DQLab Super Giveaway! Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp.99.000! DAFTAR

Pakai Kode: KUPON99K. Berakhir 2 Days 17 Jam : 30 Menit : 15 Detik

Ingin Menjadi Data Scientist? Yuk, Kenali Kompetensi Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 27-Oktober-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ba97cfffd241568e0547cb3767dbbf22_x_Thumbnail800.jpg

Salah satu keterampilan yang wajib dimiliki oleh Data Scientist adalah Machine Learning. Machine Learning ini merupakan bagian dari Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan yang digunakan untuk meniru manusia dalam memecahkan masalah. Sehingga di Machine Learning akan lebih banyak mempelajari tentang bagaimana membuat kecerdasan buatan yang dilatih dengan menggunakan data yang yang telah tersedia. 

Umumnya, ciri dari Machine Learning ini adalah adanya proses pembelajaran, pelatihan, ataupun training. Machine Learning ini tentunya juga berkaitan erat dengan ilmu Data Science. Jika kamu adalah pemula di ilmu Data Science, tenang saja karena setiap orang memiliki kesempatan yang sama untuk mempelajarinya. Karena pada dasarnya ilmu Data Science tidak hanya terbatas di background pendidikan tertentu, mengingat ilmu ini dapat digunakan di semua sektor industri.

Machine Learning kemudian terbagi menjadi 3 jenis, berikut ini akan dijelaskan setiap jenisnya. Simak terus ya!

1. Supervised Learning

Ternyata algoritma supervised learning ini lebih banyak digunakan oleh Data Scientist dibandingkan algoritma lainnya. Pada algoritma ini, pembelajaran dilakukan dengan cara memasukkan data pembelajaran yang telah diberi label sebelumnya. Selanjutnya data yang telah memiliki label tersebut akan dikelompokkan serta diprediksi masuk ke kelompok yang mana. Umunya digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi.

Baca Juga: Apa itu Data Scientist? Yuk, Berkenalan Dengan Profesi Primadona di Bidang Data

2. Unsupervised Learning

Nah algoritma selanjutnya yang juga banyak digunakan oleh Data Scientist adalah algoritma unsupervised learning. Dimana pada algoritma ini data pembelajaran yang dimasukkan tidak memiliki label. Kemudian mesin dapat dengan bebas untuk melakukan pengelompokkan data berdasarkan karakteristik-karakteristik yang ada. Algoritma jenis ini tidak membutuhkan training seperti yang dilakukan di algoritma supervised learning. Biasanya algoritma unsupervised learning ini banyak digunakan dalam hal klastering. 

3. Reinforcement Learning

Algoritma yang terakhir dari Machine Learning ini adalah reinforcement learning. Algoritma ini lebih jarang terdengar dibandingkan algoritma-algoritma lainnya. Pada algoritma ini, fase pembelajaran atau training dicampur dengan fase tes atau testing. Informasi dari fase traing dapat dikumpulkan dengan cara melakukan interaksi ke lingkungan sehingga akan mendapatkan balasan untuk setiap aksi pembelajaran yang dilakukan.


Baca Juga : Profesi Data Scientist, Mengenal Job Descriptionnya untuk Dapat Menjadi Professional

4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi masa kini! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis : Gifa Delyani

Editor : Annissa Widya 


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!