Siap Berkarir jadi Data Scientist di DQLab
Mulai dengan Module ‘Introduction to Data Science’ GRATIS Belajar Gratis

Belajar Data Science Recommender System dan Aplikasikan Algoritma Clustering Bersama Python Secara Tepat

Belajar Data Science di Rumah 10-Mei-2020

Jika kamu sudah mulai mempelajari bahasa pemrograman Python dengan menerapkan pengolahan data Recommender System, tentu kamu kini mengetahui studi kasus apa saja yang dapat dihadapi untuk memberikan Recommender System pada suatu e-commerce yang sering kamu temui.


Dengan mempelajari Recommender System pada bahasa pemrograman Python yang berkolaborasi dengan Karl Christian, Business Intelligence Traveloka, kamu kini sedang menerapkan Algoritma Clustering, karena Algoritma Clustering ini merupakan basic dari Recommender System.


Apa sih Algoritma Clustering? Metode ini merupakan proses penganalisaan data, yang sering disebut sebagai salah satu metode Data Mining dengan tujuan untuk mengelompokkan data dengan karakteristik yang sama ke suatu “wilayah”.


Yuk, kita simak bersama tiga implementasi Algoritma Clustering pada Recommender System, yang dapat kamu pelajari bersama DQLab!


1. Konsep Dasar atau Basic Concept

Kesamaan fungsi atau similarity function yang menghitung jarak dari setiap data, akan dibandingkan satu dengan yang lain. Maka dari itu Algortima Clustering merupakan salah satu hal dasar yang akan ditemui saat menggunakan Recommender System. 


“Dari perhitungan jarak dan perbandingan satu dengan yang lainnya, hasil outputnya adalah berapa persen similarity dari satu entitas ke entitas yang lain.” Tutur Karl.


Baca juga : Belajar Data Science dengan Mengenal Recommender System Python, Ternyata ini 3 Studi Kasus yang Dihadapi, Lho!


2. Kapan Ya Clustering Dilakukan?

Ketika kamu akan melakukan machine learning prediction namun tidak memiliki label atau sample output dari dataset tersebut. Pada tahap ini kamu perlu menerapkan clustering karena diperlukan untuk melakukan proses Recommender System.


“Jadi yang bisa kita lakukan hanya membuat cluster atau group atas data-data tersebut sehingga kita bisa membedakan yang satu dengan yang lain.” Ujarnya.


3. Recommender system : Hasil Implementasi Algoritma Clustering

Dari proses Algoritma Clustering yang telah di lakukan, hasil akhirnya akan memberikan suatu rekomendasi kepada user. Rekomendasi tersebut yang nantinya bisa digunakan pada e-commerce atau social media yang user gunakan.  


“Awalnya akan dibutuhkan ETL untuk encode setiap data menjadi binary, kemudian menghitung distance binary dari metadata tadi dan dievaluasi bagaimana kemiripannya.” Tambah Karl.


“Nah dari situ kemudian diurutkan dari yang paling mirip.” Tutupnya.


Baca juga : Baca juga : Belajar Data Science dengan Mengakses DQLab Project dan Dapatkan 3 Manfaat Penggunaan SQL dalam Industri


4. Pelajari Recommender Systerm Bersama DQLab Project, Sekarang!

Kamu perlu tahu bahwa implementasi Algoritma Clustering pada Recommender System memiliki banyak manfaat pada industri data terutama untuk menunjang performa suatu platform. Jangan khawatir, kamu juga bisa lho mempelajari Recommender System dengan Python bersama DQLab!

Bersama  DQLab Project yang berkolaborasi dengan Karl Christiant, Business Intelligence Traveloka, DQLab menghadirkan DQLab Project "Building Movie Recommendation System using Python"! Pada Project kali ini, kamu akan menikmati pengalaman baru dengan menggunakan bahasa pemrograman Python bersama DQLab secara praktis dan aplikatif!

Yuk, ikuti DQLab Project sekarang dengan sign up di DQLab.id! 

Cara mengakses "Building Movie Recommendation System using Python": 

Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!