Ide Algoritma Data Science untuk Portfolio Beginner

Dalam data science, algoritma adalah media yang digunakan untuk memproses data yang sangat besar. Algoritma data science berkaitan erat dengan ilmu statistika dan memerlukan script code agar eksplorasi data lebih efektif dan tidak memakan banyak waktu. Oleh karena itu, seorang data scientist setidaknya harus memahami dasar struktur data, algoritma, dan metode pengolahan data agar dapat membuat program lebih efisien dan memahami tools yang akan digunakan. Karena sering kali berurusan dengan data berukuran besar, data scientist akan sangat kesulitan untuk mengolah data secara manual atau menggunakan tools konvensional. Inilah alasan mengapa data scientist sangat memerlukan algoritma untuk mengotomatisasi beberapa langkah dalam pengolahan data. 

Role data scientist dapat dipelajari secara otodidak. Hal ini yang membuat profesi data scientist mulai banyak dilirik di era teknologi seperti saat ini. Data scientist adalah profesi yang memerlukan skill teknis yang cukup tinggi dan biasanya skill teknis ini akan sangat diperhitungkan saat proses rekrutmen. Oleh karena itu, seorang calon data scientist harus memiliki portfolio yang bisa menunjukkan skill yang dimiliki pada recruiter dan akan menjadi nilai plus di mata recruiter. Kesulitan seorang pemula dalam menyusun portofolio adalah mengangkat ide apa yang bisa menarik perhatian recruiter. Pada artikel kali ini, DQLab akan memberikan beberapa ide algoritma data science yang bisa diangkat sebagai project portfolio. Jadi simak artikel ini sampai akhir, ya!

1. Decision Tree

Algoritma decision tree digunakan untuk project prediksi dan klasifikasi. Berikut adalah ilustrasi pengaplikasian algoritma decision tree. Beginner data scientist dapat membangun pohon hirarki untuk mendapatkan hasil melalui proses keputusan. Ada dua langkah untuk membangun pohon hirarki yaitu induksi dan pemangkasan. Induksi adalah proses dimana kita membangun pohon sedangkan pemangkasan adalah proses penyederhanaan pohon untuk menghilangkan kerumitan. 

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Support Vector Machine

Support Vector Machine atau disingkat dengan SVM adalah algoritma klasifikasi yang powerfull untuk data biner. Algoritma ini juga digunakan dalam pengenalan wajah dan klasifikasi genetik. Dengan algoritma SVM calon data scientist bisa membangun model pre-building sehingga bisa meminimalkan kesalahan klasifikasi secara otomatis. Algoritma SVM dapat memetakan vektor input ke dalam ruang n dimensi dengan membangun hyperplane pemisah. 

3. Regresi Logistik

Dengan algoritma ini calon data scientist dapat membangun project mengenai mengklasifikasikan titik yang berjenis biner yang menghasilkan output benar atau salah (atau dalam angka dilambangkan dengan 1 atau 0). Dua bagian penting dari regresi logistik adalah hipotesis dan kurva sigmoid. Dengan hipotesis, data scientist bisa memperoleh kemungkinan dari suatu peristiwa dan data yang digunakan sesuai dengan fungsi log dan membentuk kurva sigmoid (kurva berbentuk S).

4. K-Means Clustering

Dengan algoritma K-Means Clustering, calon dat scientist dapat membuat project untuk mempartisi sekelompok data yang berisi nilai n dalam k subkelompok. Masing-masing nilai n akan dikelompokkan ke cluster k dan pengelompokan tersebut berdasarkan nilai mean terdekat. Artinya, kumpulan data akan dibagi menjadi beberapa kelompok lebih kecil dan kelompok ini akan dibentuk berdasarkan kesamaan dan jarak tiap titik dengan mean centroidnya. K-Means clustering adalah bentuk paling populer dari algoritma unsupervised learning karena sangat mudah dipahami dan diaplikasikan.

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

Yuk coba bangun portfolio data scientist menggunakan bahasa pemrograman R dan Python serta aplikasikan algoritma data science dengan project dari DQLab! DQLab memiliki berbagai modul pengaplikasian algoritma data science yang dilengkapi dengan data yang mencerminkan data real di dunia industri dan live code editor sehingga kita bisa belajar menulis script codenya secara langsung tanpa aplikasi tambahan. 

Yuk coba menggunakan live code editor dari DQLab dengan akses FREE modul ‘Introduce to Data Science’ dengan klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id. Selamat mencoba!

Penulis: Galuh Nurvinda K