Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Pelajari Algoritma Data Science, Bekal Penting Calon Praktisi Data

Belajar Data Science di Rumah 14-Maret-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/dc13dd1a3a6e85fe1f984ba0cc3d3458_x_Thumbnail800.jpg

Data science adalah salah satu bidang ilmu yang sering digunakan dalam bidang teknologi. Data science digunakan dengan tujuan untuk memudahkan proses pengolahan data hingga membangun kecerdasan buatan. Peralihan berbagai aktivitas ke digital selain mempermudah kegiatan sehari-hari, hal ini juga menjadi tuntutan bagi perusahaan-perusahaan untuk semakin memajukan teknologi agar mampu bersaing dengan perusahaan pesaingnya. Proses pengolahan data juga termasuk salah satu caranya. Semakin efektif pengolahan data yang dilakukan, maka semakin cepat informasi yang diperoleh. Informasi ini dapat dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan bisnis kedepannya.


Nah, untuk mencapai tujuan tersebut, ada orang yang bertanggung jawab melakukan pengolahan data yang disebut juga sebagai praktisi data. Beberapa profesi data yang populer saat ini yaitu Data Analyst dan Data Scientist. Secara umum kedua profesi ini bertanggung jawab dalam manajemen data serta mengolah data hingga mendapatkan informasi berupa insight yang berguna dengan menerapkan data science. Oleh karena itu, penting bagi talenta data memahami algoritma data science agar tepat saat mengimplementasikannya. Dalam artikel kali ini kita akan membahas beberapa algoritma data science yang sering digunakan untuk pengolahan data. Apa saja? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!


1. Supervised Learning

data science

Algoritma pertama yang akan kita bahas adalah supervised learning. Algoritma ini adalah yang paling umum digunakan dalam data science. Algoritma supervised learning menggunakan data berlabel yang bekerja dengan membangun fungsi yang memetakan input ke output yang diinginkan dan hasilnya bergantung pada input dan output yang diberikan sesuai atau tidak. Semakin banyak data yang dilatih maka semakin akurat hasil atau output yang diberikan.


Supervised learning disebut juga sebagai bagian dari pembelajaran machine learning yaitu mesin yang dapat belajar dengan sendirinya yang dibangun menggunakan algoritma tertentu. Machine learning menggunakan data berlabel untuk melatih model, memprediksi output, dan membandingkan output apakah sesuai dengan yang diinginkan. Beberapa algoritma yang termasuk dalam supervised learning adalah k-Nearest Neighbor (kNN), Random Forest, Decision Tree, dan Neural Networks. 


Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis


2. Unsupervised Learning

data science

Berbeda dengan supervised learning, algoritma unsupervised learning merupakan algoritma machine learning yang tidak menggunakan data berlabel untuk melatih model, memprediksi output, dan membandingkan output. Unsupervised learning bertugas menemukan pola-pola tersembunyi pada data tidak berlabel tersebut. Pola-pola ini bermanfaat bagi perusahaan untuk mengamati jalannya bisnis dan mengembangkan strategi bisnis kedepannya. 


Beberapa algoritma yang termasuk dalam unsupervised learning yang banyak digunakan adalah clustering dan anomaly detection. Apa itu? Clustering merupakan teknik pengelompokkan data berdasarkan kemiripannya. Data yang mirip dikelompokkan dalam satu grup dan data lainnya dikelompokkan ke dalam grup lainnya. 


Sedangkan Anomaly detection merupakan teknik yang digunakan untuk mendeteksi data tidak berlabel dengan anggapan bahwa sejumlah besar sampel data terdistribusi secara normal dengan melihat kesesuaian instance terhadap data lainnya.


3. Semi-Supervised Learning

data science

Ada gak sih algoritma yang bisa untuk data berlabel dan tidak berlabel? Jawabannya adalah algoritma semi-supervised learning. Semi-supervised learning merupakan gabungan antara algoritma supervised learning dan unsupervised learning sehingga jenis algoritma ini bisa digunakan untuk melakukan prediksi menggunakan data berlabel dan tidak berlabel dengan membangun fungsi yang sesuai dengan input yang diberikan. 


Permasalahan yang bisa diselesaikan dengan semi-supervised learning biasanya merupakan masalah atau kasus yang bisa diselesaikan dengan supervised learning hanya saja data yang digunakan tidak perlu diberi label terlebih dahulu. Teknik semi-supervised learning dapat dibagi menjadi dua yaitu metode inductive dan metode transductive. 


4. Algoritma Populer untuk Melakukan Prediksi

data science

Data science dapat diimplementasikan untuk melakukan suatu prediksi, misalnya untuk melihat trend pasar, melihat perkembangan bisnis, dan lain sebagainya. Perhatikan algoritma yang digunakan karena akan berdampak pada hasil prediksi nantinya. Untuk melakukan prediksi, kita bisa menggunakan beragam tools seperti Python, R atau Excel. Cara penerapannya bisa dipelajari dari berbagai sumber baik dari buku maupun internet. Beberapa algoritma data science yang populer digunakan untuk melakukan prediksi berdasarkan data adalah sebagai berikut:


  • Algoritma C4.5 atau Decision Tree adalah metode pengambilan keputusan dengan mengikuti titik awal alur atau disebut juga dengan root node.

  • Algoritma K-Means merupakan metode non hirarki yang membagi data ke dalam satu atau lebih cluster.

  • Algoritma Apriori adalah metode yang digunakan untuk mencari pola hubungan antara satu atau lebih item dalam suatu dataset.

  • 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.


Baca juga : Beasiswa Data Science yang Bisa Diikuti untuk Upgrade Skill Datamu


5. Eksplorasi Macam Algoritma Lainnya Bersama DQLab

Selain yang sudah dibahas pada poin-poin di atas, masih banyak algoritma lainnya yang perlu dipelajari. Para calon talenta data harus sering eksplorasi beragam jenis data dan algoritma mana yang tepat untuk diterapkan. Bisa juga loh mencoba membangun algoritma sendiri untuk suatu kasus. 


Jika masih tergolong pemula, mempelajari algoritma mungkin akan sedikit sulit. Tapi jangan khawatir, kamu bisa mengikuti kursus data science bersama DQLab. Terdapat modul-modul data science yang disusun sedemikian rupa agar mudah dipahami dan dipelajari oleh pemula sekalipun. 


Ada juga project-project yang di mentori oleh praktisi data profesional yang akan memberikan pengalaman belajar yang menarik dan gambaran akan dunia data di bidang industri saat ini. Yuk, gabung sekarang di DQLab.id dan dapatkan akses gratis modul Python dan R!


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!