Kerangka Materi

Pengenalan Ilmu Data/Senilai

  • Pengambilan pengetahuan melalui data
  • Perwakilan pengetahuan
  • Pengembangan nilai
  • Tinjauan Ilmu Data
  • Ekosistem AI dan pendekatan baru terhadap analisis
  • Teknologi utama

Alur kerja ilmu data

  • Crisp-dm
  • Persiapan data
  • Perencanaan model
  • Pembangunan model
  • Komunikasi
  • Pengembangan

Teknologi ilmu data

  • Bahasa yang digunakan untuk prototipe
  • Teknologi Big Data
  • Solusi akhir ke akhir untuk masalah umum
  • Pengenalan bahasa Python
  • Mengintegrasikan Python dengan Spark

AI dalam bisnis

  • Ekosistem AI
  • Etika AI
  • Cara mendorong AI dalam bisnis

Sumber data

  • Jenis data
  • SQL vs NoSQL
  • Penyimpanan data
  • Persiapan data

Analisis Data – Pendekatan statistik

  • Probabilitas
  • Statistik
  • Pemodelan statistik
  • Aplikasi dalam bisnis menggunakan Python

Mesin belajar dalam bisnis

  • Terpandu vs tak terpandu
  • Masalah peramalan
  • Masalah klasifikasi
  • Masalah clustering
  • Deteksi anomal
  • Mesin rekomendasi
  • Penambangan pola asosiasi
  • Memecahkan masalah ML dengan bahasa Python

Deep learning

  • Masalah di mana algoritma ML tradisional gagal
  • Memecahkan masalah rumit dengan Deep Learning
  • Pengenalan Tensorflow

Pemrosesan bahasa alami

Visualisasi data

  • Melaporkan visual dari hasil pemodelan
  • Kesalahan umum dalam visualisasi
  • Visualisasi data dengan Python

Dari Data ke Keputusan – komunikasi

  • Membuat dampak: penyampaian cerita berbasis data
  • Memengaruhi keefektifan
  • Mengelola proyek Ilmu Data

Persyaratan

 35 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Testimoni (7)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait