Algoritma Data Science, Cara Efisien untuk Permasalahan Data

Halo sobat DQ! Istilah data science mungkin saat ini sebagian besar sudah tidak asing lagi ditelinga kita. Tentu saja, data science memang menjadi bidang ilmu yang sedang naik daun beberapa tahun belakangan. Algoritma data science pun sudah digunakan oleh berbagai perusahaan untuk mempermudah dalam proses analisis big data.

Bagaimana? Sepenting itukan peran data science serta algoritmanya untuk perkembangan bisnis masa kini? Lalu, apa itu algoritma data science?

Algoritma merupakan suatu prosedur atau langkah yang disusun secara sistematis. Algoritma ini juga diterapkan dalam data science. Mengapa perlu menggunakan algoritma? Jawabannya, seperti yang kita ketahui bahwa saat ini jumlah data semakin bertambah dalam waktu yang cepat sehingga muncullah istilah big data.

Adanya big data ini sangat kecil kemungkinannya jika diolah atau dianalisis menggunakan cara manual. Oleh karena itu diperlukanlah peran algoritma data science untuk memudahkan dalam penyelesaian masalah. pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa hal terkait algoritma data science. Yuk, simak bersama-sama!

1. Pengertian Data Science

Data science atau ilmu data merupakan suatu ilmu yang mempelajari tentang data. Bidang ilmu ini merupakan kombinasi dari berbagai ilmu seperti matematika, statistika, bahasa pemrograman, sistem informasi, manajemen bisnis, dll.

Data science saat ini merupakan ilmu yang dicari dan dibutuhkan oleh perusahaan. Mengapa demikian? Hal ini dikarenakan dengan menggunakan ilmu data science data yang sangat banyak dan berbagai bentuk ini dapat diolah menjadi informasi yang berguna. Hasil analisis pun dapat menjadi insight bagi perusahaan dan membantu dalam membuat keputusan bisnis.

Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

2. Apa Itu Algoritma Data Science

Sebelum melanjutkan terkait algoritma data science, sebaiknya kita mengerti apa itu algoritma. Algoritma merupakan suatu urutan yang disusun secara logis dan sistematis yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah tertentu.

Adapun algoritma data science merupakan suatu prosedur yang digunakan dalam menerapkan data science. Algoritma data science secara umum terbagi menjadi dua yaitu algoritma supervised learning dan algoritma unsupervised learning.

3. Algoritma Supervised Learning

Algoritma supervised learning merupakan suatu algoritma yang dilatih untuk mengenali pola dengan menggunakan dua pembagian data yaitu data latih dan data uji. Adapun cara kerjanya adalah dengan memasukkan informasi sebagai input dan data berlabel sebagai output.

Terdapat beberapa macam algoritma supervised learning yaitu Naive Bayes Classifier, Support vector Machine, K-Nearest Neighbour, Decision Tree, Random Forest, Regresi Logistik, dll.

4. Algoritma Unsupervised Learning

Algoritma unsupervised learning merupakan algoritma yang dalam proses pembelajarannya tidak diawasi oleh guru. Pada algoritma ini, data tidak terbagi menjadi data latih dan data uji seperti pada algoritma supervised learning.

Algoritma ini mengelompokkan data dengan berdasarkan karakteristik dari data dan menemukan struktur maupun pola dalam data. Beberapa macam algoritma unsupervised learning adalah DBSCAN, Algoritma Apriori, K-Means, Association Rule, Hierarchical clustering, dll.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Data science yang saat ini menjadi bidang ilmu yang kekinian menjadi incaran banyak orang. Perkembangan teknologi merupakan salah satu sebab dari meningkatnya data science. Oleh karena itu, khususnya bagi para kaum milenial jangan ketinggalan untuk belajar data science. Yuk langsung saja belajar data science di DQLab!

DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.

Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab. 

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita

Tags