Boost Portfolio Data Science dengan Public Dataset Ini!
Kalau kamu lagi terjun ke dunia Data science, pasti tahu dong betapa pentingnya punya portfolio yang keren dan standout? Portfolio Data science bukan cuma buat pamer skill, tapi juga jadi bukti nyata dari kemampuan kamu di bidang ini. Nah, salah satu cara biar portfolio kamu makin kece adalah dengan menggunakan public dataset yang sudah tersedia. Tapi, kamu mungkin masih bingung, dataset apa aja sih yang bisa dipakai?
Di artikel ini, kita bakal bahas beberapa public dataset yang bisa kamu manfaatkan, terutama buat bikin portfolio recommender system. Gak perlu bingung lagi cari-cari, kita udah kumpulin rekomendasi dataset top yang bisa bantu kamu ngebangun model rekomendasi kayak yang dipakai Netflix atau Spotify. Yuk, kita mulai eksplorasi!
1. MovieLens: Inspirasi dari Dunia Film
MovieLens adalah salah satu dataset yang paling populer buat ngebangun recommender system. Dataset ini berisi data rating film dari ribuan pengguna, jadi kamu bisa bikin model rekomendasi film berdasarkan preferensi pengguna. Kalau kamu pengen bikin portfolio yang menarik perhatian, coba deh eksperimen dengan MovieLens dan bikin sistem rekomendasi film yang cerdas. Selain jadi ajang pamer skill, ini juga seru banget buat digarap!
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Jester: Rekomen Humor yang Pas
Pengen coba sesuatu yang beda? Dataset Jester ini bisa jadi pilihan. Dataset ini berisi data rating dari berbagai macam jokes atau lelucon. Tantangannya adalah membuat sistem yang bisa merekomendasikan lelucon yang paling sesuai dengan selera humor pengguna. Hasilnya? Portfolio kamu bakal punya sesuatu yang unik dan menarik, beda dari yang lain!
3. Million Song Dataset: Musik di Ujung Jari
Bagi kamu yang suka musik, Million Song Dataset bisa jadi teman terbaik. Dataset ini berisi informasi dari jutaan lagu, dari genre hingga tempo, yang bisa kamu manfaatkan buat bikin recommender system musik. Bayangin, kamu bisa bikin model yang bisa merekomendasikan lagu-lagu hits yang cocok dengan mood pengguna. Portfolio kamu bakal terlihat profesional sekaligus personal.
4. Recommender Systems Dataset: Pilihan Beragam di Satu Tempat
Kalau kamu pengen opsi dataset yang lebih luas, Recommender Systems Dataset punya banyak koleksi buat dipilih. Mulai dari rekomendasi barang, film, sampai lagu, semuanya ada di sini. Dengan memanfaatkan dataset ini, kamu bisa bikin berbagai macam sistem rekomendasi sesuai keinginan dan kebutuhan kamu. Pastinya, portfolio kamu bakal jadi lebih variatif dan menarik.
5. Membangun Model Recommender System
Setelah kamu pilih dataset yang mau dipakai, langkah berikutnya adalah mulai membangun modelnya. Gunakan alat-alat seperti Python dan pustaka machine learning seperti TensorFlow atau Scikit-learn buat mulai eksperimen. Jangan lupa, pastikan kamu mencatat setiap langkahnya dan hasilkan visualisasi data yang memukau. Ini bukan cuma buat belajar, tapi juga buat meningkatkan nilai portfolio kamu di mata calon employer.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Gimana, udah kebayang kan gimana serunya bikin portfolio data science dengan public dataset? Kalau kamu pengen belajar lebih dalam dan dapat bimbingan langsung dari para ahli, yuk gabung kursus data science di DQLab! Di sini kamu bakal diajari cara praktis buat membangun sistem rekomendasi dan proyek data science lainnya.
DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.
Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data science dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!