Algoritma Data Science Berdasarkan Kebutuhannya
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
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
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
Algoritma klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori atau label tertentu berdasarkan fitur-fitur yang ada. Untuk bisa melakukan klasifikasi, tentu kita akan membutuhkan beberapa data historis yang bisa digunakan untuk melihat pola data. Misalnya, dalam pengenalan tulisan tangan, algoritma data science dapat digunakan untuk mengklasifikasikan karakter tulisan tangan ke dalam huruf atau angka yang tepat. Agar bisa mengklasifikasikan nya dengan tepat, tentu kita membutuhkan contoh tulisan tangan yang telah ada sebelumnya.
4. Rekomendasi dan Personalisasi
Algoritma data science digunakan dalam sistem rekomendasi untuk memberikan rekomendasi yang personal kepada pengguna berdasarkan preferensi dan perilaku mereka. Misalnya, dalam sistem rekomendasi e-commerce, algoritma data science dapat merekomendasikan produk yang relevan berdasarkan riwayat pembelian atau penelusuran pengguna. Tidak hanya di dalam aplikasi terkait, rekomendasi produk yang sedang ditelusuri atau baru dibeli pengguna ini juga akan terbawa ke dalam iklan yang ada di aplikasi lainnya.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Data Science ternyata merupakan ilmu yang bisa menempatkan diri dimana saja. Bahkan di dunia marketing dan branding yang penuh dengan kreativitas. Perkembangan Data Science di berbagai sektor membuat kita harus mulai membuka mata untuk melihat peluang besar ini. Jika tidak ingin ketinggalan zaman, maka kita harus mengupgrade diri. Salah satu caranya, kamu bisa mempelajari Data Science bersama DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri