Ragam Kumpulan Algoritma Data Science Populer

Data science atau biasa dikenal dengan ilmu data merupakan suatu bidang ilmu yang terdiri dari kombinasi beberapa bidang seperti matematika, pemahaman bisnis, kemampuan programming, dan masih banyak lainnya.

Penguasaan data science di masa kini sangat dibutuhkan oleh berbagai perusahaan. Dalam prakteknya, terdapat beberapa algoritma data science yang dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan. Algoritma data science ini tentunya memiliki karakteristik masing-masing dan output yang berbeda-beda.

Perkembangan zaman saat ini yang semakin canggih menuntut kita untuk bisa update dengan perkembangan ilmu pula. Segalanya yang kini mayoritas dikerjakan secara digital memberikan hasil yang cepat bahkan bisa secraa digital pula.

Sebagai contoh mudahnya adalah keberadaan big data. Big data ini memberikan berbagai macam kemudahan di era digital. Namun, pengolahan big data juga perlu dilaksanakan dengan benar dan akurat. Salah satunya adalah dengan menggunakan algoritma data science yang sesuai dengan permasalahan yang ada.

1. Naive Bayes Classifier

Naive Bayes Classifier merupakan suatu algoritma data science yang masuk dalam kategori supervised learning. Algoritma Naive Bayes ini merupakan metode klasifikasi yang menggunakan Teorema Bayes. Algoritma Naive Bayes memiliki beberapa tipe yaitu Bernoulli Naive Bayes, Naive Bayes Multinomial,dan Gaussian Naive Bayes.

Algoritma ini memiliki beberapa kelebihan yaitu tingkat nilai error yang rendah, kecepatan yang tinggi, dan mudah diaplikasikan dalam jumlah dataset yang besar.

Sumber : pemrogramanmatlab

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Regresi Linear

Regresi linear adalah algoritma data science yang tujuannya adalah untuk mengetahui hubungan antara satu variabel terikat dengan satu atau lebih variabel bebas. Algoritma ini juga termasuk ke dalam algoritma supervised learning.

Regresi linier ini merupakan rumus yang sederhana dan sering digunakan untuk prediksi. Beberapa jenis regresi linier antara lain regresi linier sederhana, regresi linier berganda, dan regresi logistik.

Sumber : DQLab

3. Artificial Neural Network

Artificial neural network (ANN) atau biasa dikenal pula dengan algoritma jaringan syaraf tiruan (JST) merupakan algoritma yang cara kerjanya meniru cara kerja otak manusia. Algoritma in termasuk ke dalam deep learning.

ANN dapat membantu komputer dalam membuat keputusan cerdas dengan minimnya bantuan manusia. Beberapa contoh aplikasi atau penerapan dari algoritma ni antara lain handwriting recognition dan facial recognition.

Sumber : GeeksforGeeks

4. Decision Tree

Decision tree aa pohon keputusan merupakan suatu metode klasifikasi yang sering digunakan. Cara kerja dari algoritma ini adalah dengan menggunakan beberapa elemen yaitu node atau simpul, branch atau cabang, serta perhitungan menggunakan nilai gain dan entropy.

Algoritma ini cukup menjadi favorit dikarenakan berbagai alasan seperti output nya yang mudah dipahami yaitu berbentuk seperti pohon, mudah dimengerti dan dianalisis, serta bisa digunakan untuk proses numerik maupun kategorik. 

Sumber : Glints

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Saat ini telah banyak algoritma data science yang tersedia baik itu supervised learning maupun unsupervised learning. Beberapa algoritma tersebut tentunya dapat dipilih sesuai dengan kebutuhan pengguna.

DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.

Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab. 

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita