GIMANA MEMULAI KARIER JADI DATA ANALYST?
Simak caranya di webinar GRATIS dan raih DOORPRIZE menarik!
DAFTAR SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 0 Jam 18 Menit 52 Detik 

Tiga Macam Algoritma Data Science, Apa Saja Ya?

Belajar Data Science di Rumah 04-Januari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/60677b483747ccffcc9775e698d3f8c6_x_Thumbnail800.jpg

Algoritma Data Science apa saja ya? Perkembangan zaman saat ini salah satunya ditandai dengan semakin meningkatnya penggunaan internet oleh masyarakat. Dampak dari kemajuan internet ini telah dirasakan oleh berbagai bidang, salah satunya dalam bidang data. Dengan kemudahan pengaksesan internet maka semakin banyak pula data yang dihasilkan dalam waktu singkat. Data yang sangat banyak ini perlu dieksekusi dengan menggunakan algoritma data science. Data science sendiri merupakan suatu ilmu yang mempelajari tentang data mulai dari cara mengumpulkan, membersihkan, mengolah sampai menginterpretasi dan memvisualisasikannya.


Pada beberapa waktu lalu mungkin masih banyak yang belum mengerti apa itu data science dan seberapa penting data science  dalam keseharian. Data science bukanlah ilmu yang berdiri sendiri, melainkan gabungan dari beberapa ilmu dasar seperti matematika, statistika, pemahaman bisnis, sistem informasi, bahasa pemrograman dll. Dalam penerapannya, data science menggunakan algoritma data science sebagai salah satu cara untuk memecahkan program yang sulit. Kira-kira apa saja algoritma data science yang dapat digunakan oleh para data scientist? Yuk, simak artikel berikut ini!


1. Algoritma Data Science

Algoritma merupakan prosedur atau langkah yang tersusun secara sistematis dengan dasar logika untuk menyelesaikan permasalahan. Manfaat dan tujuan dari algoritma adalah dapat menguatkan cara berpikir dan analisis ketika membuat program dan tidak ketergantungan dengan bahasa pemrograman manapun. Algoritma data science menjadi salah satu poin penting dalam proses analisis data. Algoritma data science yang dapat digunakan terdiri dari tiga macam yaitu supervised learning, unsupervised learning dan semi-supervised learning.


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


2. Supervised Learning

Algoritma supervised learning merupakan algoritma yang dalam penerapannya memerlukan data yang memiliki label atau biasa disebut dengan data latih. Label yang telah dimiliki oleh data latih tersebut kemudian dibentuk model yang nantinya akan diterapkan pada data uji. Algoritma supervised learning terdiri menjadi 3 model yaitu klasifikasi, regresi dan forecasting. beberapa contoh algoritma supervised learning yang dapat digunakan antara lain Naive Bayes Classifier, KNN, Support Vector Machine, Artificial Neural Network, Logistic Regression dan Decision Tree.


3. Unsupervised Learning

Jika pada algoritma supervised learning memerlukan data latih yang memiliki label, maka berbeda dengan algoritma unsupervised learning yang tidak memerlukan data latih dan data uji. Pada algoritma ini akan dilihat karakteristik dari data yang akan digunakan untuk mengelompokkan sehingga objek yang serupa akan berada dalam satu kelompok, algoritma ini biasa disebut dengan clustering. Beberapa contoh algoritma unsupervised learning yang dapat digunakan antara lain K-Means, Fuzzy C-Means, Hierarchical Clustering, DBSCAN, dll.


4. Semi-Supervised Learning

Pada bagian sebelumnya kita telah mengenali algoritma supervised learning dan unsupervised learning, namun masih ada satu algoritma yang agak jarang diketahui yaitu semi supervised-learning. Algoritma ini digunakan ketika data memiliki jumlah input dan output yang tidak sama. Cara kerja dari algoritma ini adalah dengan menggunakan teknik unsupervised learning untuk menemukan dan mempelajari struktur dalam variabel input, kemudian memprediksi data dengan menggunakan algoritma supervised learning.


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


5. Yuk, Perdalam Kompetensi Data Science di DQLab!

Data science merupakan salah satu cabang ilmu yang sangat perlu dimiliki di era digitalisasi ini. Data science merupakan kombinasi dari beberapa bidang ilmu seperti statistika, matematika, sistem informasi, bahasa pemrograman, dan masih banyak lainnya. Ilmu dasar data science dapat kita pelajari secara otodidak dan bisa pula dengan cara mengikuti kursus online seperti di DQLab. Bahkan di DQLab menyediakan materi berupa modul dan bisa langsung dipelajari secara live code. Caranya cukup mudah loh, yaitu langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati modul gratis DQLab


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!