Mengenal Algoritma Data Science Bersama DQLab

Data science menjadi salah satu ilmu yang melonjak dan makin banyak dipelajari karena kebutuhan tenaga kerja serta praktisi data yang semakin meningkat. Peluang kerja yang besar menjadikan penerapan ilmu ini semakin dibutuhkan oleh praktisi data. Sebagai primadona ilmu yang tengah bersinar, ilmu Data Science juga melatarbelakangi profesi yang beragam seperti Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst dan Database Administrator.

Dalam menjalankan pengolahan data, penggunaan Data Science ternyata memerlukan algoritma-algoritma didalamnya. Algoritma Data Science menjadi metode atau prosedur yang digunakan dalam mengolah Data Science. Bagi sahabat data yang penasaran dan tertarik untuk mengenal algoritma Data Science, artikel ini sangat cocok lho! Yuk, mengenal pengertian dan beberapa jenis algoritma Data science bersama DQLab! Selamat membaca sahabat data!

1. Pengertian Algoritma Data Science

Algoritma Data Science merupakan metode atau prosedur yang digunakan dalam mengolah Data Science. Data Science sendiri adalah ilmu yang terdiri dari disiplin ilmu matematika atau statistik, bisnis dan komputer. Ilmu yang sedang populer ini berguna bagi perusahaan dalam pengambilan keputusan untuk strategi bisnis lanjutan. Sehingga banyak industri maupun instansi mulai mempelajari algoritma Data Science dan menerapkannya. Dalam dunia Data Science terdapat banyak jenis algoritma populer seperti Unsupervised Learning, Supervised Learning, dan Semi-Supervised Learning. Algoritma-algoritma ini penting untuk dipelajari agar kita tahu harus menggunakan model Data Science seperti apa agar menghasilkan output yang sesuai. Selain itu, ada berbagai algoritma Data Science lainnya dalam pengolahan data.

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

2. Tipe dan Jenis Datanya

Data dapat diklasifikasikan berdasarkan beberapa kriteria tertentu seperti informasi lokasi atau waktu, bentuk serta strukturnya. Klasifikasi tersebut tentu membutuhkan variasi algoritma yang bermacam-macam. Kali ini, DQLab akan mengajak sahabat data untuk mengetahui tipe dan jenis data algoritma Data Science, yaitu Clustering Analysis (Unsupervised Learning), Classification Models (Supervised Learning) dan Semi-Supervised Learning. Berikut adalah penjelasan masing-masing tipe dan jenis datanya :

Clustering Analysis (Unsupervised Learning)

Salah satu jenis algoritma pada Machine Learning adalah Unsupervised Learning. unsupervised learning adalah salah satu tipe algoritma Data Science yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari dataset. Metode ini hanya akan mempelajari suatu data berdasarkan kedekatannya saja atau yang biasa disebut dengan Clustering. Salah satu contoh implementasi Unsupervised Learning adalah Clustering Analysis. Tujuan dari clustering ini adalah untuk mengelompokkan data sedemikian sehingga objek-objek pada suatu cluster itu serupa dan objek antar cluster berbeda.

 Classification Models (Supervised Learning)

Algoritma Supervised Learning dibagi menjadi 3 model yaitu, model Classification, Regression, dan Forecasting. Salah satunya yaitu Classification Models. Klasifikasi merupakan model solusi dari permasalahan mengkategorisasikan sekelompok observasi baru ke sekumpulan kategori (kelas) yang ada sebelumnya. Algoritma Supervised Learning merupakan jenis algoritma yang tidak bisa belajar sendiri tetapi harus diberi contoh terlebih dahulu dengan cara memberi label pada dataset yang kita punya. Memberi label disini artinya adalah dataset kita telah diberikan nilai kebenarannya yang akan dijadikan sebagai nilai target atau nilai acuan.

Semi-Supervised Learning

Pada kasus-kasus tertentu, sahabat data bisa menggunakan Semi-Supervised Learning. Contohnya, kita ingin melakukan clustering, namun dengan suatu kendala atau batasan tertentu kita menginginkan clustering yang sesuai dengan suatu informasi awal yang kita miliki. Semi-Supervised Clustering dapat dilakukan dengan menggunakan label, fungsi jarak tertentu, constraint, hybrid, dan pemilihan parameter cluster lainnya.

3. Mengenal Algoritmanya dalam Data Mining

Pada tahap pengolahan data pada data science memerlukan penerapan algoritma-algoritma untuk menjalankan prosesnya. Salah satu ilmu yang termasuk dalam data science adalah data mining. Proses data mining fokus pada menemukan pola-pola tertentu yang ada pada data. Berikut adalah beberapa algoritma Data Science yang digunakan dalam data mining :

Naive Bayes

Naive Bayes adalah algoritma untuk mengklasifikasikan data menggunakan metode probabilitas dan statistik yang bertujuan memprediksi peluang di masa depan berdasarkan kejadian atau data di masa lampau.

C 4.5

Algoritma C4.5 atau Decision Tree adalah metode yang populer digunakan dengan bahasa pemrograman R. Decision Tree adalah metode pengambilan keputusan dengan mengikuti titik awal alur atau disebut juga dengan root node.

K-Means

Algoritma K-Means merupakan metode non hirarki yang membagi data ke dalam satu atau lebih cluster. Data akan dibagi berdasarkan karakteristik yang sama dan dikelompokkan ke dalam cluster sedangkan data yang memiliki karakteristik berbeda akan dikelompokkan ke dalam cluster yang lainnya. Contoh penerapan algoritma ini adalah customer segmentation.

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

4. Mengenal dan Belajar Algoritma Data Science Bersama DQLab, Yuk!

Selain algoritma Data Science di atas, ternyata ada banyak algoritma lainnya lho yang digunakan dalam pengolahan Data Science. 

Yuk, pelajari lebih lanjut mengenai Data Science & Artificial Intelligence (AI) bersama DQLab menggunakan bahasa pemrograman populer, serta fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based yang ramah pemula! Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id