[PRE ORDER]
Buku referensi komprehensif ini dirancang untuk membimbing pembaca dari berbagai tingkat keahlian dalam menguasai data science melalui platform Kaggle. Dari pengenalan platform, proses pendaftaran, hingga navigasi antarmuka, pembaca diajak mempersiapkan diri secara strategis untuk kompetisi. Buku ini kemudian membahas tahap inti seperti eksplorasi data, visualisasi, preprocessing, serta pemilihan dan penerapan model seperti K-Means Clustering.
Bagian selanjutnya mengulas teknik feature engineering, evaluasi model, serta strategi optimisasi untuk mengatasi overfitting dan underfitting. Aspek kolaborasi tim yang krusial dalam kompetisi Kaggle juga dibahas, bersama dengan prinsip etika dan tanggung jawab dalam penggunaan data. Untuk memberikan konteks praktis, disajikan studi kasus nyata yang menganalisis strategi pemenang kompetisi.
Di bagian penutup, buku ini merangkum seluruh poin kunci dan memberikan arahan mengenai langkah lanjutan pascakompetisi. Lebih dari sekadar panduan teknis, buku ini juga bertujuan menjadi sumber inspirasi untuk mengasah keterampilan data science dan meraih kesuksesan di Kaggle.
| Tahun Terbit |
| 2026 |
| Penulis |
| Anis Zubair |
| ISBN |
| Edisi |
| 1 |
| Halaman |
| x + 110 |
