3 Proyek Data Science untuk Pemula (Kaggle)

Artikel ini akan memandu Anda melalui tiga proyek data science yang sempurna untuk para pemula. Proyek-proyek ini menawarkan pendekatan praktis untuk mempelajari data science, yang menurut pendapat saya, adalah cara paling efektif untuk memahami seluk-beluk bidang ini.

Ketika memulai dalam data science, seringkali sulit untuk tahu dari mana memulainya. Tiga proyek ini sangat terdokumentasi, konkret, dan mereka membimbing Anda melalui setiap langkah bersama dengan alat dan implementasi yang diperlukan untuk membuat proyek yang kokoh.

Semua proyek ini dapat ditemukan di Kaggle.com. Kaggle sendiri merupakan platform yang sangat bagus karena menyediakan berbagai kode dari berbagai individu yang pernah menangani masalah serupa sebelumnya. Anda dapat mengikuti perkembangan dari para ilmuwan data berpengalaman, memperoleh wawasan tentang cara mereka menangani tantangan-tantangan khusus.

Tiga proyek dalam artikel ini ditujukan untuk pemula, berfungsi sebagai batu loncatan menuju proyek-proyek yang lebih canggih. Mereka sangat penting dalam mempelajari Python, memahami konsep data science, dan menjadi mahir dalam bahasa pemrograman ini. Namun, saya tidak akan menyarankan mencantumkannya di resume Anda kecuali jika Anda memiliki pengalaman proyek yang terbatas. Setelah menyelesaikan proyek-proyek dasar ini, Anda akan siap untuk menerapkan keterampilan baru Anda pada kumpulan data yang baru.

Proyek-proyek di Kaggle

Kaggle.com merupakan tempat di mana Anda akan menemukan semua proyek yang akan saya bahas dan ini merupakan sumber daya utama saya untuk mempelajari data science. Platform ini menyediakan berbagai dataset yang beragam dan perpustakaan kode yang luas dari para penggemar data lainnya. Jika saya memulai dari awal, saya akan menghabiskan banyak waktu di situs web ini, menyerap pengetahuan dari alat dan dataset yang tersedia.

Memahami Masalah Data Science

Dalam data science, kita umumnya berusaha memecahkan salah satu dari tiga masalah utama: regresi, klasifikasi, dan klastering. Bagi pemula, saya akan merekomendasikan fokus pada dua jenis masalah pertama: regresi dan klasifikasi, yang merupakan fokus utama dari proyek-proyek kami.

Proyek 1: Estimasi Harga Rumah

Proyek pertama kami berputar di sekitar regresi. Tujuan kita adalah untuk memperkirakan harga rumah berdasarkan berbagai atribut yang terkait dengan properti tersebut. Dataset menyediakan beragam informasi, termasuk jumlah kamar tidur, kamar mandi, ketersediaan AC sentral, dan banyak lagi.

Variabel-variabel ini berfungsi sebagai masukan untuk model kami dalam memperkirakan harga. Yang menarik adalah bahwa banyak orang telah menangani masalah ini sebelumnya, meninggalkan berbagai kernel. Dengan mengeksplorasi project ini, Anda akan mendapatkan wawasan tentang berbagai pendekatan, paket yang digunakan, dan teknik visualisasi.

Proyek 2: Prediksi Selamat dari Kapal Titanic

Selanjutnya, proyek kedua ini menggunakan klasifikasi. Dengan menggunakan dataset Titanic, kita mencoba memprediksi penumpang mana yang selamat dari peristiwa tragis itu berdasarkan faktor-faktor tertentu seperti usia, jenis kelamin, harga tiket, dan detail keberangkatan. Seperti proyek pertama, Anda akan menemukan kumpulan besar notebook. Project ini baik untuk menjelajahi berbagai bentuk model klasifikasi dalam data science.

Proyek 3: Pengenalan Angka Tulisan Tangan

Meskipun sedikit lebih advance, proyek ketiga kami mengeksplorasi jaringan saraf (neural network) dan teknik deep learning. Proyek ini menggunakan kumpulan data MNIST, yang terdiri dari angka-angka tulisan tangan. Tugas dalam project ini adalah mengklasifikasikan angka tersebut berdasarkan data piksel.

Proyek ini adalah pengantar yang fantastis untuk jaringan saraf dan teknik deep learning. Manfaatkan notebook yang ada untuk memahami bagaimana orang lain mendekati masalah ini dapat memudahkan kita dalam mempelajari secara dasar bagaiamana implementasi dan cara kerja deep learning. Dari project ini, kalian dapat menelusuri berbagai jenis jaringan saraf dan algoritma deep learning lainnya dan jangan ragu untuk mencari sumber daya tambahan untuk memperdalam pemahaman Anda.

Pelajari dari Proses Pembelajaran

Ingatlah, perjalanan mempelajari data science sangatlah menantang, dan akan ada saat-saat kebingungan. hal tersbeut nerupakan hal yang normal dan bagian dari proses pembelajaran. Teruslah belajar, serap pengetahuan, dan jangan putus asa oleh kompleksitas pembelajarannya. Apa yang mungkin terasa menakutkan sekarang akan menjadi hal yang sangat alami dengan waktu dan ketekunan.

Proyek-proyek ini membentuk dasar, fondasi di mana Anda dapat membangun keahlian data science Anda. Sebagian besar kursus data science menggunakan proyek-proyek serupa untuk mengajarkan keterampilan dasar. Tugas Anda adalah menerapkan keterampilan ini pada kumpulan data baru dan masalah baru yang ingin Anda selesaikan.

Kesimpulan

Memulai perjalanan di dunia ilmu data bisa tampak menakutkan, tetapi dengan proyek-proyek yang tepat, Anda dapat membangun dasar yang kuat. Setelah menyelesaikan proyek-proyek dasar ini, Anda akan siap untuk menghadapi tantangan yang lebih kompleks dan menerapkan pengetahuan Anda dalam situasi dunia nyata. Ingatlah bahwa ilmu data adalah kombinasi dari keterampilan teknis, pemahaman bisnis, dan rasa ingin tahu.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih jauh mengenai data science dan penerapannya dalam industri serta ingin mengubahnya menjadi karir yang cemerlang hingga menjadi #JadiTalentaData, maka Anda dapat mendaftar dalam Bootcamp Algoritma Data Science. Bootcamp ini menyajikan serangkaian program yang akan membimbing Anda untuk memahami seluruh aspek dunia data dalam industri yang Anda minati. Tunggu apa lagi, mari bergabung dengan Algoritma sekarang!