalam kumpulan data menurut persamaan atau perbedaan walaupun tidak ada pedoman dalam pengkategoriannya.
Berbeda dengan supervised learning yang memerlukan label pada data trainingnya, maka pada algoritma unsupervised learning ini tidak memerlukan label dalam data training. Beberapa contoh algoritma unsupervised learning antara lain k-means, DBCSAN, hierarchical clustering, anomaly detection, autoencoder, deep belief network, principal component analysis (pca).
4. Reinforcement Learning
Algoritma data science yang ketiga adalah reinforcement learning. Algoritma ketiga ini berbeda dengan algoritma supervised learning maupun unsupervised learning. Algoritma reinforcement learning ini bermaksud untuk membuat komputer dapat belajar sendiri dari lingkungan melalui sebuah agent.
Reinforcement learning ini merupakan bagian dari metode deep learning. Beberapa karakteristik dari algoritma ini antara lain tidak adanya supervisor, pengambilan keputusan berurutan, action dari sebuah agent, dan feedback balik tidak seketika.
Baca juga : Beasiswa Data Science yang Bisa Diikuti untuk Upgrade Skill Datamu
5. Kenali dan Pelajari Dasar Data Science di DQLab!
Data science saat ini bukanlah ilmu yang langka atau susah untuk dipelajari. Data science merupakan gabungan dari beberapa ilmu seperti matematika, statistika, bahasa pemrograman, manajemen bisnis. Belajar data science pun kini dapat dilakukan dengan mudah, dan dapat belajar dimanapun dan kapanpun.
Yuk, langsung sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab secara praktis dan aplikatif.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita