Apa Itu Kaggle Datasets? Sumber Data untuk Machine Learning

Jika sering berinteraksi dengan Data Science, Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI), Kaggle datasets pasti sudah tidak asing lagi. Platform ini populer karena menyediakan berbagai dataset publik, kompetisi data science, dan komunitas belajar untuk pemula hingga profesional.

Mengenal Kaggle Datasets dan Fiturnya

Kaggle adalah platform gratis yang dibuat oleh Anthony Goldbloom pada tahun 2010 dengan basis kompetisi untuk semua orang yang ingin melatih kemampuannya dalam menganalisa data. Lalu, pada tahun 2017 diakuisisi oleh Google LLC.

Kaggle datasets adalah salah satu fitur utamanya. Dataset yang tersedia mencakup berbagai topik, mulai dari data kesehatan, keuangan, olahraga, hingga data sosial. Data di Kaggle tersedia dalam berbagai format, seperti CSV, JSON, SQLite, dan BigQuery. Format CSV paling banyak digunakan karena mudah diolah dengan tools seperti Python (Pandas). Dataset ini bisa digunakan untuk proyek pribadi, mengasah skill, bahkan penelitian.

Banyak perusahaan menggunakan Kaggle untuk crowdsourcing berbagai ilmuwan untuk mengolah dan menganalisa data mereka dengan imbalan hingga $1.2 juta dollar. Perusahaan juga bisa menyaring tenaga kerja lewat platform ini dengan menggelar kompetisi untuk rekrutmen.

Dataset Populer di Kaggle

Ada lebih dari 50.000 Kaggle datasets dan jumlahnya terus bertambah seiring banyaknya organisasi atau individu yang mengunggah datanya ke platform ini. Berikut ini sejumlah data yang sering digunakan di Kaggle:

1. Credit Card Fraud Detection

Set data ini membantu perusahaan untuk mendeteksi penipuan kartu kredit. Data ini berisi transaksi kartu kredit warga Eropa pada bulan September 2013. Datanya memiliki 284,807 transaksi, termasuk 492 penipuan yang terjadi selama dua hari. Saat ini, sudah ada emulator untuk data transaksi sebagai bagian dari practical handbook dalam machine learning untuk mendeteksi penipuan kartu kredit.

2. Titanic

Dataset Titanic menyajikan informasi nyata yang cocok dipakai untuk analisis menggunakan metode regresi logistik biner. Dataset ini berisi informasi tentang identitas penumpang, usia, jenis kelamin, tarif, dll. Kompetisi data Titanic mengajak peserta untuk membangun model ML guna menebak siapa saja penumpang yang berhasil selamat dari tragedi kapal tersebut.

3. Avocado Prices

Kaggle datasets ini menunjukkan data historis harga alpukat dan volume penjualan di beberapa pasar AS. Ini merupakan data pemindaian ritel mingguan 2018 untuk volume ritel nasional (unit dan harga, serta wilayah, jenis (konvensional atau organik), dan volume alpukat yang terjual. Dataset ini dapat diterapkan pada buah dan sayuran lain di seluruh wilayah.

4. Medical Cost Personal Datasets

Dataset ini digunakan untuk memperkirakan asuransi melalui pemodelan regresi. Data ini berisi informasi tentang umur, gender, BMI, jumlah tanggungan, kebiasaan merokok, area tempat tinggal, serta total biaya yang dikenakan oleh asuransi kesehatan. Dataset ini juga tersedia di GitHub.

5. IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance

Dibuat oleh para ilmuwan data IBM, kumpulan data fiksi ini digunakan untuk memprediksi berkurangnya jumlah karyawan di suatu organisasi. Data ini mengungkap berbagai faktor yang menyebabkan karyawan mengundurkan diri. Selain itu data ini mengeksplorasi korelasi seperti “rincian jarak dari rumah berdasarkan peran pekerjaan dan atrisi,” atau “perbandingan pendapatan bulanan rata-rata berdasarkan pendidikan dan atrisi”.

Baca juga: Bare Metal vs Cloud VPS, Mana untuk Aplikasi AI dan Big Data?

Cara Menggunakan Dataset Kaggle untuk Pemula

Bagi pemula, Kaggle datasets sangat ramah pengguna. Berikut langkah-langkahnya:

1. Buat akun Kaggle: Platform ini open source, jadi tidak perlu membayar untuk langganan jika ingin menggunakannya.
2. Cari dataset yang diinginkan: Gunakan search bar untuk mencari data. Tersedia filters yang memungkinkan pengguna untuk mencari data berdasarkan ukuran file, jenis data, dan sebagainya.
3. Masuk ke Data Explorer: Bagian ini mempermudah pengguna untuk menelusuri konten dan struktur data dengan cepat. Bagian ini menjelaskan isi file, jenis kolom yang ada, serta menampilkan grafik histogram sebagai visualisasi.
4. Unduh dan olah data: Setelah menemukan dataset, klik “Download” untuk menyimpan file ke komputer. Gunakan Kaggle Notebook agar lebih mudah. Hal ini karena pengguna dapat langsung menganalisis data di browser, tanpa harus instal software.
5. Berbagi hasil analisis: Publikasikan notebook di Kaggle untuk mendapatkan masukan dari komunitas.
6. Ikuti kompetisi: Mendaftar ke kompetisi Kaggle jika ingin menguji skill dengan dataset baru.

Kaggle datasets menggunakan sistem level untuk menentukan progres tiap pengguna dengan 5 title seperti, Novice, Contributor, Expert, Master, and Grandmaster. Level ini dicapai dengan memenuhi kriteria tertentu di kompetisi, dataset, kernels, dan forum diskusi.

Kenapa Kompetisi di Kaggle Populer?

Kaggle Competitions adalah ajang lomba Data Science dimana peserta bersaing untuk membuat model terbaik dalam memecahkan masalah tertentu. Kompetisi ini menghasilkan berbagai pencapaian luar biasa termasuk memperdalam penelitian HIV, rating catur, dan prediksi lalu lintas.

Baca juga: Mengenal Apa Itu Software House? Perannya dalam Aplikasi

Jenis-Jenis Kompetisi di Kaggle

Kompetisi di platform ini didesain untuk menguji pengguna dengan level pengetahuan Machine Learning yang berbeda-beda, sehingga jenisnya pun ada banyak, seperti:

1. Featured: Kompetisi ini adalah yang paling populer dalam Kaggle. Ini biasanya digunakan untuk masalah prediksi yang sulit dan umumnya bertujuan komersial. Biasanya di sini akan ada hadiah tunai dan terbuka untuk semua orang.
2. Research: Dalam kompetisi research akan diperlihatkan masalah yang bersifat eksperimental, alih-alih pemecahan masalah seperti di Featured. Namun, kompetisi ini tidak menawarkan hadiah tunai, melainkan kesempatan untuk ikut dalam penelitian.
3. Getting Started: Ini adalah kompetisi yang ditujukan untuk pemula dalam Machine Learning.
4. Playground: Di sini pengguna sering kali diberikan tugas Machine Learning yang relatif sederhana, dan tidak kompetitif. Hadiahnya berkisar dari pujian semata hingga uang tunai.

Kelebihan Kaggle

Berikut adalah sejumlah kelebihan Kaggle datasets:

1. Kaggle memberikan kemudahan bagi pengguna untuk mengeksplorasi berbagai kumpulan data dengan topik beragam. Sehingga mereka bisa mendapatkan informasi yang dibutuhkan tanpa harus mengeluarkan biaya.
2. Dengan jutaan pengguna dari seluruh dunia, Kaggle memiliki komunitas yang aktif dan suportif.
3. Notebook yang bersifat interaktif memberi kemudahan bagi pengguna untuk membuat sekaligus mengeksekusi kode langsung melalui browser. Selain itu, integrasi dengan komunitas memudahkan pengguna mendapatkan masukan dari yang lain.
4. Di Kaggle, pengguna memiliki keleluasaan untuk menganalisis data yang diperoleh sendiri melalui fitur Notebook. Orang lain juga bisa menganalisa data tersebut jika pengaturan privasinya diubah menjadi public.
5. Melalui kompetisi dan kursus yang tersedia, pengguna dapat terus belajar dan mengasah keterampilan mereka dalam data science dan machine learning.

Kekurangan Kaggle

1. Karena semua pihak bisa mengunggah data mereka, tidak semua dataset di Kaggle bersih. Terkadang diperlukan tahap pra proses tambahan, seperti menangani data yang hilang, sebelum data siap digunakan. Sehingga pengguna harus pintar-pintar menyaring data mana yang dapat digunakan.
2. Kompetisi di Kaggle diikuti oleh pengguna dari beragam latar belakang, mulai dari pemula hingga ahli yang telah berpengalaman dalam bidang Machine Learning. Butuh strategi khusus untuk masuk leaderboard.

Baca juga: Apa Itu Apache Tomcat? Aplikasi Java Wajib untuk Anda Ketahui!

Penutup

Kaggle Datasets adalah sumber daya yang sangat berharga bagi siapa saja yang ingin belajar atau bekerja di bidang Data Science dan Machine Learning. Dengan berbagai fitur yang ditawarkan, seperti akses ke dataset, notebook interaktif, dan komunitas yang aktif, Kaggle menjadi tempat ideal untuk mengembangkan keterampilan, menciptakan teknik baru, dan membangun portofolio.

Jika Anda sering bereksperimen dengan data, Kaggle Datasets bisa menjadi tempat untuk membangun proyek AI dan machine learning yang solid. Selain itu, layanan Cloud VPS  dari IDCloudHost cocok untuk menjalankan model atau eksplorasi data menggunakan Jupyter Notebook, Python, dll.