Yuk, Kenalan Dengan Macam-Macam Algor…

  • Whatsapp

Belajar Data Science di Rumah
30-Maret-2021

Read More

https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e386debd3c54e1cec17a8316020fa74d_x_Thumbnail800.jpg

Algoritma data science merupakan logika atau prosedur yang digunakan dalam mengolah data science. Data science sendiri adalah ilmu yang dibangun berdasarkan disiplin ilmu matematika, statistik, dan komputer. Ilmu yang sedang naik daun ini berguna bagi perusahaan dalam pengambilan keputusan untuk strategi bisnis lanjutan. Sehingga banyak industri maupun instansi mulai mempelajari algoritma data science dan menerapkannya.

Ada beberapa macam algoritma yang digunakan dalam data science. Dalam data science tentunya akan menghadapi berbagai jenis data dengan metode pengolahan yang berbeda-beda pula. Jika kamu ingin menjadi seorang praktisi data maka penting untuk tahu algoritma data science dan memahami penerapannya. Apa saja macam algoritma data science? Simak dibawah ini, yuk!

1. Supervised Learning

Supervised learning merupakan algoritma yang paling sering digunakan dalam data science. Algoritma ini menggunakan data berlabel yang bekerja dengan membangun fungsi yang memetakan input ke output yang diinginkan dan hasilnya bergantung pada input dan output yang diberikan sesuai atau tidak. Semakin banyak data yang dilatih maka semakin akurat hasil atau output yang diberikan. Beberapa algoritma yang termasuk dalam supervised learning adalah k-Nearest Neighbor (kNN), Random Forest, Decision Tree, dan Neural Networks.

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

2. Unsupervised Learning

Unsupervised learning merupakan algoritma yang bekerja dengan menemukan pola yang tersembunyi dalam data tidak berlabel. Algoritma ini membuat model secara otomatis terhadap input data tidak berlabel. Beberapa algoritma yang termasuk dalam unsupervised learning yang banyak digunakan adalah clustering dan anomaly detection. Clustering merupakan teknik pengelompokkan data berdasarkan kemiripannya dimana data yang mirip dikelompokkan dalam satu grup dan data lainnya dikelompokkan dalam grup lainnya. Anomaly detection merupakan teknik yang digunakan untuk mendeteksi data tidak berlabel dengan anggapan bahwa sejumlah besar sampel data terdistribusi secara normal dengan melihat kesesuaian instance terhadap data lainnya.

3. Semi-Supervised Learning

Semi-supervised learning merupakan kombinasi dari algoritma supervised learning dan unsupervised learning. Algoritma ini dapat bekerja untuk data berlabel maupun yang tidak berlabel dengan membangun fungsi yang sesuai dengan input yang diberikan. Umumnya semi-supervised learning digunakan dalam masalah-masalah bisa diselesaikan dengan supervised learning hanya saja data tidak perlu diberi label terlebih dahulu. Teknik semi-supervised learning dapat dibagi menjadi dua yaitu metode inductive dan metode transductive.

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

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!

Gunakan Kode Voucher “DQTRIAL”, dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher

  3. Redeem voucher “DQTRIAL” dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

    Penulis : Dita Kurniasari

    Editor : Annissa Widya Davita



      Postingan Terkait

      Sumber : DQLab

      Related posts

      Leave a Reply

      Your email address will not be published.