Belajar Machine Learning Python & Ide Project
Machine Learning saat ini menjadi hal yang diperbincangkan di berbagai platform. Pembahasannya dapat dengan mudah kita temukan di media sosial, workshop, webinar, dan lainnya.
Apa itu Machine Learning? Machine Learning adalah sebuah sistem yang dirancang untuk dapat mempelajari data dengan sendirinya tanpa perlu diprogram ulang secara berkala.
Output yang diberikan merupakan hasil pembelajaran dari Machine Learning yang dirancang sesuai dengan algoritmanya. Biasanya semakin banyak data yang dilatih pada Machine Learning maka semakin baik sistem tersebut.
Dari sekian banyak bahasa pemrograman yang ada, Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang dipilih untuk menjalankan Machine Learning. Mengapa Python menjadi bahasa pemrograman yang paling sesuai untuk menerapkan Machine Learning? Karena Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh praktisi data.
Selain karena bahasa ini mudah untuk dipahami dan dimengerti, Python juga bersifat fleksibel yang dapat digunakan untuk menyelesaikan banyak hal. Kombinasi antara Python dan Machine Learning menjadi hal yang harus kamu kuasai tanpa harus berpikir panjang karena skill tersebut menjadi salah satu skill yang sangat dibutuhkan.
Oleh karena itu, calon praktisi data harus banyak-banyak mengerjakan project Machine Learning untuk mengasah kemampuannya. Ada banyak bidang yang bisa dieksplorasi untuk menghasilkan ide-ide menarik menggunakan Machine Learning.
Berikut mimin akan membagikan beberapa ide project DQLab yang bisa kamu gunakan!
1. Mengenal Python untuk Machine Learning
Bahasa Python merupakan bahasa pemrograman yang sedang populer di dunia pemrograman, salah satunya dalam bidang analisis data. Python dapat dimanfaatkan untuk membersihkan data, membuat visualisasi data, membangun model, menganalisis data, dan lain sebagainya.
Python salah satunya dikenali dengan bahasa pemrograman yang memiliki library yang berlimpah. Library merupakan kumpulan model yang berisi kode yang dapat digunakan berulang kali.
Dengan adanya library Python sangat membantu programmer agar proses pengkodean menjadi lebih sederhana dan efisien.
Terdapat beberapa library Python yang cukup sering digunakan oleh Data Scientist ketika merancang algoritma Machine Learning, antara lain seperti Tensorflow, Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib, Keras, Scikit-Learn, Pytorch, Scrapy, dan masih banyak lainnya.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Machine Learning Python for Beginner
Modul yang berjudul “Machine Learning Python for Beginner” merupakan modul yang sangat cocok untuk Sahabat DQ yang belum pernah mempelajari Machine Learning sebelumnya, karena di modul ini akan dibahas tentang Machine Learning dari awal yang ada di bab pertama, yaitu Pengenalan Machine Learning.
Di bab kedua berjudul Eksplorasi Data dan Data Pre-Processing, dimana akan dibahas tentang proses eksplorasi data dan persiapan agar data siap diolah dengan algoritma Machine Learning.
Di bab ketiga, Sahabat DQ akan disuguhkan dengan proses pemodelan dengan menggunakan library Scikit-Learn yang ada di Python.
Bab keempat akan membahas mengenai algoritma-algoritma yang ada di Supervised Learning. Bab selanjutnya akan membahas mengenai algoritma-algoritma yang terdapat di Unsupervised Learning. Dan bab terakhir adalah Mini Project.
3. Basic Feature Discovering for Machine Learning
Modul selanjutnya yang bisa digunakan untuk mempelajari Machine Learning adalah modul “Basic Feature Discovering for Machine Learning”. Dalam modul ini, Sahabat DQ akan diajarkan untuk fokus menggunakan Basic Feature untuk mendapatkan model terbaik.
Modul ini terbagi menjadi 5 bab, pada bab pertama merupakan pendahuluan yang berisi perkenalan feature engineering, dataset yang digunakan, serta library yang akan digunakan.
Di bab kedua, Sahabat DQ akan diajarkan cara mencari korelasi feature dan juga melakukan cleansing sederhana seperti mengatasi missing value.
Bab ketiga akan membahas tentang exploring data, dimana nantinya akan dibuat plot untuk membaca data.
Bab keempat membahas tentang feature engineering dan pemanfaatannya. Baru lah di bab terakhir, kita akan membuat model dari hasil feature engineering yang sudah dilakukan di bab sebelumnya.
4. Data Cleaning Di Bidang Telco
Next project! Data Cleaning adalah part penting dalam project Machine Learning. Secara umum, Data Cleaning adalah membersihkan data dari noise atau hal-hal yang tidak diperlukan dengan tujuan untuk menghindari hasil yang bias.
Ada beberapa proses Data Cleaning yang bisa kita lakukan, mulai dari menghapus atau me-replace missing value, mengidentifikasi dan menghapus data duplikat, mengatasi outlier, hingga melakukan standarisasi. Kita bisa menggunakan bahasa pemrograman seperti Python untuk mengerjakan project ini.
5. Business Decision Research
Sebuah Business Decision adalah setiap pilihan yang dibuat oleh profesional bisnis yang bertujuan untuk menentukan aktivitas perusahaan jangka pendek atau jangka panjang.
Dalam pembuatan keputusan perlu adanya research agar keputusan yang diambil adalah keputusan yang terbaik. Kita bisa membangun project Machine Learning dengan membangun model klasifikasi kemudian visualisasikan hasilnya.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Ingin berkarir sebagai praktisi data? Yuk, asah kemampuan datamu lebih dalam dengan mengenal apa itu Machine Learning. Saat ini, banyak perusahaan yang menerapkan penggunaan Machine Learning untuk meminimalisir proses pengolahan datanya.
Dengan bergabung bersama DQLab, kamu bisa mulai belajar Machine Learning untuk mempersiapkan dirimu berkarir sebagai praktisi data yang kompeten.
Bersama DQLab kamu dapat belajar Data Science secara praktis dan aplikatif, serta meningkatkan kemampuan kompetensi Data Sciencemu untuk siap bersaing secara global.
Jika kamu tertarik untuk mempelajari Machine Learning, kamu dapat berlangganan sebagai member premium DQLab, karena disana menyediakan pembelajaran yang berhubungan dengan Machine Learning. Modul-modul tersebut dibungkus dalam bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data seperti SQL, R, dan Python.
Yuk, tunggu apa lagi? Buruan Sign Up dan nikmati modulnya!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annisa Widya Davita