Para Calon Ahli Data Wajib Kenali Algoritma Data Science Satu Ini!

Dalam dunia atau industri data, terdapat suatu pertanyaan yang seringkali muncul dalam sebuah penelitian, yaitu data macam apa yang perlu diambil dan model statistika atau Data Science mana yang sesuai. Langkah yang tepat bagi kalian yang membaca artikel ini karena DQLab akan menjawab pertanyaan kedua dari pertanyaan penting tersebut.

Karena data diklasifikasikan berdasarkan beberapa kriteria, maka data bergantung pada beberapa poin, yakni informasi akan lokasi atau waktu, bentuk, dan klasifikasi tertentu. Apabila membahas mengenai data, pasti tidak akan terlepas dari model statistika, maka dari itu pada artikel kali ini kalian wajib memahami dengan baik agar dapat mengerti algoritma dari Data Science.

1. Metode Algoritma Data Science

Dalam algoritma Data Science, secara garis besarnya terdapat dua macam kelas atau model statistika yang menentukan pembelajaran yang akan dilakukan. Metode pertama adalah interdependence, metode ini merupakan model-model Data Science yang tidak ada dugaan variabelnya dipengaruhi atau mempengaruhi variabel lain.

Hal tersebut dikarenakan tidak adanya konsep target atau prediktor, sebagai contoh adalah analisis klaster atau pengelompokkan. Metode kedua adalah dependence, yang dimana sebagian variabel dari model-model statistika diduga mempengaruhi atau dipengaruhi variabel lainnya, sebagai contoh adalah regresi dan klasifikasi.

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

2. Clustering Analysis (Unsupervised Learning)

Pada analisis klaster atau clustering analysis terdapat tujuan umum, yaitu untuk mengelompokkan data sedemikian rupa sehingga objek-objek pada suatu klaster menjadi serupa antara satu dengan yang lain dan objek antar klaster berbeda. Dalam clustering juga terdapat beberapa tipe di dalamnya, yakni sebagai berikut.

• Co-clustering

  Tipe ini merupakan teknik pengelompokkan data yang dimana observasi atau baris dikelompokkan dan dalam waktu yang sama juga melakukan pengelompokkan berdasarkan variabel.

• Evaluasi 

  Dalam clustering diperlukan evaluasi untuk menonjolkan clustering dibanding model lainnya, yaitu klasifikasi dan regresi.

• Distance-Similarity

  Banyak metode klaster yang menggunakan konsep jarak dan similarity karena fungsi jarak sendiri memenuhi tiga syarat yang diperlukan dalam metode klaster.

• Curse of Dimensionality

  Istilah ini cukup terkenal karena merupakan anomali yang terjadi akibat variabel atau dimensi yang terlalu banyak di data.

• Clustering for Big Data

  Karena tantangan analisis klaster untuk data yang besar tidak hanya komputasi yang cepat, namun juga untuk mendapatkan analisa yang bermanfaat dalam pengambilan keputusan atau curse of dimensionality.

3. Classification Models (Supervised Learning)

Klasifikasi merupakan permasalahan atau problematika pengkategorisasian sekelompok observasi baru ke sekumpulan kategori atau kelas yang ada sebelumnya. Klasifikasi dapat digunakan jika variabel target bertipe kategorik dan prediktornya satu atau lebih variabel numerik atau kategorik.

Terdapat banyak model klasifikasi yang dapat digunakan oleh kalian, mulai dari yang klasik seperti Linear Discriminant Analysis (LDA), regresi logistik, Support Vector Machines (SVM), decision tree, neural network, dan random forest. Masing-masing model memiliki kelebihan dan kekurangannya, namun kembali lagi kepada kebutuhan pekerjaan kalian.

4. Semi-supervised Learning

Ketika kalian memiliki variabel target dan prediktor, terkadang terdapat data yang hilang atau missing values di beberapa observasi di variabel targetnya. Apabila pada kasus lain, kalian ingin melakukan clustering, tetapi karena suatu kendala atau constraint, atau bahkan ketika kalian menginginkan clustering yang sesuai dengan suatu informasi awal yang kalian miliki, semi-supervised learning dapat kalian gunakan. Berikut kasus-kasus yang dapat dijadikan contoh.

• Aplikasi

  Ketika kalian melakukan clustering analysis pada mesin-mesin ATM bank di suatu kota, tetapi kota tersebut memiliki beberapa hambatan seperti sungai, dan lainnya. Maka clustering memiliki solusi yang menghitung jarak dari hambatan tersebut.

• Semi-supervised Clustering vs Semi-supervised Classification

  Kedua metode tersebut memiliki kesuksesannya masing-masing, namun untuk classification lebih terdapat kegagalan dibanding kesuksesannya. Hal tersebut dikarenakan clustering lebih dapat dijadikan solusi permasalah umum yang tidak hanya feasible, tetapi juga sesuai dengan harapan kita.

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

5. Pelajari Lebih Banyak Algoritma Data Science di DQLab

Algoritma Data Science masih memiliki banyak metode yang dapat kalian pelajari, namun akan lebih baik dan memudahkan kalian ketika kalian mempelajarinya dengan kursus, seperti DQLab. Di DQLab, kalian tidak hanya mempelajari algoritma Data Science saja, tetapi juga kalian dapat mempelajari materi-materi seputar Data Science lainnya. Kalian hanya perlu sign up di DQLab.id, lalu kalian bisa langsung mengerjakan module "Introduction Data Science with Python and R" secara gratis, lho! Ayo, kuasai algoritma Data Science dan materi data lainnya bersama DQLab.id!

Penulis : Callista Eugenia

Editor : Annissa Widya Davita