Introduction to Google Colab for Data Science Training Course

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan yang dipimpin instruktur secara langsung di Indonesia (online atau offline) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin meningkatkan pengetahuan tentang model machine learning, mengasah keterampilan tuning hyperparameter mereka, dan belajar bagaimana mendeploy model dengan efektif menggunakan Google Colab.

• Melaksanakan model machine learning lanjutan menggunakan kerangka kerja populer seperti Scikit-learn dan TensorFlow.
• Memaksimalkan kinerja model melalui tuning hyperparameter.
• Mendeploy model machine learning dalam aplikasi dunia nyata menggunakan Google Colab.
• Berkolaborasi dan mengelola proyek machine learning skala besar di Google Colab.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data yang ingin menggunakan ekosistem Anaconda untuk menangkap, mengelola, dan menyebarkan paket dan alur kerja analisis data dalam satu platform.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Anaconda komponen dan pustaka.
• Memahami konsep inti, fitur, dan manfaat Anaconda.
• Kelola paket, lingkungan, dan saluran menggunakan Anaconda Navigator.
• Gunakan paket Conda, R, dan Python untuk ilmu data dan pembelajaran mesin.
• Ketahui beberapa kasus penggunaan praktis dan teknik untuk mengelola berbagai lingkungan data.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan insinyur tingkat menengah yang ingin menggunakan Google Colab dan Apache Spark untuk pengolahan dan analisis big data.

• Menyiapkan lingkungan big data menggunakan Google Colab dan Spark.
• Mengolah dan menganalisis dataset besar secara efisien dengan Apache Spark.
• Visualisasi big data dalam lingkungan kolaboratif.
• Mengintegrasikan Apache Spark dengan alat berbasis cloud.

Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan yang dipimpin instruktur secara langsung (daring atau tatap muka) di Indonesia bertujuan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang visi komputer dan menjelajahi kemampuan TensorFlow dalam pengembangan model visi yang canggih menggunakan Google Colab.

• Membangun dan melatih jaringan saraf konvolusional (CNN) menggunakan TensorFlow.
• Memanfaatkan Google Colab untuk pengembangan model berbasis awan yang dapat disesuaikan skala dan efisien.
• Melaksanakan teknik pra-pemrosesan gambar untuk tugas visi komputer.
• Mendeploy model visi komputer untuk aplikasi dunia nyata.
• Menggunakan pembelajaran transfer untuk meningkatkan kinerja model CNN.
• Visualisasi dan interpretasi hasil dari model klasifikasi gambar.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang level menengah yang ingin memahami dan menerapkan teknik deep learning menggunakan lingkungan Google Colab.

• Mengatur dan menjelajahi Google Colab untuk proyek deep learning.
• Memahami dasar-dasar jaringan saraf.
• Melaksanakan model deep learning menggunakan TensorFlow.
• Mentraining dan mengevaluasi model deep learning.
• Memanfaatkan fitur lanjutan dari TensorFlow untuk deep learning.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

Pelatihan yang dipandu instruktur secara langsung (online atau di lokasi) ini ditujukan bagi data scientist tingkat pemula yang ingin belajar cara membuat visualisasi data yang bermakna dan menarik secara visual.

• Mengatur dan menjelajahi Google Colab untuk visualisasi data.
• Membuat berbagai jenis plot menggunakan Matplotlib.
• Menggunakan Seaborn untuk teknik visualisasi lanjutan.
• Menyesuaikan plot untuk presentasi yang lebih baik dan jelas.
• Menafsirkan dan mempresentasikan data secara efektif menggunakan alat visual.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin belajar dan membangun karier mereka di Data Science menggunakan Kaggle.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Pelajari tentang ilmu data dan pembelajaran mesin.
• Jelajahi analitik data.
• Pelajari tentang Kaggle dan cara kerjanya.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau offline) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang tingkat menengah yang ingin menerapkan algoritma pembelajaran mesin secara efisien menggunakan lingkungan Google Colab.

• Menyiapkan dan mengelola Google Colab untuk proyek pembelajaran mesin.
• Memahami dan menerapkan berbagai algoritma pembelajaran mesin.
• Menggunakan perpustakaan seperti Scikit-learn untuk menganalisis dan memprediksi data.
• Melaksanakan model pembelajaran terawasi dan tidak terawasi.
• Memperbaiki dan mengevaluasi model pembelajaran mesin secara efektif.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin menggunakan Modin untuk membangun dan menerapkan komputasi paralel dengan Pandas untuk analisis data yang lebih cepat.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan lingkungan yang diperlukan untuk mulai mengembangkan Pandas alur kerja berskala dengan Modin.
• Memahami fitur, arsitektur, dan keuntungan Modin.
• Ketahui perbedaan antara Modin, Dask, dan Ray.
• Lakukan operasi Pandas lebih cepat dengan Modin.
• Terapkan seluruh API dan fungsi Pandas.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan interaktif secara langsung (daring atau datang langsung) di Indonesia ditujukan bagi para ilmuwan data dan pengembang tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik NLP menggunakan Python dalam Google Colab.

• Memahami konsep-konsep inti dari pemrosesan bahasa alami.
• Mempersiapkan dan membersihkan data teks untuk tugas NLP.
• Melakukan analisis sentimen menggunakan perpustakaan NLTK dan SpaCy.
• Bekerja dengan data teks menggunakan Google Colab untuk pengembangan yang dapat diukur skala dan kolaboratif.

Setelah pelatihan ini, peserta akan mampu:

Pelatihan langsung oleh instruktur di Indonesia (daring atau di tempat) ini ditujukan bagi pengembang dan analis data tingkat pemula yang ingin belajar pemrograman Python dari awal menggunakan Google Colab.

• Memahami dasar-dasar bahasa pemrograman Python.
• Melaksanakan kode Python dalam lingkungan Google Colab.
• Menggunakan struktur kontrol untuk mengatur aliran program Python.
• Membuat fungsi untuk mengorganisir dan mengulangi penggunaan kode dengan efektif.
• Menjelajahi dan menggunakan perpustakaan dasar untuk pemrograman Python.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin menggunakan RAPIDS untuk membangun alur data, alur kerja, dan visualisasi yang dipercepat GPU, dengan menerapkan algoritme pembelajaran mesin, seperti XGBoost, cuML, dll.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Siapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk membangun model data dengan NVIDIA RAPIDS.
• Memahami fitur, komponen, dan kelebihan RAPIDS.
• Manfaatkan GPU untuk mempercepat jalur data dan analitik ujung ke ujung.
• Menerapkan persiapan data yang dipercepat GPU dan ETL dengan cuDF dan Apache Arrow.
• Pelajari cara melakukan tugas pembelajaran mesin dengan algoritma XGBoost dan cuML.
• Bangun visualisasi data dan jalankan analisis grafik dengan cuXfilter dan cuGraph.

Dengan selesainya pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan yang dipimpin instruktur secara langsung (daring atau tatap muka) di Indonesia ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman tentang pembelajaran berbasis refor-masi dan aplikasinya praktis dalam pengembangan AI menggunakan Google Colab.

• Memahami konsep-konsep inti dari algoritma pembelajaran berbasis refor-masi.
• Mengimplementasikan model pembelajaran berbasis refor-masi menggunakan TensorFlow dan Gym OpenAI.
• Membangun agen cerdas yang belajar melalui percobaan dan kesalahan.
• Memaksimalkan kinerja agen menggunakan teknik lanjutan seperti Q-learning dan jaringan Q-deep (DQNs).
• Melatih agen dalam lingkungan simulasi menggunakan Gym OpenAI.
• Mengimplementasikan model pembelajaran berbasis refor-masi untuk aplikasi dunia nyata.

Dengan selesainya pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan yang dipandu instruktur secara langsung (online atau offline) di Indonesia ditujukan untuk profesional data tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik peramalan time series ke data dunia nyata menggunakan Google Colab.

• Memahami dasar-dasar analisis time series.
• Menggunakan Google Colab untuk bekerja dengan data time series.
• Menerapkan model ARIMA untuk meramal tren data.
• Memanfaatkan perpustakaan Prophet dari Facebook untuk peramalan fleksibel.
• Visualisasi data time series dan hasil peramalan.