Belajar Data Science dengan Akses DQ Weekend "Customer Churn Prediction Using Machine Learning" Tetap Produktif di Akhir Pekan
Bangun portofolio datamu untuk persiapkan diri berkarir di industri data. Dengan persipakan portofolio yang terus update dan upgrade, industri dapat mengukur sejauh mana kompetensi yang telah kamu miliki.
DQLab hadir dengan DQ Weekend untuk menemani akhir pekan mu tetap produktif dengan bangun portofolio data! Bersama mentor DQLab Anton Suhartono, Data Scientist Codex Telkom Indonesia, Yuk bangun portofolio datamu pada materi "Customer Churn Prediction Using Machine Learning" dan pelajari lebih dalam terdapat algoritma apa saja yang ada pada machine learning dan cocok untuk penggunaan kasus classification task!
1. Pahami Kasus yang Dapat Dipecahkan dengan Machine Learning, Apa Itu Classification Task?
Classification task atau klasifikasi task merupakan salah satu task data mining yang paling banyak digunakan adalah. Klasifikasi Task merupakan suatu proses untuk menemukan sekumpulan model atau fungsi yang menggambarkan konsep data yang bertujuan untuk memudahkan penggunaan model dalam memprediksi data. Klasifikasi Task digunakan ketika kita ingin memprediksi suatu hal yang hasilnya dalam bentuk data kategorik. Diantaranya adalah Churn Prediction, Risk Scoring.
Baca juga : Belajar Supervised Learning pada Machine Learning untuk Tingkatkan Kompetensi Data Kamu!
2. Pelajari Algoritma Supervised Learning
Supervised Learning sendiri merupakan algoritma Machine Learning yang dapat menerapkan informasi pada data dengan memberikan label tertentu pada data-data sebelumnya.
Seorang praktisi data biasanya menggunakan supervised learning untuk menyelesaikan suatu kasus. Biasanya, data yang sudah dimiliki mempunyai target yang akan diprediksi untuk kedepannya.
Diantaranya algoritmanya yang tersedia pada supervised learning adalah, Algoritma Logistic Regression, Random Forest Classifier dan Extreme Gradient Boost Classifier. Algoritma ini merupakan algoritma dalam supervised learning yang bisa digunakan untuk Classification Tasks.
3. Terkait Classification Task Algoritma Supervised Learning, Kapan Penggunaannya?
Penggunakan Classification Task dapat diimplementasikan ketika ingin memprediksi suatu hal yang hasilnya dalam bentuk data kategorik. Tidak ada aturan tertentu yang mensyaratkan kapan penggunaan algoritma tertentu untuk case data tertentu. Dengan demikian ketika kita menjumpai business case bertipe classification task, maka baiknya kita menggunakan beberapa alternatif algoritma tersebut agar mendapatkan performansi prediksi yang lebih baik.
"Karena bisa jadi contoh dalam prediksi risk Scoring di perusahaan A, algoritma Logistic Regression lah yang hasil produksinya baik dibanding algoritma lain. Akan tetapi belum tentu diprediksi risk Scoring perusahaan B hasil Algoritma Logistic Regression yang lebih baik, bisa jadi algoritma lain." Ujar Anton.
Baca juga : Belajar Data Science dengan Mengenal 3 Tipe Machine Learning
4. Akses DQ Weekend Sekarang untuk Bangun Portofolio Datamu
Kamu ingin memperdalam kompetensi machine learning? Bisa! Yuk akses DQ Weekend sekarang! DQ-Weekend merupakan program mingguan DQLab untuk mendorong semangat belajar members DQLab dengan proyek data.
Isi kegiatan akhir pekan kam dengan tetap produktif #dirumahaja. Bangun portofolio data setiap sabtu dan menangkan reward menarik, berupa saldo Go-Pay sebesar Rp. 50,000 untuk 3 members dari DQLab! Nantikan DQ-Weekend di hari sabtu ini, tanggal 27 Juli 2020! Stay tuned dan semangat belajar, sahabat data DQLab!
Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!
Tertarik berkarir di bidang data? Yuk, bergabung di DQLab! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab. 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":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab