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

Yuk, Kenali Algoritma Data Science yang Digunakan Praktisi Data

Belajar Data Science di Rumah 18-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/cc1d84e6d4117ddcc3f1e4d23eb676e2_x_Thumbnail800.png

Algoritma Data Science menjadi salah satu aturan yang dilakukan oleh Data Scientist untuk mencari jawaban atau sebuah solusi menggunakan data. Algoritma sendiri digunakan sesuai secara terstruktur menggunakan pemrograman agar dapat diimplementasikan perhitungan atau melakukan fungsi pemecahan masalah. Konsep dasar Data Science yaitu adalah mengekstraksi kumpulan data yang jumlahnya besar menjadi data yang berguna terutama bagi industri, dengan demikian Data Scientist akan membantu mengekstraksi data tersebut menggunakan pemodelan algoritma Machine Learning yang disesuaikan dengan permasalahan yang dihadapi.


Pentingnya sahabat data DQLab untuk memilih algoritma dengan tepat, karena jika proses pemodelan dilakukan terstruktur dan benar maka output yang didapatkan memiliki akurasi prediksi yang tinggi. Untuk mengetahui algoritma apa saja yang digunakan oleh Data Scientist, yuk langsung saja simak artikel DQLab berikut ini!


1. Naive Bayes

Pernahkah kamu mendapatkan notifikasi atau adanya spam email? Naive Bayes dapat membantumu untuk mengumpulkan spam tersebut dan memfilternya yaitu sebagai ‘spam’ dan ‘bukan spam’. Algoritma ini merupakan pembelajaran supervised yang didasarkan pada teorema Bayes dan digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi. Salah satunya yaitu Naive Bayes Classifier menjadi algoritma klasifikasi sederhana dan paling efektif yang dapat membantu pemodelan pembelajaran Machine Learning dalam membuat prediksi yang cepat. Pemodelan ini mudah dibuat dan sangat berguna untuk kumpulan data yang sangat besar, karena Naive Bayes dikenal dengan metode klasifikasi yang sangat canggih.


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


2. K-Means Clustering

Pada K-means clustering sendiri yaitu algoritma yang mempartisi grup menjadi kedalam beberapa sub-grup. Subgrup tersebut dibentuk berdasarkan kesamaan dan jarak pada data. Algoritma ini menjadi paling populer dari algoritma unsupervised. Jika disederhanakan K-means menjadi salah satu algoritma berbasis centroid dimana menghitung jarak untuk menetapkan titik ke sebuah cluster, dalam k-means cluster nantinya akan dikaitkan dengan centroid. Contoh mudahnya yaitu adalah misalkan kamu mencari istilah ‘data’ di mesin pencarian, maka ‘data’ yang kamu cari akan merujuk ke berbagai jenis mulai dari lokasi, makanan, atau apapun lainnya. 


Dengan menggunakan algoritma K-Means clustering nantinya akan dikelompokkan ‘data’ tersebut yang membicarakan ide yang serupa. Misalnya seperti Spotify membuat playlist yang berjudul ‘Your Daily Mix 1’ dan ‘Your Daily Mix 2’ yang dimana isi daripada kedua playlist tersebut sejumlah varian lagu yang mirip dengan kesukaanmu serta menyisipkan rekomendasi lagu baru.


3. Decision Tree

Algoritma pohon keputusan atau decision tree merupakan teknik pembelajaran dari supervised yang digunakan untuk membantu memecahkan masalah dengan bentuk klasifikasi. Tujuan dari algoritma ini yaitu dapat membuat model yang memprediksi nilai variabel target menggunakan decision tree sebagai representasi pohon dalam memecahkan masalah. Dengan menggunakan algoritma decision tree maka dapat membantu Data Scientist dalam membuat keputusan sesuai dengan hasil dan bisa menginterpretasikan nilai data dengan baik. 


Adapun alasan lainnya Data Scientist menggunakan algoritma decision tree yaitu:

  • Decision tree dapat meniru kemampuan berpikir manusia saat mengambil keputusan, sehingga pada hasil keputusan tersebut dapat dipahami dengan mudah.

  • Adanya logika dibalik decision tree yang memudahkan manusia untuk memahami karena menunjukkan struktur dengan baik layaknya seperti pohon.


4. Random Forest

Tidak hanya menggunakan algoritma decision tree, Data Scientist juga akan menggunakan algoritma random forest. Algoritma random forest menggunakan banyak pohon (layaknya hutan) dan setiap decision tree mewakili beberapa kemungkinan statistik. Pengertian lainnya yaitu algoritma random forest dapat membangun decision tree atau pohon keputusan pada sampel yang berbeda dan mengambil suara mayoritas mereka untuk melakukannya klasifikasi dan rata-rata dalam regresi. Pada penggunaan algoritma random forest, Data Scientist dapat membuat sebuah prediksi dan analisis output dengan akurasi yang tinggi meskipun untuk kumpulan data besar sekalipun. Dengan demikian, random forest menjadi algoritma yang mampu menangani kumpulan data dan membantu mengklasifikasi serta dapat menjaga akurasi ketika besaran data sebagian menghilang.


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


5. Bekarir sebagai Data Scientist 2022, Yuk Mulai Belajar Data Science bersama DQLab!

Dengan medium yang terstruktur, mengaplikasikan pembelajaran dan memiliki rasa pantang menyerah, sahabat data DQLab tentunya bisa merajut karir Data Scientist di tahun 2022! DQLab menjadi platform online belajar Data Science secara fun dan aplikatif di real case industry, tidak hanya itu DQLab sudah tersedia module-module yang dibutuhkan dan fitur project untuk mengaplikasikan pembelajaran yang sudah kamu dapatkan!


Ingin memulainya? Kamu langsung signup di DQLab.id atau klik tombol dibawah ini ‘Mulai Belajar Gratis’ kemudian nikmati FREE module “Introduction to Data Science with R” atau “Introduction to Data Science with Python”. Ayo, siap berkarir menjadi Data Scientist dan hadapi revolusi industri 4.0 dengan belajar Data Science. Selamat mencoba sahabat data DQLab!

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!