Kenali Karakteristik Algoritma Data Science

Data science merupakan salah satu ilmu yang cukup sering dan dibutuhkan pada masa kini. Peningkatan jumlah data yang sepatutnya perlu dianalisis agar menghasilkan informasi membutuhkan ilmu ini. Data science merupakan ilmu yang mempelajari tentang data, mulai dari mengumpulkan, mengintegrasikan, membersihkan, menganalisis sampai membuat kesimpulan. Pada intinya dalam proses analisis nantinya membutuhkan algoritma data science.

Algoritma data science terdiri dari beberapa macam, sesuai dengan jenis data yang ingin diselesaikan. Algoritma sendiri memiliki pengertian urutan langkah demi langkah yang logis untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Algoritma sendiri terdiri dari berbagai macam, seperti algoritma supervised learning, algoritma unsupervised learning, dan lainnya. Algoritma dalam bahasa pemrograman berarti langkah demi langkah yang logis dan berurutan  untuk menyelesaikan masalah pemrograman komputer.

1. Algoritma Pada Komputer

Sering terlintas dalam pikiran kita bahwa komputer dan sejenisnya merupakan perangkat yang sudah pintar. Kira-kira apakah penyebabnya? Nah, dari sini perlu kita ketahui bahwa pintarnya komputer itu juga dikarenakan perintah dari manusia yang dituliskan dalam algoritma tertentu. Jadi, komputer itu menjalankan sesuai dengan instruksi yang diberikan dengan bahasa komputer. Oleh karena itu pentingnya algoritma yang logis dan mendasar agar komputer dapat berjalan dengan sesuai yang diperintahkan.

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

2. Ciri-ciri Algoritma

Algoritma pemrograman memiliki ciri-ciri yang dapat menjadi pembeda dengan teknik pemrograman lainnya. Pertama yaitu keterbatasan, yang berarti algoritma memiliki keterbatasan dalam menjalankan langkah proses pemrograman. Kedua adalah input atau masukan, yaitu berupa besaran nilai yang diberikan kepada algoritma sebelum proses pengerjaan. Ketiga adalah output atau keluaran, artinya besaran nilai yang memiliki hubungan dengan input. Keempat adalah kepastian, artinya urutan langkah yang jelas dan pasti sesuai tujuan. Kelima adalah keefektivitasan, menunjukkan bahwa algoritma dapat dikerjakan secara efektif. Keenam adalah terstruktur, artinya langkah demi langkah yang diinstruksikan harus terstruktur.

3. Fungsi Algoritma

Pada bagian sebelumnya kita telah sedikit mengenal definisi dan ciri-ciri algoritma.Adapun algoritma sendiri secara umum memiliki fungsi seperti memecahkan program rumit terutama yang membutuhkan perhitungan yang tinggi, mengatasi permasalahan yang ada secara terurut, memudahkan dalam pembuatan program, memudahkan dalam memodifikasi program, dapat digunakan lebih dari satu kali penggunaan, dan masih banyak fungsi yang lainnya.

4. Contoh Algoritma Data Science

Algoritma tidak hanya digunakan untuk membuat program tertentu atau software tertentu. Dalam dunia data, terutama data science membutuhkan algoritma-algoritma yang sesuai dengan data yang ingin diselesaikan. Algoritma itu sendiri terbagi menjadi dua yaitu algoritma supervised learning, contohnya Naive Bayes Classifier, Regresi Linier, Decision Tree, K-NN, dan lain-lain. Jenis yang lainnya adalah algoritma unsupervised learning, seperti K-Means, K-Modes, Hierarchical Agglomerative Clustering, dan lain-lain. 

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

5. Yuk, Kita Mulai Rintis Karir Data Science dari Sekarang!

Profesi Data Scientist di era transformasi teknologi kini menjadi profesi yang populer. Siapa saja dan dari mana saja latar belakang pendidikannya dapat berkarir menjadi data scientist. Kita dapat memulai belajar otodidak atau melalui kursus data science baik online maupun offline. Oleh karena itu untuk mengetahui lebih lanjut terkait data scientist kita dapat mempelajarinya di DQLab lohh. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab.id/signup dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module gratis dari R, Python atau SQL!

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita