SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 3 Jam 13 Menit 49 Detik

4 Algoritma Data Science Basic Terpopuler

Belajar Data Science di Rumah 06-Juni-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/f11b1f85-fb28-4bfa-9237-174a0abd2586-2023-06-06-185751_x_Thumbnail800.jpeg

Data science adalah suatu ilmu yang cukup populer dan juga memiliki peran penting pada industri 4.0. Ini juga berefek kedalam banyak bidang baik dalam aktivitas jual beli online, promosi sebuah produk, perbankan, pendidikan, dan lain sebagainya. Seperti contohnya ialah promosi sebuah produk melalui platform digital seperti website. Hal ini bisa menjangkau banyak sekali calon konsumen dari produk yang kita promosikan di dalam platform digital tersebut.


Banyak perusahaan menggunakan algoritma data science untuk berbagai kepentingan bisnis. Pada artikel kali ini, kita akan membahas algoritma apa saja yang digunakan dalam data science. Yuk, simak penjelasan berikut ini!


1. Supervised Learning

Algoritma yang pertama adalah algoritma supervised learning. Jadi algoritma supervised learning ini dapat mengidentifikasikan sebuah fitur secara eksplisit untuk proses prediksi dan juga proses classification. Algoritma jenis ini memiliki dua jenis yang berbeda, yaitu data latih dan data uji. 


Algoritma supervised learning ini menjadi tidak dapat belajar dengan sendirinya, melainkan haruslah memiliki atau mendapatkan sebuah contoh terlebih dahulu, dan cara untuk mendapatkan contohnya ialah dengan memberikan sebuah label yang ada pada dataset. Hal ini memungkinkan untuk membantu sebuah perusahaan untuk bisa memecahkan berbagai masalah. Contohnya, mengklasifikasikan spam dalam folder yang terpisah pada kotak masuk email. Algoritma ini juga memiliki tiga jenis model yaitu classification, regression, dan juga forecasting.


Baca juga : Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis


2. Unsupervised Learning

Algoritma yang kedua adalah algoritma unsupervised learning. Algoritma ini cukup berbeda dari algoritma sebelumnya yaitu supervised learning, jenis algoritma ini tidak membutuhkan pembelajaran yang terpadu, yang artinya adalah algoritma unsupervised learning ini menggunakan data yang tidak mempunyai label. 


Algoritma ini nantinya akan mengidentifikasikan data dengan berdasar strukturnya, segmen serupa, kepadatan, dan fitur yang sama. Hal Ini berguna untuk menarik sebuah kesimpulan dari dataset. Algoritma jenis ini hanya akan mempelajari sebuah data dengan berdasarkan kemiripannya atau bisa disebut dengan clustering. bertujuan untuk mengelompokkan data, sehingga Tujuannya, clustering yang mengidentifikasikan segmen pasar atau melakukan segmentasi dari calon pelanggan potensial untuk menjadikan konsumen tersebut untuk target pasar penjualan.


3. Reinforcement Learning

Algoritma yang ketiga ada algoritma reinforcement learning. Algoritma jenis ini termasuk ke dalam metode deep learning. Algoritma jenis ini berbeda dengan algoritma supervised learning maupun unsupervised learning. Reinforcement learning ini memiliki tujuan untuk membuat sebuah komputer dapat belajar dengan sendirinya dari lingkungan secara otomatis. 


Algoritma ini biasanya berguna sebagai pembantu untuk menemukan sebuah situasi yang membutuhkan tindakan atau bisa membantu untuk menemukan sebuah action plan yang nantinya akan menghasilkan reward tinggi selama periode tertentu. Contoh sederhananya adalah robot untuk mengambilkan barang dari satu tempat ke tempat lainnya dalam industri manufaktur. Robot ini dilatih untuk bisa menghafalkan objek dan juga melakukan pekerjaan dengan ketepatan dan juga kecepatan yang tinggi.


4. K-Means

Algoritma selanjutnya adalah algoritma k-means. Algoritma k-means ini adalah metode non-hirarki yang membagikan data ke dalam satu atau lebih cluster. Data yang akan dibagikan adalah berdasarkan karakteristiknya yang sama dan dikelompokkan kedalam cluster sedangkan data yang memiliki karakteristik yang berbeda nantinya akan dikelompokkan sendiri di dalam cluster lainnya. 


Contohnya adalah dalam hal customer segmentation. Dengan menggunakan jenis algoritma ini kalian dapat mengelompokkan data konsumen ini berdasarkan umur, jenis kelamin, jenis pekerjaan, dan lain sebagainya. Nantinya hasil dari pengelompokkan tadi akan ditemukan pola tertentu yang dapat membantu meningkatkan jumlah penjualan ataupun  strategi bisnis yang sedang dijalankan.


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


Yuk, mempelajari berbagai algoritma data science bersama DQLab! DQLab sendiri merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab menjadi platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT dan memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id!



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login