4 Contoh Algoritma Data Science Terupdate

Praktisi data saat ini menjadi salah satu profesi yang sangat diminati oleh banyak orang dan dibutuhkan oleh banyak perusahaan. Hal ini diakibatkan oleh perkembangan teknologi yang membuat pertumbuhan data menjadi sangatlah tinggi dan mengharuskan perusahaan mengolah data yang banyak sekali jumlahnya untuk mendapatkan informasi terbaru atau insight baru.

Nah, para praktisi data inilah yang mengolah data-data tersebut. Syarat menjadi seorang praktisi data adalah memahami apa itu data science.

Data science atau biasa dikenal dengan ilmu data adalah keilmuan yang menggunakan data dalam jumlah besar. Seorang praktisi data juga membutuhkan yang namanya algoritma data science. Algoritma sendiri adalah suatu kumpulan instruksi yang diberikan kepada komputer untuk dijalankan secara terurut. Nah, algoritma data science juga memiliki berbagai macam jenisnya yang bisa disesuaikan dengan tujuan penelitian. 

Pada artikel kali ini kita akan membahas berbagai macam jenis algoritma data science yang cukup sering dipakai oleh praktisi data professional untuk membantu mereka dalam memproses data. Apa sajakah itu?Yuk kita simak pembahasannya!

1. Decision Trees

Algoritma yang cukup sering dipakai oleh praktisi data yang pertama adalah decision trees. Jenis algoritma ini biasanya digunakan untuk membuat klasifikasi dan juga prediksi dengan berdasarkan satu informasi atau data utama.

Tampilan dari algoritma ini mirip dengan pohon dalam visualisasi sebuah node yang mengikuti jalur-jalur tertentu menuju berbagai macam hasil. Algoritma ini juga biasanya digunakan sebagai metode memvisualisasikan model prediktif dengan menunjukkan potensi hasil dan jalur yang sudah dihasilkan dari pengambilan keputusan awal. 

Credit by IBM

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science

2. K-Nearest Neighbors (KNN)

Selanjutnya ada algoritma KNN atau K-Nearest Neighbors. Algoritma KNN ini biasanya digunakan untuk menentukan siapa yang akan memberikan bobot pada variabel “k” berdasarkan hubungannya antara nilai-nilai tetangga di dalam kumpulan datanya.

Algoritma KNN akan menelusuri kumpulan data untuk mengidentifikasikan nilai k dan nilai yang serupa dengannya. Untuk tools yang digunakan untuk algoritma ini adalah bahasa pemrograman Python.

Credit by Intuitive Tutorials

Di dalam database pastinya ada banyak sekali fitur dan nilai yang akan disimpan dalam kumpulan data. Fitur dalam kumpulan data berhubungan dengan variabel tertentu dan penyimpanan data yang lebih besar dapat memiliki banyak fitur sehingga menjadi sulit untuk bisa membuat hubungan yang jelas antara kumpulan data yang berbeda.

Untuk mengurangi ukuran dari kumpulan data ini, praktisi data biasanya akan menggunakan algoritma reduksi dimensi ini. Pengurangan dimensi ini memungkinkan praktisi data untuk mengelompokkan data dalam satu baris untuk kemudahan pemahaman dan kejelasannya. Untuk tools yang biasa digunakan adalah bahasa pemrograman R dan juga Python.

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

3. K-Means

Algoritma selanjutnya adalah K-Means. K-Means ini adalah salah satu algoritma data science yang umum digunakan untuk proses clustering. Cara kerja dari algoritma ini adalah dengan menggunakan nilai “k” yang merupakan jumlah cluster yang akan dibuat.

K-Means ini juga dapat mudah dipahami oleh praktisi data dan juga mudah untuk langsung diimplementasikan, proses dari pembelajaran yang cepat juga adalah salah satu kelebihan lainnya dari algoritma ini yang bisa menjadi pilihan oleh praktisi data dalam mengclusterkan data mereka. 

Credit by Wikipedia

Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang.

Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!