Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Algoritma Data Science Berdasarkan Kebutuhannya

Belajar Data Science di Rumah 29-Mei-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/eaeacf503b2602f265626f5c50df577d_x_Thumbnail800.jpg

Data Science adalah ilmu yang berhubungan erat dengan data. Imu Data Science inilah yang akan menjadi dasar bagi para praktisi data seperti Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, dan profesi praktisi data lain untuk bisa mengerjakan pekerjaannya. Ilmu Data Science adalah kombinasi dari beberapa ilmu yang sudah ada, yaitu ilmu matematika/statistika, ilmu komputer (coding), dan juga ilmu domain bisnis. Ketiga ilmu ini akan dibutuhkan agar proses pengolahan data bisa terjadi. 


Di dalam ilmu Data Science kita akan sering mendengar istilah algoritma, tapi apa sih algoritma itu? Algoritma dalam Data Science merujuk pada metode atau prosedur sistematis yang digunakan untuk menganalisis data, menemukan pola, dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. Ada berbagai algoritma yang digunakan dalam data science, tergantung pada tujuan analisis dan jenis data yang diproses. Dalam artikel ini kita akan membahas beberapa contoh algoritma Data Science berdasarkan kebutuhannya. Yuk, kita simak bareng-bareng!


1. Analisis dan Pemahaman data 

Data Science

Salah satu fungsi dari algoritma Data Science adalah digunakan untuk menganalisis data dan memahami karakteristik, hubungan, atau pola yang ada dalam data tersebut. Pekerjaan seorang praktisi data yang tidak jauh-jauh dari data membuat mereka harus bisa mengenal data yang ada sebelum menentukan analisis lanjutan yang akan dilakukan. Misalnya, kita dapat menggunakan algoritma clustering untuk mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok berdasarkan kesamaan atributnya.


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


2. Prediksi dan Peramalan 

Data Science

Fungsi selanjutnya dari algoritma Data Science adalah dapat digunakan untuk membuat prediksi atau peramalan berdasarkan data historis. Prediksi atau peramalan ini berguna agar kita memiliki gambaran mengenai keadaan yang akan datang, sehingga keputusan yang dibuat akan relevan dengan kebutuhan. Misalnya, dengan menggunakan regresi linier, kita dapat memprediksi harga rumah berdasarkan faktor-faktor seperti luas tanah, jumlah kamar, dan lokasi. Namun yang perlu diingat, bahwa prediksi dan peramalan ini tetap memiliki kemungkinan untuk berbeda dengan kenyataan aslinya karena ada faktor-faktor yang tidak bisa dikontrol.


3. Klasifikasi dan Pengenalan Pola