Algoritma Data Science : Pengertian Hingga Contoh

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.

Ini menyebabkan banyaknya perputaran data yang sangat cepat dan beragam. Jika data yang tadi tidak diolah, maka data-data tersebut akan menjadi data yang sia-sia. Padahal kumpulan-kumpulan data yang tadi dapat diolah kembali sampai memperoleh informasi yang bisa jadi berguna untuk perusahaan untuk menjadi bahan evaluasi dari perusahan yang mengolah data-datanya, bisa juga untuk meningkatkan penjualan, dan juga dapat digunakan sebagai pengambilan keputusan dalam hal bisnis. Banyak perusahaan menggunakan algoritma di dalamnya. Nah, kali ini kita akan membahas algoritma apa saja yang digunakan dalam data science. Simak terus artikel dibawah ini.

1. Algoritma 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 ada data latih dan juga data uji. Yang membuat algoritma ini menjadi tidak dapat belajar dengan sendirinya, melainkan haruslah memiliki atau mendapatkan sebuah contoh terlebih dahulu, cara untuk mendapatkan contohnya ialah dengan memberikan sebuah label yang ada pada dataset. Algoritma ini memungkinkan untuk membantu sebuah perusahaan untuk bisa memecahkan berbagai masalah. Contohnya bisa dalam bentuk 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. Algoritma 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. Ini berguna untuk menarik sebuah kesimpulan dari dataset. Algoritma jenis ini hanya akan mempelajari sebuah data dengan berdasarkan kemiripannya atau bisa disebut dengan clustering. Ini bertujuan untuk mengelompokkan data, sehingga objek-objek yang ada pada satu cluster akan serupa. Dengan clustering ini perusahaan dapat mengidentifikasikan segmen pasar atau melakukan segmentasi dari calon pelanggan potensial untuk menjadikan konsumen tersebut untuk target pasar penjualan.

3. Algoritma 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. Karena algoritma 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. Algoritma 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

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!