Serba-Serbi Algoritma Data Science yang Harus Diketahui Para Talenta Data

Algoritma data science merupakan topik hangat yang berkaitan dengan teknologi dan pengolahan data. Pembahasan menyangkut algoritma data science dapat dengan mudah kamu temukan di berbagai platform seperti website, blog, sosial media, dan buku-buku. Data science sebenarnya ilmu yang sudah ada sejak lama namun belum banyak yang menerapkannya. Ilmu data science mulai menjadi perhatian pada tahun 2010 dan didukung oleh teknologi yang kian maju. Beragam metode dan teknik sangat membantu dalam proses pengolahan data. Selain itu, dengan data science kita dapat membangun sistem yang bisa belajar dengan sendirinya atau biasa disebut machine learning. Machine learning bisa digunakan untuk memprediksi yang akan terjadi di masa depan sehingga industri dapat meminimalisir resiko. 

Data science, Machine Learning, Artificial Intelligence, ketiganya sering dibahas bersamaan karena memang memiliki keterkaitan satu sama lain. Data science sendiri adalah ilmu yang menggabungkan tiga pilar ilmu matematika, statistika, dan pemrograman. Populernya data science juga meningkatkan kebutuhan akan praktisi data yang handal. Biasanya yang berlatar belakang STEM lebih disukai perusahaan. Namun tidak menutup kemungkinan yang beralih profesi tidak punya kesempatan menjadi praktisi data. Nah, untuk menjadi praktisi data ini bisa dikatakan susah-susah gampang karena harus terus berlatih mengolah data alias trial dan error. Seorang praktisi data harus memiliki dasar-dasar pengetahuan tentang data science. Pada artikel kali ini kita akan membahas algoritma data science yang wajib kamu ketahui sebelum terjun mempraktekkan pengolahan data science. Yuk, simak bersama pembahasannya di bawah ini!

1. Jenis-Jenis Algoritma Data Science

Tahukah kamu apa itu algoritma? Algoritma merupakan prosedur komputasi yang mengambil kumpulan data sebagai input kemudian diproses menjadi output. Algoritma ini adalah langkah logis untuk memecahkan suatu masalah. Secara umum algoritma data science dibagi menjadi beberapa bagian yaitu sebagai berikut:

• Supervised Learning merupakan bagian dari pembelajaran machine learning yang menggunakan data berlabel untuk melatih model, memprediksi output, dan membandingkan output apakah sesuai dengan yang diinginkan.

• Unsupervised Learning merupakan bagian dari pembelajaran machine learning yang menggunakan data tidak berlabel. Algoritma ini mengidentifikasi dan mengelompokkan data berdasarkan fitur tertentu seperti kepadatan dan struktur datanya tanpa training data seperti supervised learning.

• Semi-supervised Learning merupakan gabungan dari algoritma supervised learning dan unsupervised learning yang dapat bekerja untuk data berlabel maupun yang tidak berlabel dengan membangun fungsi yang sesuai dengan input yang diberikan. 

  
  

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

2. Macam Algoritma Data Science yang Populer

Seorang praktisi data harus memahami jenis data yang digunakan serta metode apa yang tepat diterapkan untuk memproses suatu kumpulan data. Memetakan masalah yang ingin dipecahkan juga merupakan bagian yang sangat penting agar fokus proses analisis tidak terpecah. Algoritma data science dapat digunakan untuk banyak hal seperti melakukan komputasi, memproses data, hingga memprediksi yang akan terjadi. Beberapa algoritma data science yang populer digunakan untuk melakukan prediksi berdasarkan data adalah sebagai berikut:

• Algoritma C4.5 atau Decision Tree adalah metode pengambilan keputusan dengan mengikuti titik awal alur atau disebut juga dengan root node.

• Algoritma K-Means merupakan metode non hirarki yang membagi data ke dalam satu atau lebih cluster.

• Algoritma Apriori adalah metode yang digunakan untuk mencari pola hubungan antara satu atau lebih item dalam suatu dataset.

• Naive Bayes adalah algoritma untuk mengklasifikasikan data menggunakan metode probabilitas dan statistik yang bertujuan memprediksi peluang di masa depan berdasarkan kejadian atau data di masa lampau.

Masih ada banyak algoritma data science yang dapat digunakan tergantung masalah yang dimiliki. Tools yang digunakan juga beragam seperti Excel, Python, dan R. 

3. Fungsi Algoritma Data Science

Dari pembahasan pada poin-poin sebelumnya, apakah kamu menyadari fungsi penerapan data science? Data science banyak digunakan oleh perusahaan dan instansi untuk mempermudah pengolahan data. Peralihan aktivitas ke digital meningkatkan pertumbuhan data yang sangat cepat dan beragam atau biasa disebut big data. Dengan data science, proses pengolahan big data akan lebih efektif dan efisien sehingga informasi akan lebih cepat diperoleh. Informasi ini dapat disampaikan kepada tim terkait seperti marketing, produk, atau kreatif untuk dijadikan landasan dalam proses pengambilan keputusan kedepannya. Ini akan memberikan dampak positif bagi perusahaan dalam pengembangan strategi bisnis sehingga tidak kalah dengan pesaingnya. 

4. Contoh Penerapan Algoritma Data Science

Seperti yang disebutkan sebelumnya bahwa data science sudah banyak diterapkan oleh berbagai perusahaan yang bergerak di bidang industri, perbankan, dan sebagainya. Kita ambil contoh yang terjadi di dunia perbankan yaitu produk kredit atau pinjaman. Ketika kreditur melakukan pengajuan kredit ke bank, tentu bank akan mengecek semua syarat dan ketentuan yang ditetapkan misalnya penghasilan per bulan/tahun, data diri, dan lain sebagainya. Berdasarkan data-data tersebut bank yang akan menentukan apakah orang tersebut layak mendapatkan kredit atau tidak. Data science dapat digunakan untuk aktivitas tersebut agar meminimalisir resiko seperti kredit macet atau penipuan. Data scientist bertanggung jawab untuk menerapkan metode yang bisa mendeteksi serta memprediksi kecurangan data dengan memberikan peringatan dan penentuan tindakan terhadap data yang tidak valid. Contoh lainnya yaitu di bidang konten dan kreatif. Kamu pasti pernah mencari sebuah informasi di search engine. Tulisan-tulisan yang kamu temukan dari urutan teratas hingga bawah tidak serta merta terjadi begitu saja. Para penulis menerapkan SEO (Search Engine Optimization) untuk menemukan kata kunci yang paling populer kemudian dikembangkan ke dalam judul serta tulisan artikelnya. 

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

5. Algoritma Data Science untuk Pengolahan Data di Masa Depan

Dalam 5 tahun kedepan, profesi data science dikatakan masih menjadi profesi yang paling dicari dan menjanjikan. Bagaimana tidak, kemajuan teknologi yang sangat cepat beberapa tahun ini membutuhkan ilmu dan metode yang mampu mengolah data dengan cepat pula. Berdasarkan beberapa sumber, gaji seorang Data Scientist di tingkat senior bisa mencapai nilai 20 juta rupiah. Tentu tingginya gaji juga sepadan dengan tanggung jawab yang juga tinggi. Data scientist harus terus mengupdate ilmu dan meningkatkan skill dalam memproses data dengan metode yang lebih canggih hingga membangun machine learning. Sahabat data yang tertarik bisa memulainya dengan mengikuti kursus data science dengan mendaftar di DQLab.id. Ada banyak modul yang diberikan khususnya tentang data science bersama mentor-mentor data profesional seperti dari Traveloka, Xeratic, dan DANA. Jangan lewatkan juga keseruan data challengenya, ya!

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya