TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 3 Jam 34 Menit 5 Detik

Yuk, Simak Algoritma Data Science yang Bisa Kamu Coba

Belajar Data Science di Rumah 24-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-05-2024-01-24-170413_x_Thumbnail800.jpg

Data science atau ilmu data merupakan suatu bidang ilmu yang saat ini sedang populer dan banyak dibutuhkan di era kecanggihan teknologi seperti sekarang. Data science ini bukanlah ilmu tunggal, artinya data science terdiri dari kombinasi beberapa ilmu.


Beberapa bidang ilmu tersebut adalah matematika, sistem informasi, bahasa pemrograman, statistik, manajemen bisnis, dan lainnya. Dalam proses pengolahan datanya, data science memerlukan algoritma data science yang bisa dipilih sesuai dengan kebutuhan. 


Algoritma adalah suatu metode atau langkah yang disusun berurutan untuk melaksanakan atau menyelesaikan suatu permasalahan tertentu.Algoritma ini akan sangat membantu menyelesaikan permasalahan dengan cara yang lebih sederhana. Algoritma memiliki beberapa sifat seperti universal, berdiri sendiri, efektif dan efisien. Dalam data science terdapat beberapa algoritma data science yang bisa dipilih sesuai dengan kebutuhan dan jenis permasalahan yang akan diselesaikan.


Pada artikel ini kita akan mengenali beberapa algoritma data science yang bisa digunakan.


1. Random Forest

Random forest adalah suatu algoritma yang termasuk dalam kategori supervised learning. Algoritma ini terdiri dari beberapa kumpulan decision tree. Algoritma random forest bisa digunakan untuk mendapatkan prediksi akhir dari beberapa pohon keputusan yang dibangun secara acak.


Algoritma random forest lebih cocok digunakan untuk dataset yang berukuran besar dan menyelesaikan tugas klasifikasi maupun regresi. Namun algoritma ini membutuhkan waktu yang lebih lama sehingga kurang cocok jika dilakukan pada saat pengguna hanya memiliki waktu yang sempit. 

Data Science

Sumber : Trivusi


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


2. Algoritma Greedy

Algoritma greedy merupakan suatu pendekatan dalam pemrograman yang memecahkan persoalan optimasi. Algoritma ini memiliki cara kerja dengan mencari solusi optimal lokal sehingga dapat ditemukan solusi optimal global.


Algoritma ini memiliki tujuan memaksimalkan keuntungan yang didapatkan dengan mencari objek yang dengan keuntungan per unit terbesar. Beberapa contoh penggunaan algoritma ini adalah untuk mengatasi persoalan minimasi waktu pada sistem.

Data Science

Sumber : GitHub Wahid Ari


3. Algoritma Genetika

Algoritma genetika adalah suatu algoritma yang dikembangkan dari proses pencarian solusi menggunakan pencarian acak.Teknik ini seringkali digunakan untuk menemukan solusi optimal dari permasalahan yang mempunyai banyak solusi.


Algoritma genetika memiliki beberapa komponen seperti string bit, pohon, array bilangan real, daftar aturan, elemen permutasian, elemen program, dan lainnya. Algoritma genetika ini memiliki beberapa kelebihan seperti dapat melakukan optimasi masalah yang kompleks dan ruang pencarian yang sangat luas. 

Data Science

Sumber : Trivusi


4. Naive Bayes Classifier

Naive Bayes Classifier merupakan suatu algoritma yang termasuk dalam metode supervised learning. Algoritma ini memiliki cara kerja dengan menggunakan teorema Bayes. Algoritma termasuk algoritma yang terbaik dibandingkan dengan model classifier lainnya.


Algoritma Naive Bayes Classifier bisa digunakan untuk beberapa keperluan seperti mengklasifikasikan dokumen teks, digunakan sebagai metode machine learning yang menggunakan probabilitas, untuk membuat diagnosis media secara otomatis, serta untuk mendeteksi atau menyaring spam.

Data Science

Sumber : Towards Data Science


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


Algoritma data science merupakan salah satu hal yang perlu dikuasai oleh praktisi data. Untuk dapat memudahkan penyelesaian permasalahan data science. KAmu bisa belajar beberapa algoritma data science di DQLab.


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 dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita




Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :