Dicoding机器学习项目提交数据集MyDicodingSubmissionDataset-zulfazhar
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，数据集，项目提交，编程学习，数据分析，模型训练，Python，竞赛
数据概述： 该数据集包含来自Dicoding平台上的机器学习项目提交数据，记录了学员在机器学习课程中的项目成果和相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为学员在Dicoding平台学习期间。
地理范围：数据主要来源于Dicoding平台的用户，覆盖全球范围。
数据维度：数据集包括项目名称、项目描述、代码提交记录、使用的编程语言（如Python）、模型评估指标、学员评分、项目完成时间等。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV、JSON等，具体取决于Dicoding平台的数据导出方式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Dicoding平台的公开数据或学员提交的公开项目，已进行匿名化处理和标准化。
该数据集适合用于机器学习、编程学习、项目管理等领域的研究和应用，尤其在项目评估、学习效果分析等方面具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习项目评估、学习效果分析、编程学习方法研究等学术研究，如项目完成时间与模型表现的关系分析。
行业应用：可以为教育平台、在线编程学习平台提供数据支持，特别是在项目推荐、学习路径优化等方面。
决策支持：支持平台改进、课程优化和学习资源推荐，帮助提升学习效果和用户体验。
教育和培训：作为机器学习、Python编程等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解项目实践和评估方法。
此数据集特别适合用于探索机器学习项目的关键成功因素，帮助用户实现项目优化、学习效果提升等目标，为教育和在线学习平台提供数据支持。
