How to Tackle a Data Science Problem: House Pricing Prediction

[@bintangperyoga3734]

Keren! Senang melihat video simulasi Data Scientist seperti ini. Btw aku juga bercita-cita menjadi Data Scientist!

[@hasyimshahab7327]

Keren! Pernah pitch ide semacam ini di salah satu program hibah kampus. Membantu penjual & pembeli properti untuk tau fair price mereka biar transaksi properti bisa lebih likuid. Tapi ternyata itu semua sudah terekam di NJOP properti tersebut hehe + sentimental value dari penjualnya. Tapi emang ini menarik banget sih bisa sampe tau variabel-variabel yg penting buat prediksi harga rumah. Jadi pengen belajar buat lebih kuatin lagi pemakain data & tech di sektor properti.

[@rizdiramadhan1641]

Wow, that's very well concisely packed video. Another lesson received from Dipta. Cheers !!!

[@veryexpecto8300]

Sepertinya Life at Gojek masuk extra curicullum sekolah bisa berguna banget. Fun sekaligus bikin pinter.

[@yeheskiavandidwiputra9874]

untuk 4 features suggestion ke tim pricing/ business itu 4 yg teratas ya dari coefisiennya?

[@elkabalah7934]

feature importance yang dikasih lasso menit 12:19 nama featurenya beda dari dataset? Apa maksud dari nama-nama di sumbu y itu?

[@ArdyaDiptaNandaviri]

sebenarnya sama, cuma beberapa sudah di-encode untuk categorical features, jadi namanya berubah. Total feature (column) jadi 200-an, sehingga di notebook memang tidak kelihatan semua.

[@yunanda]

Prediksi tempat yang menarik buat invest kos kosan kayanya lebih possible .. kaya gw misalnya punya duit 1 milyar..tapi bingung kalau keliling2 cari tanah/rumah bekas buat dijadiin kos2an..nah,dengan data yang dimiliki gojek.gw yakin ga terlalu susah sih kayanya..haha,tp bikin aplikasi kaya gini yang pake berapa orang sih..wkwk

[@arisdarmawan]

Course yang punya banyak contoh study kasus kaya gini ada ga ya?

[@firasekanugroho7170]

Bikin dong satu video yg melibatkan seluruh tim di gojek buat simulasi bikin aplikasi dari awal sampai produknya jadi. Kayaknya seru

[@hendrywijaya1017]

mau nanya dong ka? klo harga rumah dari Summarecon, Transpark kayak gitu ada data opennya ga? soalnya ada yang beli rumah buat keperluan invest properti gitu?

[@vinsmokearifka]

Thanks jadi ngerti, lagi mulai belajar jd ada gambaran

[@arikunc0r0]

Cool Dipta and friend! Keep it up.

[@ArdyaDiptaNandaviri]

lol thanks mas Ari!

[@yudhistiraadinugrahahutaba6797]

So cool it seems like jupyter notebook is so easy to understand, they just play with it :)

[@Nedwin]

Very nice... ❤️❤️❤️

[@satriorifqi7211]

Bismillahirahmanirrahim, lulus jadii data scientistt gojek

[@Mzulfreaky]

More please!!

[@salomositorus9357]

Normal dist dan regresi linear. Terima kasih

[@ekoverianto8645]

Ijin tanya bang untuk production level yang dev dari data scientist juga atau ada bagian lain yang menangani, terima kasih

[@ArdyaDiptaNandaviri]

Halo Eko, di GOJEK data scientist juga deploy ke production. Data Scientist di sini diharapkan full stack, jadi gak cuma develop Machine learning model tapi harus bisa deploy ke production, biasa template untuk production kami follow data science cookie cutter di github drivendata.github.io/cookiecutter-data-science/ namun tentu untuk kasus khusus yang butuh effort engineering besar, misal untuk near real time prediction di allocation system, kami juga kerjasama dengan tim engineering. semoga bisa menjawab.

[@ekoverianto8645]

@@ArdyaDiptaNandaviri Terima kasih penjelasannya, sudah sangat menjawab pertanyaan saya, saya sudah pernah dev sampai production, tapi sepertinya masih perlu banyak belajar lagi, next request survival analysis, hehe

[@DoniAfrizal]

@@ArdyaDiptaNandaviri fullstack skill set nya apalagi ya? selain python and R for data scientis

[@temeninguebelajar]

Yeah banyak"in konten study case kayak gini min, disediain data set nya juga bagus

[@nanangsusanto7582]

kak... bisa minta datasetnya kak... txk kak

[@bimowicaksana9693]

Coba kak bikin data science untuk hubungan antara customer dan pelaku ecommerce

[@denles]

Kalau boleh tau, hal apa yang membedakan antara data science, data enginner dan business intelligance ?

[@ekoverianto8645]

Bebek Saurus sepemahaman saya kalau data science itu analisis berdasarkan keadaan, data engineer lebih ke infrastruktur data, terus BI itu analisis retrospeksi, cmiiw

[@dyingineindhoven]

Buat juga dong, simulasi untuk bagian UX nya,

[@muhammadrezapahlevi7896]

Waahh kereen miin, bikin kayak gini lagi min tapi tapi topiknya yang android developer sama web developernya min hehe

[@EkaPutCom]

request, selanjutnya flow kerja product owner 😁

[@garynico9872]

Boleh minta dataset nya kah untuk belajar? :) edit: ternyata ada di kaggle

[@faizfadly]

Verry nice.

[@muazhari]

nicely done kicking how i view data science lol, baru kali ini ngeliat data science ga serem wkkwk

[@rubenstefanus2402]

Thank you for sharing, tolong bikin penjelasan cara untuk menerjemahkan Success Metric (ex : tingkat akurasi

[@ArdyaDiptaNandaviri]

Hi Ruben, thanks buat pertanyaannya! biasanya dari success metrics nya bisa dijadikan RMSE. Misal dengan error harga

[@rubenstefanus2402]

@@ArdyaDiptaNandaviri Hi Dipta, ohh begitu brarti karena target value nya di log-kan maka RMSE nya menjadi harga < log(25 juta) ? Apakah seperti itu jadinya ? Thank you buat responsenya

[@ArdyaDiptaNandaviri]

@@rubenstefanus2402 iya kurang lebih begitu, itu pake dataset yg satuannya USD, jadi mungkin di video jadi oversimplified supaya singkat, sorry ya kalo bikin bingung

[@rubenstefanus2402]

@@ArdyaDiptaNandaviri Gpp kok dimaklumi. Thank you ya buat penjelasannya

[@elanmadani6464]

Seruuu!!

[@trihandhika9478]

Buat yg reinforcement learning donk kk Dipta.. aku sudah malas mengajarkannya, biar tgl kusuruh nonton youtubemu 🤣

[@trihandhika9478]

@Ardya Dipta hmmmm buat apa yaa 🤔 klo buat mslh lo ini optimisasi harga rumah x ya, biar ga asal2an kasi harga 😂

[@ArdyaDiptaNandaviri]

@@trihandhika9478 sorry sebelumnya salah akun, lol. IMO kayaknya rada kurang tepat sih mas, terutama kita susah tau kapan converge nya. kalo di dunia yg boleh salah sejuta kali kayak main game super mario ato catur Go, mungkin lebih tepat. Kalo buat aplikasi bisnis keburu bisnisnya rugi besar karena error sebelum modelnya converge, lol. CMIIW

[@trihandhika9478]

@@ArdyaDiptaNandaviri 😪 ertongnya kbnykan akun wakakakak asal model optimisasinya clear sih hrsnya bisa yakk..

[@trihandhika9478]

doi.org/10.1016/j.engappai.2019.01.010 ini salah satunya di insurance

[@kanishmalviya]

Can you make video in english..

[@petrusdimase1520]

Easy