MIDYEAR PROMO! Segera Beli Paket Premium Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp. 99.000. DAFTAR

Pakai Kode: DQMIDYEAR. Berakhir 0 Days 7 Jam : 9 Menit : 18 Detik

Tingkatkan Kompetensi dengan Mengulik Sumber Dataset Untuk Membangun Model Pada Data Science

Belajar Data Science di Rumah 05-September-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/22fd18c14d366a90e70ef4734f76a47e_x_Thumbnail800.jpg

Jika kamu sedang mempelajari tentang Data Science, Machine Learning, maupun Artificial Intelligence, pasti sudah tidak asing jika harus mengenal macam-macam dataset. Kaggle adalah salah satu situs yang terkenal di dunia Data Science dan Machine Learning yang terdiri dari lebih dari 6000 dataset yang dapat diunduh dalam format CSV.

Kaggle sangat bermanfaat bagi kamu yang sedang mempelajari Data Science. Dataset ini banyak membantu ilmuwan di seluruh dunia untuk membuat model. Kaggle bukan hanya kumpulan dataset tetapi terdiri dari komunitas ilmuwan data terbesar. Tidak sedikit perusahaan yang mempunyai permasalahan analisa, namun mereka tidak mempunyai sumber daya Data Scientist yang mahir. Untuk kamu para pemula dan pelajar Data Science, Kaggle sangat berguna sebagai tempat berlatih dan mempertajam skillmu dan kamu bisa menerapkannya pada project yang tersedia pada DQLab. Ini dia panduannya!

1. Pilih Permasalahan yang Diminati

Langkah pertama yang harus dilakukan pastinya adalah mendaftar diri. DQLab banyak sekali menyediakan kompetisi-kompetisi yang bisa diikuti. Kamu bisa memilih permasalahan mana yang menurutmu menarik dan familiar. Karena dengan itu kamu pasti lebih termotivasi dan focus dalam menyelesaikannya.

Di dalam satu kompetisi akan terdiri dari informasi dasar mengenai permasalahan yang hendak dipecahkan serta solusi yang diharapkan, dataset yang terdiri dari dua data yaitu data training dan data test, dan workspace pekerjaanmu (kernel).

 Baja juga: 3 Dataset Yang Harus Kamu Coba Untuk Menambah Portofolio Data Kamu 

2. Bangun Model dan Share Solusi yang Sudah Dibuat

Semakin banyak kamu berlatih maka semakin cepat pula kamu dapat mengerti workflow dan model yang akan dibangun. Disini dibutuhkan kemampuan dalam memproses data, menentukan model, melakukan training data, dan menguji model serta mengevaluasi model yang dibuat. Setelah berhasil membangun model dan menghasilkan solusi, kamu bisa membuat portofolio tulisan hasil dari pekerjaanmu. Portofolio tersebut nantinya bisa kamu bagikan ke berbagai forum untuk mendapatkan feedback dan masukan dari orang lain.

 Baca juga: Intip 3 Tips Bangun Portofolio Data yang Menarik untuk Kamu Terapkan!

3. Yuk Mulai Belajar Untuk Mengeksplor Semua Data Tersebut Bersama DQLab!

Yuk mulai membangun portofolio data kamu sekarang bersama DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

Sign Up untuk nikmati module GRATIS “Introduction to Data Science” dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

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

2.    Akses module Introduction to Data Science

3.    Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab


Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita

Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!