MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 1 Jam 17 Menit 36 Detik 

Algoritma Data Science yang Harus Dikuasai oleh Data Scientist Entry Level

Belajar Data Science di Rumah 08-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/7599e565c4a8fc99c9057a454c4dd7dc_x_Thumbnail800.jpg

Data science merupakan pendekatan multidisiplin yang bertujuan untuk mendapatkan insight dari sebuah kumpulan data. Data science terdiri dari penyimpanan data untuk analisis tingkat lanjut, menyajikan hasil analisis untuk mengidentifikasi pola, dan membantu stakeholder untuk membuat keputusan berdasarkan informasi valid yang didapatkan dari data. Untuk mengolah data, seorang data scientist harus memahami algoritma tingkat tinggi yang akan digunakan untuk mengolah dan memvisualkan hasil analisisnya. 

Oleh karena itu, seorang data scientist setidaknya harus menguasai algoritma yang akan banyak digunakan dalam pekerjaannya, seperti algoritma artificial intelligence dan machine learning. Pemahaman algoritma bagi seorang data scientist merupakan aspek terpenting karena algoritma ini akan membantu pekerjaan data scientist, misalnya untuk prediksi, klasifikasi, dan clustering dari kumpulan data. Semakin tinggi jam terbang seorang data scientist maka pengalaman algoritmanya juga akan semakin banyak. Namun, bagi seorang data scientist baru yang belum memiliki banyak jam terbang, ada beberapa algoritma yang sudah harus dikuasai sebagai bekal untuk menyelesaikan tugas-tugasnya. Penasaran apa saja algoritma tersebut? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Regresi Linier

Algoritma regresi linier digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan variabel independen. Model regresi linier mewakili hubungan antara variabel dependen dan independen dari kumpulan data dalam bentuk garis dengan persamaan y=b0+b1x, dimana y adalah variabel dependen yang nilainya ingin diprediksi, x adalah variabel independen yang nilainya digunakan untuk memprediksi variabel y, sedangkan b0 dan b1 adalah konstanta dimana b0 adalah perpotongan dari y dan b1 adalah nilai kemiringan. Tujuan utama dari metode ini adalah untuk menemukan nilai b0 dan b1 untuk menemukan garis yang cocok yang akan berpotongan atau paling dekat dengan sebagian besar titik data.


Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!


2. Regresi Logistik

Jika regresi linier merepresentasikan hubungan antara beberapa variabel kontinu, lain halnya dengan regresi logistik yang bekerja menggunakan nilai diskrit. Algoritma ini merupakan metode paling umum untuk memecahkan masalah klasifikasi biner, yaitu ketika hanya ada dua kemungkinan solusi dalam suatu peristiwa, misalnya peristiwa tersebut akan terjadi atau tidak. Jadi, dalam algoritma regresi logistik, nilai prediksi diubah menjadi nilai yang terletak pada kisaran 0 hingga 1 dengan menggunakan fungsi transformasi non linier yang disebut fungsi logistik. 


3. Decision Tree

Algoritma decision tree digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi dan prediksi. Algoritma ini memiliki akurasi prediksi yang lebih baik. Setiap simpul pohon keputusan yang dihasilkan mewakili fitur atau atribut, setiap node mewakili keputusan dan setiap simpul daun berisi label kelas dan hasilnya. Disamping beberapa kelebihan yang telah dijelaskan, algoritma ini tetap memiliki kelemahan, yaitu masalah overfitting.


4. Naive Bayes

Algoritma naive bayes digunakan untuk membangun model prediktif. Algoritma ini digunakan saat data scientist ingin menghitung probabilitas terjadinya suatu peristiwa di masa mendatang dengan catatan data scientist sudah mendapatkan data mengenai peristiwa lain yang telah terjadi. Model naive bayes disimbolkan dengan P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B) dimana A dan B adalah dua kejadian, P(A|B) adalah probabilitas jika peristiwa A terjadi jika B sudah terjadi, P(B|A) adalah probabilitas jika peristiwa B terjadi saat A sudah terjadi, P(A) adalah kelas sebelum probabilitas, dan P(B) adalah prediktor probabilitas sebelumnya.


Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!


5. Belajar Mengenal Data Science

Di era big data, penguasaan data science merupakan nilai plus yang akan sangat berharga terutama di industri yang sudah menerapkan big data dalam kegiatan sehari-hari. Dengan prospek karir yang menjanjikan tak heran jika saat ini minat belajar data science terus meningkat. Yuk perkaya pengetahuan data science mu bersama DQLab! Nikmati berbagai program belajar menyenangkan dan pastinya affordable. Klik button di bawah ini untuk mengakses modul gratis ‘Introduction to Data Science’ sebagai bekal untuk belajar data science.



Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!