Berkenalan dengan Algoritma Data Science Populer 2022
Dalam data science, kita memerlukan algoritma untuk membantu pemrosesan data yang sangat besar. Data science adalah gabungan computer science dan statistika sehingga pengolahan data menggunakan algoritma akan sering dilakukan.
Seorang data scientist menggunakan prinsip statistika untuk menulis script code agar eksplorasi data lebih efektif dan tidak memakan banyak waktu. Oleh karena itu, seorang data scientist setidaknya harus memahami dasar struktur data, algoritma, dan metode pengolahan data agar dapat membuat program lebih efisien dan memahami tools yang akan digunakan.
Dengan kumpulan data yang besar, data scientist akan sangat kesulitan untuk mengolah data secara manual atau menggunakan tools konvensional. Inilah alasan mengapa data scientist sangat memerlukan algoritma untuk mengotomatisasi beberapa langkah dalam pengolahan data.
Saat ini ada ratusan algoritma data science yang bisa digunakan untuk membantu mempercepat pekerjaan data scientist. Algoritma ini di-develop untuk berbagai tujuan dan kegunaan. Pada artikel kali ini DQLab akan membahas algoritma data science yang paling populer karena banyak digunakan oleh data scientist.
Penasaran apa saja algoritma tersebut? Yuk simak artikel ini sampai akhir!
1. Regresi Logistik
Algoritma regresi logistik adalah algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasikan titik yang berjenis biner yang menghasilkan output benar atau salah (atau dalam angka dilambangkan dengan 1 atau 0). Misalnya seorang data scientist ingin memprediksi akan turun hujan atau tidak berdasarkan kondisi cuaca hari-hari sebelumnya.
Dua bagian penting dari regresi logistik adalah hipotesis dan kurva sigmoid. Dengan hipotesis, data scientist bisa memperoleh kemungkinan dari suatu peristiwa dan data yang digunakan sesuai dengan fungsi log dan membentuk kurva sigmoid (kurva berbentuk S).
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
2. K-Means Clustering
Algoritma K-Means adalah algoritma iteratif yang mempartisi sekelompok data yang berisi nilai n dalam k subkelompok. Masing-masing nilai n akan dikelompokkan ke cluster k dan pengelompokan tersebut berdasarkan nilai mean terdekat.
Artinya, kumpulan dat akan dibagi menjadi beberapa kelompok lebih kecil dan kelompok ini akan dibentuk berdasarkan kesamaan dan jarak tiap titik dengan mean centroidnya. K-Means clustering adalah bentuk paling populer dari algoritma unsupervised learning karena sangat mudah dipahami dan diaplikasikan.
3. Support Vector Machine
Support Vector Machine atau disingkat dengan SVM adalah algoritma klasifikasi yang powerfull untuk data biner. Algoritma ini juga digunakan dalam pengenalan wajah dan klasifikasi genetik. SVM memiliki model pre-building sehingga bisa meminimalkan kesalahan klasifikasi secara otomatis. Algoritma SVM dapat memetakan vektor input ke dalam ruang n dimensi dengan membangun hyperplane pemisah.
4. Algoritma Decision Tree
Dengan bantuan decision tree seorang data scientist dapat melakukan prediksi dan klasifikasi. Contonya, kita akan pergi ke swalayan untuk membeli kebutuhan sehari-hari. Pertama kita perlu mencatat apa saja yang sangat perlu untuk dibeli. Setelah itu kita akan melihat cuaca apakah akan hujan atau tidak. Kita akan pergi hanya jika langit cerah dan jika langit mendung kita tidak akan pergi. Apakah kamu bisa memahami contoh tersebut?
Nah dengan prinsip yang sama, seorang data scientist akan membangun pohon hierarki untuk mendapatkan hasil melalui proses keputusan. Ada dua langkah untuk membangun pohon hirarki yaitu induksi dan pemangkasan. Induksi adalah proses dimana kita membangun pohon sedangkan pemangkasan adalah proses penyederhanaan pohon untuk menghilangkan kerumitan.
Baca juga: Beasiswa Data Science yang Bisa Diikuti untuk Upgrade Skill Datamu
Selain 4 algoritma di atas, ada juga algoritma lain yang tidak kalah populer dan digunakan di dunia industri, loh! Penasaran apa saja dan bagaimana pengaplikasiannya di dunia industri? Yuk belajar bersama DQLab!
DQLab memiliki berbagai modul pengaplikasian algoritma machine learning yang dilengkapi dengan data yang mencerminkan data real di dunia industri dan live code editor sehingga kita bisa belajar menulis script codenya secara langsung tanpa aplikasi tambahan.
Yuk coba menggunakan live code editor dari DQLab dengan akses FREE modul "Introduce to Data Science" dengan klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id. Selamat mencoba!
Penulis: Galuh Nurvinda K
Editor: Annissa Widya Davita