Top Pembahasan Algoritma Bootcamp Data Science

Beasiswa data science kini telah ditawarkan kepada siapapun yang memiliki minat di bidang data. Keilmuan data akan selalu saling beririsan dengan pembahasan domain bisnis dan pilar komunikasi, yang mewakili ketajaman bisnis dan keterampilan komunikasi terbaik. Ini sangat penting untuk fase penemuan dan tujuan. Ini juga sangat membantu karena ilmuwan data biasanya harus mempresentasikan dan mengkomunikasikan hasil kepada pemangku kepentingan utama, termasuk eksekutif.

Jadi soft skill yang kuat, terutama komunikasi (tertulis dan verbal) dan kemampuan berbicara di depan umum adalah kuncinya. Pada fase di mana hasil dikomunikasikan dan disampaikan, keajaibannya ada pada kemampuan ilmuwan data untuk memberikan hasil dengan cara yang dapat dimengerti, menarik, dan berwawasan, sambil menggunakan bahasa dan tingkat jargon yang sesuai untuk audiensnya. Selain itu, hasil harus selalu dikaitkan kembali dengan tujuan bisnis yang melahirkan proyek di tempat pertama.

Untuk semua fase lain yang terdaftar, ilmuwan data harus memanfaatkan keterampilan pemrograman komputer yang kuat, serta pengetahuan tentang statistik, probabilitas, dan matematika untuk memahami data, memilih pendekatan solusi yang benar, menerapkan solusi, dan memperbaikinya. demikian juga.

Satu hal penting untuk didiskusikan adalah platform ilmu data dan API yang siap pakai. Seseorang mungkin tergoda untuk berpikir bahwa ini dapat digunakan dengan relatif mudah dan dengan demikian tidak memerlukan keahlian yang signifikan di bidang tertentu, dan oleh karena itu tidak memerlukan ilmuwan data yang kuat dan berpengetahuan luas.

Memang benar bahwa banyak dari produk siap pakai ini dapat digunakan dengan relatif mudah, dan seseorang mungkin dapat memperoleh hasil yang cukup baik tergantung pada masalah yang dipecahkan, tetapi ada banyak aspek ilmu data di mana pengalaman dan keterampilan sangat penting. 

Untuk tahu bagaimana proses pembelajarannya saat ini banyak sekali kursus yang menyediakan topik pembahasan data science. Yuk kenalan dengan materinya terlebih dahulu bersama DQLab!

1. Decision Tree

Pohon keputusan membantu dalam memecahkan masalah klasifikasi dan prediksi. Itu membuatnya mudah untuk memahami data untuk akurasi prediksi yang lebih baik. Setiap simpul dari pohon Keputusan mewakili fitur atau atribut, setiap tautan mewakili keputusan dan setiap simpul daun memegang label kelas, yaitu hasilnya. Kelemahan dari pohon keputusan adalah bahwa ia menderita masalah overfitting.

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

2. Regresi Linear

Regresi Linier kemungkinan merupakan algoritma ML yang paling populer. Regresi linier menemukan garis yang paling cocok dengan titik data yang tersebar pada grafik. Ini mencoba untuk mewakili hubungan antara variabel independen (nilai x) dan hasil numerik (nilai y) dengan menyesuaikan persamaan garis ke data itu. Baris ini kemudian dapat digunakan untuk memprediksi nilai yang akan datang! Teknik yang paling populer untuk algoritma ini adalah kuadrat terkecil. Metode ini menghitung garis yang paling pas sehingga jarak vertikal dari setiap titik data garis adalah minimum. Jarak keseluruhan adalah jumlah kuadrat jarak vertikal (garis hijau) untuk semua titik data. Idenya adalah untuk menyesuaikan model dengan meminimalkan kesalahan kuadrat atau jarak ini.

3. Support Vector Machine (SVM)

SVM adalah algoritma terawasi yang digunakan untuk masalah klasifikasi. SVM mencoba menggambar dua garis antara titik data dengan margin terbesar di antara mereka. Untuk melakukan ini, kami memplot item data sebagai titik dalam ruang n-dimensi, dimana n adalah jumlah fitur input. Berdasarkan ini, SVM menemukan batas optimal, yang disebut hyperplane, yang paling baik memisahkan kemungkinan keluaran dengan label kelasnya. Jarak antara hyperplane dan titik kelas terdekat disebut margin. Hyperplane optimal memiliki margin terbesar yang mengklasifikasikan titik untuk memaksimalkan jarak antara titik data terdekat dan kedua kelas.

4. K-Nearest Neighbor (KNN)

Algoritma KNN sangat sederhana. KNN mengklasifikasikan suatu objek dengan mencari melalui seluruh set pelatihan untuk k instance yang paling mirip, k tetangga, dan menetapkan variabel output umum ke semua k instance tersebut.

Pemilihan k sangat penting: nilai yang kecil dapat menghasilkan banyak noise dan hasil yang tidak akurat, sedangkan nilai yang besar tidak layak. Ini paling sering digunakan untuk klasifikasi, tetapi juga berguna untuk masalah regresi.

Fungsi jarak untuk menilai kesamaan antar instance dapat berupa jarak Euclidean, Manhattan, atau Minkowski. Jarak Euclidean adalah jarak garis lurus biasa antara dua titik. Ini sebenarnya adalah akar kuadrat dari jumlah kuadrat dari perbedaan antara koordinat titik.

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

5. Kenali Algoritma Data Science bersama DQLab!

Halo sahabat data, DQLab menyediakan berbagai pilihan kelas mulai dari data engineer, data analyst, sampai data analyst. Sahabat data dapat mempelajari mulai dari hal yang basic sampai ke hal yang cukup complicated. Penasaran yuk coba subscribe kelasnya dan nikmati belajar anti ribet dengan environment DQLab sekarang! Waktunya kamu berperan di era industri 4.0 dengan data.

Tags