4 Tipe Algoritma Data Science untuk Pemula
Algoritma adalah fondasi yang sangat penting dalam proses analisis data dalam bidang Data Science. Algoritma adalah kumpulan instruksi atau aturan matematis yang digunakan untuk memproses data dan mengekstraksi informasi yang berharga dari data tersebut. Dengan kumpulan instruksi ini, para praktisi Data Science dapat melakukan berbagai tugas analisis seperti klasifikasi, regresi, clustering, dan lainnya.
Pemilihan algoritma yang tepat adalah faktor kunci yang dapat sangat mempengaruhi hasil akhir dari analisis data. Setiap algoritma memiliki kekuatan dan kelemahan yang berbeda. Pemahaman yang baik tentang karakteristik masing-masing algoritma akan membantu dalam memilih yang paling sesuai untuk tugas analisis tertentu, khususnya bagi para beginner yang akan terjun ke dunia Data Science. Selain itu, memahami konteks dan tujuan dari analisis data juga penting untuk menentukan algoritma yang paling cocok.
Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas empat tipe algoritma data science yang harus diketahui oleh para beginner karena akan banyak digunakan di berbagai industri.
1. Algoritma Klasifikasi
Source: Koushiki Dasgupta Chauduri
Algoritma klasifikasi adalah algoritma yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori atau kelas yang sudah ditentukan. Contoh umum dari algoritma klasifikasi adalah Naive Bayes, Decision Trees, dan Support Vector Machines (SVM). Misalnya, dalam analisis sentimen pada media sosial, algoritma klasifikasi dapat digunakan untuk mengklasifikasikan posting menjadi positif, negatif, atau netral.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Algoritma Regresi
Source: isolution.pro
Algoritma regresi digunakan untuk memodelkan hubungan antara satu atau beberapa variabel input (independen) dengan variabel output (dependen) yang bersifat kontinu. Regresi linier adalah salah satu contoh paling sederhana dari algoritma regresi, di mana hubungan antara variabel input dan output dijelaskan oleh garis lurus. Regresi logistik, di sisi lain, digunakan ketika variabel output adalah biner (dua kelas).
3. Algoritma Clustering
Algoritma clustering digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok yang serupa berdasarkan pola atau karakteristik yang ada dalam data. Algoritma ini bekerja tanpa adanya label kelas yang sudah ditentukan sebelumnya. Contoh algoritma clustering termasuk K-Means, Hierarchical Clustering, dan DBSCAN. Misalnya, algoritma clustering dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku belanja mereka.
4. Algoritma Pengurutan
Source: Gunavaran Brihadiswaran
Algoritma pengurutan adalah algoritma yang mengatur elemen dalam suatu kumpulan data dalam urutan tertentu. Meskipun tidak selalu terkait langsung dengan analisis data, algoritma pengurutan tetap penting karena sering digunakan dalam proses pengolahan data. Contoh algoritma pengurutan termasuk Bubble Sort, Quick Sort, dan Merge Sort.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Dalam dunia Data Science, pemahaman tentang berbagai jenis algoritma sangatlah penting. Dengan memilih algoritma yang sesuai dengan tipe masalah yang dihadapi, seorang data scientist dapat mengoptimalkan kualitas analisis dan prediksi yang dihasilkan. Dengan memahami empat tipe algoritma utama - klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan pengurutan - seseorang dapat memulai perjalanan mereka dalam eksplorasi dan analisis data dengan lebih percaya diri.
Yuk perdalam pemahaman data science kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang 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, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Galuh Nurvinda K