Apa Itu Kaggle?

Apa Itu Kaggle? Kredit Foto: Sufri Yuliardi

Mempelajari data science bisa menjadi sangat melelahkan. Menemukan komunitas untuk berbagi kode, data, dan ide bisa tampak seperti tugas yang berlebihan dan juga dibuat-buat. Tapi, ada satu tempat di mana semua karakteristik ini bersatu. Tempat itu disebut Kaggle.

Melakukan data science di Kaggle itu sangat berbeda. Kaggle adalah lingkungan dan komunitas machine learning online. Ini memiliki kumpulan data standar yang coba dimodelkan oleh ratusan atau ribuan individu atau tim, dan ada papan peringkat untuk setiap kompetisi ini. Banyak kontes yang menawarkan hadiah uang tunai atau poin, dan orang-orang dapat memperbaiki model mereka sampai kontes tersebut ditutup, untuk meningkatkan skor dan posisi rank mereka. 

Baca Juga: Apa Itu Continous Integration?

Kaggle adalah sesuatu yang dapat dimainkan oleh data scientist profesional di waktu luang mereka, dan calon data scientist juga dapat menggunakannya untuk mempelajari cara membuat model machine learning yang baik.

Mengenal Apa Itu Kaggle

Kaggle adalah situs untuk berbagi ide, mendapatkan inspirasi, bersaing dengan data scientist lain, mempelajari informasi baru dan trik coding, serta melihat berbagai contoh aplikasi data science di dunia nyata. Ada banyak kumpulan data yang dapat digunakan untuk apa saja yang sederhana seperti penjualan video game, hingga sesuatu yang lebih kompleks dan penting seperti data polusi udara. Data ini nyata dan direferensikan, sehingga Anda dapat melatih dan menguji model Anda pada proyek yang pada akhirnya dapat membantu orang-orang lain.

Ada banyak fitur berguna lainnya dari Kaggle seperti data, kode, komunitas, inspirasi, kompetisi, dan kursus.

Untuk Siapa Kaggle Dipergunakan?

Data scientist dari semua tingkatan dapat mengambil manfaat dari sumber daya dan komunitas di Kaggle. Baik jika Anda seorang pemula yang ingin mempelajari keterampilan baru dan berkontribusi pada proyek, atau seorang data scientist tingkat lanjut yang mencari kompetisi, Kaggle menjadi tempat yang tepat untuk dikunjungi.

Berapa Biayanya?

Semua sumber daya yang terdapat di Kaggle gratis. Untuk dapat mengaksesnya, pengguna hanya perlu membuat akun menggunakan alamat email atau akun Google mereka. Beberapa kursus mikro memiliki pengetahuan prasyarat yang diperlukan untuk memahami konten tersebut. Ini tergantung pada topik kursus itu sendiri.

Manfaat Dari Kaggle

Kaggle mencakup beberapa manfaat, yang akan kita bahas di bawah ini. Inilah alasan semua orang menggunakan Kaggle, dan mengapa Anda juga harus melakukannya.

1. Data

Ada beberapa kumpulan data untuk digunakan di Kaggle. Di sini, Anda dapat melihat daftar kumpulan data, serta mencari berdasarkan nama untuk kumpulan data tertentu yang dapat diserap dalam model data science masa depan Anda. Sebagian besar dataset dalam format file CSV. Yang kurang populer, tetapi tetap berguna, adalah kumpulan data dalam format JSON, SQLite, arsip, dan BigQuery. Akan bermanfaat untuk berlatih bekerja dengan menggunakan berbagai format file, seperti yang Anda harapkan pada pekerjaan data science.

2. Kode

Kode sangat berlimpah di Kaggle. Jika Anda ingin melihat banyak contoh kode dari pengguna Kaggle lainnya, Anda dapat dengan mudah mencari Notebook yang menyertakan kode, serta teks tempat sebagian besar pengguna mengomentari kode mereka dengan baik. Ini adalah cara yang bagus untuk belajar, berlatih, dan melihat bagaimana orang lain melakukan masalah serupa. Kebanyakan orang membuat kode dengan bahasa Python, tetapi ada juga bahasa pemrograman lainnya seperti R, SQLite, dan Julia.

Kode biasanya ditemukan dalam bentuk notebook, atau juga dikenal sebagai Jupyter Notebook dalam file .ipynb. Anda dapat melihat beberapa contoh yang akan menampilkan model machine learning secara menyeluruh. Beberapa diantaranya termasuk penyerapan dan pembersihan data, exploratory data analysis, feature engineering, pembuatan model dasar, implementasi model final machine learning, dan keluaran atau interpretasi hasilnya. Proses ini biasanya digunakan oleh sebagian besar data scientist dalam karier mereka karena ini merupakan format yang sederhana dan mudah diikuti bagi para ilmuwan data lain serta pemangku kepentingan yang pada akhirnya akan bekerja sama dengan Anda.

Selanjutnya
Halaman

Berita Terkait

Terpopuler

Terkini