4 Contoh Implementasi Algoritma Data Science
Bidang keilmuan data pada saat ini sangatlah populer dan banyak sekali peminatnya, terutama data science. Data science juga memiliki peranan yang cukup penting pada saat ini, karena hampir semua aktivitas yang dilakukan oleh manusia sudah menggunakan teknologi digital yang membuat perputaran data di dalamnya menjadi sangat cepat dan begitu beragam jenisnya. Jika data-data tersebut tidak diolah maka akan menjadi sebuah hal yang sia-sia.
Dengan kumpulan data aktivitas tersebut bisa diolah kembali untuk memperoleh informasi yang berguna bagi perusahaan sebagai evaluasi produksi perusahaan, meningkatkan penjualan, memberikan insight baru, sampai dengan memperoleh keputusan bisnis.
Untuk bisa mencapai hal tersebut, data science menjadi hal yang diperlukan dan digunakan oleh perusahaan. Dengan menggunakan metode atau teknik tertentu dapat memudahkan penelitian yang berkaitan dengan sebuah prediksi.
Nah, ada beberapa algoritma data science yang bisa digunakan untuk melakukan sebuah prediksi. Apa sajakah itu? Mari kita simak pembahasannya!
1. Algoritma Naive Bayes
Naive bayes classifier adalah suatu metode klasifikasi yang berdasarkan teorema bayes. Biasanya algoritma ini digunakan untuk bisa mengklasifikasikan data dengan menggunakan suatu metode probabilitas dan juga statistik yang memiliki tujuan untuk memprediksi suatu peluang yang ada pada masa depan dengan berdasarkan pengalaman di masa lalu.
Credit by Kolong Info
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. AdaBoost
AdaBoost adalah salah satu algoritma supervised learning yang ada pada data mining yang biasa diterapkan untuk membuat sebuah model klasifikasi.
Pengklasifikasian yang ada pada AdaBoost ini memiliki tujuan untuk bisa mendapatkan beberapa jenis data dan mencoba memprediksi kumpulan elemen data baru. Algoritma ini bisa digunakan dengan menggunakan algoritma lainnya untuk meningkatkan kinerja dari algoritma ini.
Credit by EDUCBA
3. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 ini biasa disebut dengan algoritma untuk klasifikasi data yang memiliki atribut-atribut dalam bentuk numerik dan kategorial. Algoritma ini dapat membuat classifier dalam bentuk Decision Tree. Decision ini bisa diartikan sebagai metode pengambilan keputusan dengan mengikuti titik awal alur.
Decision tree ini memiliki kegunaan untuk bisa mengeksplorasi data dengan membagi kumpulan data yang besar menjadi kumpulan record yang lebih kecil lagi dengan memperhatikan variabel tujuannya.
Credit by Kuliahkomputer
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Algoritma K-Nearest Neighbors
Selanjutnya ada algoritma K-Nearest Neighbors atau biasa disebut dengan algoritma KNN. Sederhananya adalah algoritma ini biasa mengikuti prinsip kemiripan data. Data tersebut akan dikelompokkan ke dalam satu buah kategori yang sama jika ditemukan beberapa kemiripan.
K disini memiliki arti sebuah tetangga atau data di sekitar yang memiliki kemiripan sehingga bisa dipertimbangkan. Untuk bisa memilih K yang cocok, kalian bisa menjalankan algoritma ini dengan K yang berbeda. Bisa dengan memilih nilai dengan kesalahan yang paling sedikit.
Sahabat DQ ingin berkarir di bidang data science tapi, tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset.
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!