Panduan Pemula untuk Kaggle Ilmu Data
Table of content:
Terlepas dari popularitasnya baru-baru ini, data besar masih relatif tidak pasti dibandingkan dengan bidang teknologi mapan lainnya. Akibatnya, kebanyakan pemula merasa sulit untuk berlatih dan mempelajari teori dan konsep karena kurangnya data dan sumber daya. Namun, dengan menggunakan Kaggle untuk ilmu data, Anda dapat mengatasi masalah ini dengan sedikit atau tanpa stres.
Jadi, apa itu Kaggle, dan bagaimana Anda bisa menjadi pengembang profesional di platform ini? Di sini, Anda akan mendapatkan ikhtisar alat ilmu data yang luar biasa ini dan memahami mengapa banyak profesional menghabiskan waktu berjam-jam untuk itu. Teruslah membaca untuk menemukan lebih banyak.
Apa itu Kaggle?
Kaggle adalah komunitas online untuk penggemar ilmu data dan pembelajaran mesin (ML). Ini adalah alat pembelajaran terbaik untuk pemula dan pro, dengan soal latihan realistis untuk mempertajam keterampilan ilmu data Anda.
Baca Juga:
Dimiliki oleh Google, saat ini platform web crowdsourced terbesar di dunia untuk ilmuwan data dan praktisi ML. Dengan demikian, Kaggle memberi Anda akses ke beberapa profesional di bidang Anda yang dapat Anda gunakan untuk bertukar pikiran, bersaing, dan memecahkan masalah kehidupan nyata.
Mengapa Menggunakan Kaggle untuk Ilmu Data?
Dengan munculnya data besar, ada cara unik untuk sumber data selain Kaggle, dan metode ini meningkat pesat setiap hari. Ada juga berbagai platform untuk mempelajari dan mempelajari kode. Jadi, mengapa Anda harus menjadikan Kaggle sebagai platform pembelajaran Anda?
Di bagian ini, kita akan melihat manfaat mendalam dari Kaggle dan apa yang membuatnya sangat populer di kalangan ilmuwan data di seluruh dunia.
1. Ketersediaan Dataset
Kumpulan data Kaggle adalah fitur yang paling banyak digunakan, karena sumber data waktu nyata merupakan masalah yang signifikan bagi sebagian besar ilmuwan data. Bayangkan menghabiskan waktu dan uang Anda untuk mempelajari teori dan tidak bisa berlatih sambil belajar.
Kaggle memecahkan masalah yang membuat frustrasi ini dengan menyediakan lebih dari 50.000 kumpulan data yang dapat Anda gunakan saat melatih model. Terlepas dari bidang yang ingin Anda kerjakan atau masalah yang ingin Anda selesaikan, ada kumpulan data untuk Anda di Kaggle.
Tentu saja, mengerjakan kumpulan data yang “lebih panas” mungkin lebih bermanfaat bagi pemula. Meskipun Anda dapat menerapkan pengetahuan Anda untuk masalah apa pun, lebih mudah mendapatkan bantuan dengan kumpulan data yang lebih umum. Perhatikan juga bahwa kumpulan data ini tersedia dalam berbagai format file, termasuk CSV, JSON, SQLite, dan banyak lagi.
2. Contoh Kode yang Tak terhitung jumlahnya
Mirip dengan platform pengembang lainnya, Kaggle menawarkan sejumlah besar cuplikan kode dan contoh untuk tujuan pembelajaran. Mempelajari kode dari para ahli adalah salah satu cara luar biasa untuk berkembang sebagai pengembang, dan ya, data scientist perlu menulis kode sesekali.
Seperti kumpulan data, pemula lebih baik bekerja dengan Python untuk ketersediaan contoh kode yang memadai, karena ini adalah bahasa pemrograman paling populer untuk ilmu data. Namun, untuk pelajar yang lebih mahir, Kaggle memiliki cuplikan kode di R, Julia, dan SQLite.
Lebih penting lagi, Kaggle menyajikan cuplikan kode ini dalam format Notebook Jupyter yang dapat disesuaikan, memungkinkan Anda untuk mengedit file dan membuat perubahan yang diinginkan pada notebook Anda.
3. Kursus Ilmu Data yang Ditargetkan
Meskipun ilmu data lebih sederhana daripada yang disadari kebanyakan orang, ada beberapa teori kompleks yang tidak diragukan lagi dalam bidang ini. Tapi, untuk pemahaman yang lebih baik, ada banyak Kursus Kaggle tentang konsep ilmu datadengan penekanan pada aplikasi praktisnya.
Untungnya, kursus ini gratis dan dilengkapi dengan sertifikasi yang diakui. Selain itu, jika Anda lebih suka menghindari paket kursus selama sebulan yang tersedia di platform e-learning, jelajahi opsi yang lebih pendek dan lebih langsung ini.
Di ruang teknologi, komunitas sangat penting untuk pertumbuhan dan visibilitas. Kaggle adalah komunitas online satu atap Anda sebagai ilmuwan data, karena memberi Anda kesempatan untuk belajar dari orang lain, membangun jaringan, dan menampilkan karya Anda. Anda dapat mengajukan pertanyaan, terhubung dengan teman sebaya, dan membangun pengetahuan yang ada melalui komunitas Anda.
Memamerkan karya Anda juga membantu Anda membangun kehadiran yang menonjol sebagai pakar di bidang Anda, yang sangat penting untuk mencari pekerjaan.
5. Persaingan dan Motivasi
Kompetisi memungkinkan Anda untuk melihat secara langsung bagaimana Anda tampil melawan orang lain dan berapa banyak pengalaman yang telah Anda kumpulkan. Selain itu, semakin banyak tes yang berhasil Anda lewati, semakin percaya diri Anda dalam perjalanan sains data Anda.
Di Kaggle, ada beberapa kompetisi ilmu data untuk menguji pengetahuan Anda dengan rekan kerja dan meningkatkan resume Anda. Lebih baik lagi, banyak dari tes ini memiliki hadiah uang tunai, membuatnya lebih menarik.
Harga Kaggle
Sekarang, untuk pertanyaan yang paling mendesak, “Berapa harga Kaggle?” Anehnya, permata ilmu data ini benar-benar gratis! Anda bisa mendapatkan berbagai kumpulan data, mengikuti kompetisi, mempelajari contoh kode, dan menampilkan karya Anda dengan biaya nol. Anda dapat mendaftar di Kaggle.com dan buat akun untuk memulai.
Apa yang Dapat Anda Lakukan dengan Kaggle sebagai Ilmuwan Data?
Sebagai ilmuwan data, pekerjaan Anda melibatkan sumber dan analisis data. Kaggle memberi Anda data berkualitas untuk melatih model AI dan memungkinkan Anda memublikasikan temuan data Anda untuk penggunaan publik.
Selain itu, Anda dapat bekerja dengan sesama insinyur data untuk memecahkan masalah dunia, membangun resume Anda, dan mendapatkan pekerjaan bergaji tinggi melalui pembangunan komunitas yang konstan.
Cara Menggunakan Kaggle untuk Ilmu Data
Setelah mendaftar, apa selanjutnya? Ada langkah-langkah tertentu yang harus Anda ambil untuk memanfaatkan Kaggle secara maksimal dan memajukan karier Anda sambil belajar.
Seperti platform pembelajaran dan komunitas lainnya, Kaggle dapat membantu Anda mencapai puncak permainan, tetapi hanya jika Anda tahu cara memaksimalkan manfaatnya. Berikut panduan langkah demi langkah untuk Anda.
1. Dapatkan Pengetahuan Mendasar
Menggunakan Kaggle tanpa pengetahuan ilmu data dasar sama dengan mengikuti ujian lanjutan tanpa melalui kelas dasar. Ya, siapa pun dapat menggunakan Kaggle, pemula atau tidak, tetapi Anda harus memahami konsep ilmu data yang penting untuk menghindari kebingungan.
Anda perlu mengetahui cara memulai karir ilmu data dan mengikuti beberapa kursus mendalam sebelum bergabung dengan Kaggle. Selain itu, pastikan Anda memahami pemrograman Python dasar, statistik, dan cara menggunakan pustaka.
2. Telusuri Kumpulan Data
Ketika Anda telah berhasil memperoleh pengetahuan pemula, kini Anda dapat meluncurkan perburuan data untuk membantu Anda berlatih. Di sinilah kumpulan data Kaggle menjadi berguna bagi Anda.
Jelajahi kumpulan data yang tersedia, mulai dari koleksi sederhana sebelum lulus hingga yang lebih kompleks. Meskipun kumpulan data Kaggle standar, Anda mungkin masih ingin melakukan pemeriksaan untuk memastikan data memenuhi spesifikasi Anda.
3. Bandingkan Cuplikan Kode EDA Dengan Pekerjaan Anda
Seperti yang ditekankan sebelumnya, mempelajari kode sampel adalah cara yang sangat mudah untuk meningkatkan kemampuan Anda. Klik tab Buku Catatan dari kumpulan data pilihan Anda untuk cuplikan kode untuk dipelajari dan dibandingkan dengan karya asli Anda.
Selain itu, fokuslah pada contoh kode dengan aktivitas terbanyak atau dari kontributor yang diakui untuk analisis data eksplorasi Anda. Ini tidak berarti bahwa contoh kode lain secara otomatis buruk, tetapi kemungkinan semakin tinggi aktivitasnya, semakin akurat.
4. Periksa Buku Catatan Ilmu Data
Memperbaiki pekerjaan Anda dengan potongan kode tidak diragukan lagi akan meningkatkan kemampuan Anda dari waktu ke waktu, yang berarti Anda sekarang dapat maju ke tantangan yang lebih canggih. Pelajari dengan cermat buku catatan yang memecahkan masalah tertentu dan coba tiru.
Perhatikan bahwa memahami metodologi dan konsep akan lebih bermanfaat bagi Anda daripada sekadar menyalin kode. Meskipun hal ini dapat meningkatkan visibilitas Anda, hal itu pada akhirnya tidak akan membuat Anda menjadi ilmuwan data yang lebih baik.
5. Ikuti Kompetisi untuk Mengasah Keterampilan Anda
Setelah melalui semua langkah di atas, Anda harus siap untuk mengambil jurusan Kompetisi Kaggle. Bersaing mungkin awalnya tampak menakutkan, terutama saat memasuki yang pertama, tetapi semakin banyak Anda berpartisipasi, Anda akan semakin percaya diri.
Belajar hanya dapat membawa Anda sejauh ini; ada konsep dan metode tertentu yang hanya bisa diekspos oleh kompetisi. Selain itu, hadiah uang tunai yang dilampirkan tidak ada salahnya.
Menjadi Ilmuwan Data yang Lebih Baik Dengan Kaggle
Tidak ada yang seperti platform komunitas untuk membantu Anda meningkatkan keterampilan Anda, terutama di bidang seluas ilmu data. Keterlibatan aktif dalam komunitas seperti Kaggle tidak hanya meningkatkan pengetahuan dan keahlian Anda, tetapi juga dapat membuka banyak peluang, termasuk pekerjaan dan magang.
Artikel Terkait
