✨PROMO SPESIAL 11.11!
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 170K!
0 Hari 2 Jam 35 Menit 14 Detik

Berkenalan dengan Algoritma Data Science yang Sering Digunakan Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 16-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e5a7ef256693ee764fb1cd917ad25551_x_Thumbnail800.png

Dalam Data Science untuk mencari jawaban atau solusi menggunakan data, algoritma menjadi salah satu aturan yang perlu dilakukan dan sesuai dengan struktur yang perlu dijalankan menggunakan pemrograman agar dapat mengimplementasikan perhitungan atau melakukan fungsi pemecahan masalah. Karena pada dasarnya Data Science tentang mengekstraksi dari sebuah kumpulan data yang besar menjadi sebuah informasi yang berguna dan dapat digunakan. Data Scientist dalam mencari jawaban atau memecahkan permasalahan tersebut membutuhkan algoritma yang berbeda-beda dan harus menggunakan atau memilih algoritma yang tepat. Nah, pada artikel DQLab kali ini akan mengajak sahabat data DQLab untuk berkenalan dengan berbagai jenis algoritma Data SCience yang biasanya digunakan oleh Data Scientist dalam pengerjaannya. Penasaran? Yuk, langsung saja simak artikel berikut ini!


1. Logistic Regression

Pada logistic regression sendiri merupakan sebuah pembelajaran algoritma yang terawasi dan digunakan untuk memprediksi target variabel kategoris dependen. Dengan kata lain, jika kamu memiliki sekumpulan besar data yang ingin dikategorikan maka dengan menggunakan logistic regression dapat membantu mempermudah dalam pengerjaannya, logistic regression sendiri akan menemukan pengaplikasiannya yang paling umum dalam memecahkan suatu masalah sertinya ketika terdapat dua kemungkinan dari suatu kejadian maka kejadian itu akan terjadi atau tidak terjadi. Sebagai contoh penggunaan logistic regression dalam kehidupan sehari-hari yaitu seperti untuk memprediksi mahasiswa yang lulus dan gagal, atau dalam memprediksi cuaca hari ini akankah turun hujan atau tidak. 


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


2. Decision Tree

Decision Tree atau pohon keputusan membantu dalam memecahkan suatu masalah klasifikasi dan prediksi, hal ini membuatnya mudah dalam memahami data secara akurat dan lebih baik. Penjelasan lebih lengkapnya, decision tree menjadi jenis Machine Learning supervised yang digunakan untuk mengkategorikan atau membuat prediksi berdasarkan pertanyaan dan permasalahan yang sebelumnya dijawab. Dengan demikian, penggunaan decision tree sendiri akan membantu Data Scientist dalam membuat keputusan berdasarkan informasi yang dimiliki mereka sendiri. Decision tree akan meniru pemikiran layaknya manusia, sehingga secara umum Data Scientist akan lebih dalam memahami data dan dapat menginterpretasikan hasil data lebih baik dan jelas.


3. Classification

Classification digunakan untuk variabel dengan target diskrit dan outputnya akan berupa sebuah kategori atau dengan kata lain algoritma ini merupakan teknik Machine Learning digunakan untuk mengidentifikasi kategori pada pengamatan baru berdasarkan data pelatihan. Misalnya digunakan pada data pasien, setiap pasien baru akan diberikan sebuah label berdasarkan permasalahan mereka yaitu œsakit atau œsehat dengan menggunakan model klasifikasi ini. Adapun juga seperti memfilter sebuah email yang baru masuk yaitu menjadi œspam atau œnon-spam. Classification atau klasifikasi menjadi algoritma yang diterapkan agar dapat menemukan pola yang sama (baik berupa kata atau urutan angka) pada suatu kumpulan data di masa mendatang.


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


4. Yuk, Mulai Belajar Data Science bersama DQLab secara Fun dan Aplikatif di Real Case Industry!

Beberapa poin diatas hanyalah beberapa dari banyaknya algoritma dalam Data Science yang digunakan oleh Data Scientist, dengan mengenal lebih banyak dasar algoritma dan struktur data akan membantu proses pengelolaan data dan memahami data dengan tools yang tepat. Untuk mendapatkan pembelajarannya secara teratur dan gratis kamu bisa mulai belajar di DQLab lho! Caranya mudah banget sahabat data DQLab, kamu tinggal kunjungi DQLab.id dan signup kemudian kamu bisa langsung memulai pembelajaran sesuai dengan kebutuhanmu!


Tenang saja, belajar di DQLab sangat fleksibel karena bisa dilakukan dimana saja dan kapan saja tanpa harus mengunduh software terlebih dahulu. Jangan lupa nikmati module GRATIS setelah kamu signup ya sahabat data DQLab yaitu module untuk memulai belajar œIntroduction to Data Science with R atau  œIntroduction to Data Science with Python. Selamat mencoba sahabat Data DQLab!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login