Kursus Teknik Belajar Data Science : Pelajari Algoritma Machine Learning
Kursus teknik belajar data science patut diikuti dan dicoba, namun sebelum itu alangkah baiknya jika kamu tahu hal-hal mendasar yang akan dipelajari ketika kamu mengikuti kursus data science. Data science merupakan perpaduan antara berbagai tools, algoritma dan prinsip pembelajaran mesin (machine learning) yang bertujuan untuk menemukan pola dibalik sekumpulan data. Dahulu profesi data scientist disebut sebagai statistikawan, perbedaan keduanya adalah terletak pada explaining dan predicting. Jika kita menengok kebelakang, dulu data yang tersedia merupakan data yang sedikit dan terstruktur tapi seiring berjalannya waktu dan perkembangan teknologi data yang dihasilkan sangat besar dan tidak terstruktur untuk itu diperlukan studi mengenai machine learning.
Secara harfiah, machine learning merupakan studi yang mempelajari tentang algoritma dan pemodelan statistik yang terkomputerisasi untuk melakukan task tertentu tanpa adanya instruksi eksplisit. Jika kamu ingin berkarir sebagai seorang data scientist teknikal skill ini merupakan hal wajib yang harus ada di bucket list kamu. Sebelum mengikuti kursus data science berikut ini hal dasar yang wajib kamu ketahui. Yuk, kita perhatikan sama-sama artikel ini sampai selesai.
1. Perbedaan Machine Learning dengan Artificial Intelligence
Terkadang mungkin kita menganggap machine learning dan artificial intelligence itu sama, tetapi sebenarnya berbeda. Lalu apa perbedaan keduanya ? Sesuai dengan namanya AI atau artificial intelligence merupakan kecerdasan buatan, tapi bukan sebuah sistem melainkan terintegrasi ke dalam sistem. Sedangkan ML atau machine learning merupakan aplikasi dari AI, nah mungkin disini kebanyakan orang masih bingung. Machine learning merupakan sub bidang keilmuan dari artificial intelligence yang berkaitan dengan desain dan pemodelan algoritma. Machine learning berorientasi terhadap efisiensinya bukan keberhasilannya, sedangkan AI berorientasi pada tingkat keberhasilan dan bukan akurasi. Machine learning memungkinkan sistem untuk mempelajari hal-hal baru dari kumpulan data, sementara AI tentang pembuatan keputusan. Meski memiliki perbedaan tapi antara machine learning dan artificial intelligence saling berkorelasi.
Baca juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab
2. Workflow Machine Learning
Alur kerja machine learning terstruktur dan bertahap, secara sederhana alur kerja machine learning memiliki 5 tahapan meliputi, pengumpulan data, persiapan data, melatih data dengan model, melakukan evaluasi model, dan meningkatkan kinerja. Pertama-tama ketika kita ingin menganalisis sesuatu, kita perlu mengumpulkan data terlebih dahulu. Biasanya data mentah berupa file spreadsheet seperti excel atau csv, tapi tak jarang data bisa berupa suara, video, dan gambar. Semakin banyak variasi data yang relevan, semakin baik pula proses pembelajaran untuk mesin. Setelah data berhasil terkumpul berikutnya adalah tahapan persiapan data, karena pada tahap pengumpulan data kemungkinan kita mendapatkan data unstructured besar maka pada tahap ini kita perlu melakukan cleaning data untuk menghilangkan missing value ataupun noisy biasanya tahap ini memerlukan waktu yang cukup lama. Apabila data kita sudah siap maka selanjutnya tahapan melatih data tersebut dengan sebuah model, kita akan melakukan splitting data terlebih dahulu menjadi data testing dan data training. Dimana data training digunakan untuk melakukan pemodelan sementara data testing untuk melakukan pengujian, setelah itu kita bisa mengevaluasi model yang kita buat apakah optimal atau kurang optimal. Apabila kurang optimal kita lanjut ke tahapan selanjutnya yaitu meningkatkan kinerja dengan mencoba dengan menerapkan algoritma atau pemodelan lain.
3. Jenis Algoritma Machine Learning
Secara garis besar ada 3 jenis algoritma machine learning yang wajib dipelajari antara lain: Supervised learning, unsupervised learning, dan Reinforcement learning. Kita mulai membahas yang pertama yaitu, Supervised learning adalah algoritma machine learning yang dalam proses belajarnya membutuhkan sampel lengkap dengan label yang digunakan untuk proses data training. Contoh algoritmanya: Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, KNN, SVM, Neural Networks, Naïve Bayes. Kemudian jenis algoritma yang ke dua unsupervised learning yaitu algoritma machine learning yang dalam proses belajarnya membutuhkan sampel tidak memerlukan label. Contoh algoritmanya: K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, Association Rules. Jenis machine learning yang terakhir adalah reinforcement learning model ini membuat suatu perangkat lunak atau mesinnya melatih dirinya secara terus menerus dengan berdasarkan lingkungan yang dipengaruhinya, jadi mesin belajar berdasarkan pengalaman yang telah diperoleh. Contoh algoritmanya : Q-Learning.
Baca juga : Kursus Data Science Jakarta: Tips Cermat Belajar Data Science bersama DQLab!
4. Yuk, Pelajari Lebih Lanjut Bersama DQLab Sekarang !!!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita