Mengenal Lebih Jauh Apa Itu Kaggle, fungsi Kaggle dan Manfaatnya

Mengenal Apa Itu Kaggle

Kaggle adalah situs untuk berbagi ide, mendapatkan inspirasi, bersaing dengan ilmuwan data lainnya, mempelajari informasi baru dan trik pengkodean, dan melihat contoh penerapan ilmu data. Ada banyak kumpulan data seperti data polusi udara yang dapat digunakan untuk hal-hal sederhana seperti menjual video game hingga sesuatu yang lebih kompleks dan penting. Data ini sebenarnya direferensikan sehingga kami dapat melatih dan menguji model kami dalam proyek yang pada akhirnya dapat membantu orang lain.
Data, Kode, Komunitas, Inspirasi, Kontes, Kursus, Kaggle memiliki banyak fitur berguna lainnya.
 

Untuk Siapa Kaggle Dipergunakan?

Data scientist Orang-orang dari semua tingkatan dapat mengambil manfaat dari sumber daya dan komunitas Kaggle. Baik Anda seorang pemula yang ingin mempelajari keterampilan baru dan berkontribusi pada proyek, atau ilmuwan data yang kompetitif dan canggih, Kaggle adalah tempat untuk Anda.
 

Berapa Biayanya?

Semua sumber daya Kaggle gratis. Untuk mengakses, pengguna cukup membuat akun menggunakan alamat email atau akun Google mereka. Beberapa kursus mikro berisi pengetahuan dasar yang diperlukan untuk memahami konten. Ini tergantung pada topik kursus itu sendiri.

Manfaat Dari Kaggle

Kaggle memiliki beberapa keunggulan. Lebih lanjut tentang itu di bawah ini. Inilah sebabnya mengapa semua orang menggunakan Kaggle, dan Anda juga harus melakukannya.

Ada beberapa kumpulan data yang tersedia di Kaggle. Di sini Anda dapat melihat daftar kumpulan data dan mencari kumpulan data tertentu berdasarkan nama untuk disertakan dalam model ilmu data masa depan. Sebagian besar catatan dalam format file CSV. Set data berformat JSON, SQLite, arsip, dan BigQuery kurang umum, tetapi tetap berguna. Seperti yang diharapkan dalam pekerjaan ilmu data, akan sangat membantu untuk memiliki beberapa latihan bekerja dengan format file yang berbeda.

Kaggle memiliki banyak kode. Jika Anda ingin melihat lebih banyak contoh kode dari pengguna Kaggle lainnya, telusuri buku catatan untuk melihat kode dan teks yang paling sering dikomentari pengguna. Ini adalah cara yang bagus untuk belajar, berlatih, dan melihat bagaimana orang lain memecahkan masalah serupa. Kebanyakan orang memprogram dengan Python, tetapi ada bahasa pemrograman lain seperti R, SQLite, dan Julia.
Kode biasanya dalam format notebook (juga dikenal sebagai notebook Jupyter) dalam file .ipynb. Anda dapat melihat beberapa contoh yang menunjukkan keseluruhan model pembelajaran mesin. Ini termasuk penyerapan dan pembersihan data, analisis data eksplorasi, rekayasa fitur, pembuatan model dasar, implementasi model pembelajaran mesin akhir, dan keluaran atau interpretasi hasil. Proses ini digunakan secara luas oleh sebagian besar ilmuwan data selama karir mereka karena ini adalah format yang sederhana dan dapat dimengerti oleh ilmuwan data dan pemangku kepentingan lainnya yang pada akhirnya akan bekerja dengan mereka.

Seperti Medium, GitHub, Stack Overflow, dan LinkedIn, Kaggle berfungsi sebagai komunitas tempat analis data, ilmuwan data, dan insinyur pembelajaran mesin dapat belajar, berkembang, dan terhubung. Anda dapat mempublikasikan pekerjaan Anda (data, kode, dan buku catatan) dan akhirnya membagikannya untuk membangun komunitas Anda sendiri. Menjadi bagian dari komunitas juga memiliki keuntungan, jadi kami sangat menganjurkan Anda untuk membangun komunitas Anda sendiri dan terhubung dengan orang lain di Kaggle.

Dengan data, kode, komunitas, kursus, dan kompetisi, Anda mungkin menemukan beberapa inspirasi hebat. Melihat orang lain berhasil dalam kompetisi untuk membantu orang dan bisnis sangat menginspirasi. Jika Anda tidak tahu apa yang harus dipelajari selanjutnya atau bagaimana melakukan fungsi tertentu, melihat seseorang menerapkan model tertentu seperti Hutan Acak dengan cara tertentu, semua ini di satu tempat dan akhirnya mendapatkan inspirasi untuk melakukan lebih banyak pekerjaan. , bagus.

Apakah Anda ingin menguji diri sendiri, mencari tahu bagaimana Anda melakukannya di antara rekan-rekan Anda, melakukannya dengan baik di resume Anda, menghasilkan uang tambahan, atau di atas segalanya, membantu orang lain Kompetisi adalah cara yang harus ditempuh.Kaggle menawarkan segudang kompetisi yang menawarkan semua manfaat di atas.

Di Kaggle, ada sekitar 14 kursus yang dapat Anda ambil. Misalnya, ada beberapa kursus SQL, karena sebagai data scientist kemungkinan besar Anda akan membutuhkan SQL, dan bukan hanya Python saja. 
 

Komponen Kompetisi

Berikut adalah penjelasan tentang komponen-komponen dalam sebuah kompetisi.

Ini berisi informasi dasar tentang spesifikasi yang bertentangan: deskripsi masalah yang harus dipecahkan dan solusi yang mungkin. Halaman ikhtisar ini juga memiliki panduan cara dan halaman tutorial (menu kiri) dengan tautan ke kernel atau forum diskusi untuk memecahkan masalah dalam kontes ini.

Kompetisi akan menyediakan setidaknya dua data (dalam format CSV): data pelatihan dan data uji. Data latih digunakan untuk melatih model. Hasil prediksi model kemudian dimasukkan ke dalam data uji untuk dikirimkan dan dinilai oleh platform kompetitif Kaggle.

Kernel adalah istilah Kaggle untuk ruang kerja dalam kompetisi. Di bidang TI, istilah kernel biasanya digunakan untuk menggambarkan inti dari suatu sistem, sehingga istilah ini membingungkan saya pada awalnya.
Kernel terdiri dari data (diambil dari dataset spesifikasi kompetitif di atas), notebook (Python atau R), kode, dan komentar/diskusi yang ditulis oleh Anda atau anggota tim tentang kernel tersebut. Sebuah kernel dapat dibangun dari awal, atau dapat di-fork dan dibangun dari kernel orang lain.
 

Apa itu komunitas Kaggle ?

Kaggle adalah komunitas online yang didirikan oleh Goldbloom pada tahun 2010. Komunitas ini diperuntukkan bagi para profesional dan orang-orang yang tertarik dengan dunia ilmu data yang ingin mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin dan ilmu lainnya.
Kaggle sudah memiliki lebih dari 1000 catatan, 170.000 posting forum, dan 300 kernel. Dengan demikian, Kaggle dianggap sebagai platform unggulan hingga diakuisisi oleh Google pada 12017.
 

Aktivitas dalam Komunitas Kaggle

ada banyak hal yang dapat dilakukan jika menjadi bagian dari komunitas Kaggle, seperti :

Kaggle menawarkan banyak kumpulan data yang dapat digunakan anggotanya. Dataset ini dapat membantu Anda memodelkan proyek apa pun yang ingin Anda kembangkan atau hanya sebagai inspirasi. Beberapa format file disediakan termasuk JSON, SQLite, Archive, BigQuery, dan CSV.
 

Ada banyak kode yang bisa Anda akses di Kaggle. Kode ini merupakan hasil kontribusi dari anggota komunitas. Tentu saja, jika sumber daya ini tersedia, mereka dapat digunakan sebagai bahan ajar untuk pembelajaran mesin. Kode biasanya menggunakan bahasa pemrograman lain seperti R, SQLite, Julia
 

Di Kaggle, forum kami tidak hanya ilmuwan data, tetapi juga analis data dan insinyur pembelajaran mesin yang didedikasikan untuk berbagai ilmu. Dalam sebuah komunitas, networking dan sharing bisa dibilang merupakan hak utama yang ditawarkan.
 

Kompetisi di Kaggle adalah yang paling ditunggu-tunggu oleh anggota kami, dan banyak orang berpartisipasi karena mereka ingin berpartisipasi dalam kompetisi.
Selain pengalaman kelas satu, Anda dapat membangun portofolio yang menarik untuk masa depan dan mendapatkan uang dengan berpartisipasi.

Terdapat 5 kompetensi yang ditawarkan oleh Kaggle :

Kesimpulan 

Sebagai pusat data scientist, Kaggle tidak hanya berfokus pada forum, tetapi juga pada banyak aktivitas positif dan konstruktif yang menjadikan Anda ahli di bidangnya.
Menyiapkan forum komunitas seperti ini membuahkan hasil, terutama di era online ini. Semoga lebih banyak komunitas akan terbentuk untuk belajar bagaimana menjadi orang yang lebih baik.