Kursus Pelatihan Pengantar Google Colab untuk Ilmu Data
Google Colab adalah platform berbasis cloud yang gratis, memungkinkan pengguna menulis dan menjalankan kode Python dalam lingkungan interaktif berbasis web.
Pelatihan ini dipandu instruktur (pelatihan online langsung atau tatap muka) ditujukan untuk ilmuwan data pemula dan profesional IT yang ingin mempelajari dasar-dasar ilmu data menggunakan Google Colab.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Menyiapkan dan menavigasi Google Colab.
- Menulis dan menjalankan kode Python dasar.
- Mengimpor dan mengelola dataset.
- Membuat visualisasi menggunakan perpustakaan Python.
Format Kursus
- Kuliah interaktif dan diskusi.
- Banyak latihan dan praktik.
- Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium hidup.
Opsi Penyesuaian Kursus
- Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Kerangka Materi
Pengantar Google Colab
- Ringkasan tentang Google Colab
- Menyiapkan Google Colab
- Menavigasi Antarmuka Google Colab
Memulai dengan Google Colab
- Membuat dan Mengelola Notebook
- Operasi Dasar
- Menggunakan Markdown untuk Dokumentasi
Pengantar Pemrograman Python
- Dasar-dasar Python
- Struktur Kontrol
- Fungsi dan Modul
Bekerja dengan Perpustakaan di Google Colab
- Pengantar Perpustakaan Populer
- Menginstal dan Mengimpor Perpustakaan
Mengimpor dan Mengelola Dataset
- Memuat Data ke Google Colab
- Pengelolaan Data Dasar
Visualisasi Data
- Pengantar Visualisasi Data
- Membuat Grafik dengan Matplotlib
Fitur Kolaboratif
- Kolaborasi di Google Colab
- Kolaborasi Real-time
Tips dan Praktik Terbaik
- Penggunaan Efisien Google Colab
- Praktik Terbaik dalam Proyek Ilmu Data
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Tidak diperlukan pengalaman pemrograman sebelumnya
Audience
- Ilmuwan data
- Profesional IT
Kursus Pelatihan Terbuka membutuhkan minimal 5 peserta.
Kursus Pelatihan Pengantar Google Colab untuk Ilmu Data - Pemesanan
Kursus Pelatihan Pengantar Google Colab untuk Ilmu Data - Penyelidikan
Pengantar Google Colab untuk Ilmu Data - Permintaan Konsultasi
Permintaan Konsultasi
Kursus Mendatang
Kursus Terkait
Model Pembelajaran Mesin Tingkat Lanjut dengan Google Colab
21 JamPelatihan langsung ini dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan kepada profesional tingkat lanjut yang ingin meningkatkan pengetahuan mereka tentang model pembelajaran mesin, memperbaiki keterampilan dalam penyetelan hyperparameter, dan belajar bagaimana menerapkan model secara efektif menggunakan Google Colab.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengimplementasikan model pembelajaran mesin tingkat lanjut menggunakan framework populer seperti Scikit-learn dan TensorFlow.
- Mengoptimalkan kinerja model melalui penyetelan hyperparameter.
- Menerapkan model pembelajaran mesin dalam aplikasi nyata menggunakan Google Colab.
- Berkolaborasi dan mengelola proyek-proyek pembelajaran mesin berskala besar di Google Colab.
AI untuk Kesehatan menggunakan Google Colab
14 JamPelatihan ini yang dipandu instruktur (pelatihan online langsung atau tatap muka) ditujukan bagi para ilmuwan data tingkat menengah dan profesional kesehatan yang ingin memanfaatkan AI untuk aplikasi kesehatan lanjutan menggunakan Google Colab.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Menerapkan model AI untuk kesehatan menggunakan Google Colab.
- Menggunakan AI untuk pemodelan prediktif dalam data kesehatan.
- Menganalisis gambar medis dengan teknik berbasis AI.
- Menjelajahi pertimbangan etika dalam solusi kesehatan berbasis AI.
Anaconda Ecosystem for Data Scientists
14 JamPelatihan 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.
Analisis Data Besar dengan Google Colab dan Apache Spark
14 JamPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan insinyur level menengah yang ingin menggunakan Google Colab dan Apache Spark untuk pengolahan dan analitik big data.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengatur lingkungan big data menggunakan Google Colab dan Spark.
- Memproses dan menganalisis dataset besar dengan efisien menggunakan Apache Spark.
- Visualisasi big data dalam lingkungan kolaboratif.
- Mengintegrasikan Apache Spark dengan alat berbasis cloud.
Computer Vision dengan Google Colab dan TensorFlow
21 JamPelatihan ini dipandu instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang computer vision dan mengeksplorasi kemampuan TensorFlow untuk mengembangkan model visi canggih menggunakan Google Colab.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Membuat dan melatih convolutional neural networks (CNNs) menggunakan TensorFlow.
- Memanfaatkan Google Colab untuk pengembangan model berbasis cloud yang skala besar dan efisien.
- Mengimplementasikan teknik preprocessing gambar untuk tugas-tugas computer vision.
- Menerapkan model visi komputer untuk aplikasi dunia nyata.
- Menggunakan transfer learning untuk meningkatkan kinerja model CNN.
- Memvisualisasikan dan menginterpretasikan hasil dari model klasifikasi gambar.
Pembelajaran Mendalam dengan TensorFlow di Google Colab
14 JamPelatihan langsung ini di Indonesia (online atau offline) ditujukan bagi ilmuwan data dan pengembang tingkat menengah yang ingin memahami dan menerapkan teknik deep learning menggunakan lingkungan Google Colab.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Menyiapkan dan mengelola Google Colab untuk proyek deep learning.
- Memahami dasar-dasar jaringan saraf.
- Melakukan implementasi model deep learning menggunakan TensorFlow.
- Melatih dan mengevaluasi model deep learning.
- Menggunakan fitur lanjutan dari TensorFlow untuk deep learning.
Visualisasi Data dengan Google Colab
14 JamPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk para ilmuwan data tingkat pemula yang ingin belajar cara membuat visualisasi data yang bermakna dan menarik secara visual.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengatur dan menjelajahi Google Colab untuk visualisasi data.
- Membuat berbagai jenis plot menggunakan Matplotlib.
- Memanfaatkan Seaborn untuk teknik visualisasi lanjutan.
- Menyesuaikan plot untuk presentasi dan keterbacaan yang lebih baik.
- Menafsirkan dan mempresentasikan data dengan efektif menggunakan alat visual.
Kaggle
14 JamPelatihan 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.
Machine Learning dengan Google Colab
14 JamPelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan kepada para data scientist dan pengembang berlevel menengah yang ingin menerapkan algoritma machine learning secara efisien menggunakan lingkungan Google Colab.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengatur dan menavigasi Google Colab untuk proyek machine learning.
- Memahami dan menerapkan berbagai algoritma machine learning.
- Menggunakan perpustakaan seperti Scikit-learn untuk menganalisis dan memprediksi data.
- Menerapkan model pembelajaran terawasi dan tidak terawasi.
- Mengoptimalkan dan mengevaluasi model machine learning secara efektif.
Mempercepat Alur Kerja Python Pandas dengan Modin
14 JamPelatihan 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.
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dengan Google Colab
14 JamPelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang level menengah yang ingin menerapkan teknik NLP menggunakan Python dalam Google Colab.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:
- 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 di skalakan dan kolaboratif.
Python Programming Fundamental Menggunakan Google Colab
14 JamPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang dan analis data tingkat pemula yang ingin belajar pemrograman Python dari awal menggunakan Google Colab.
Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar bahasa pemrograman Python.
- Menjalankan kode Python dalam lingkungan Google Colab.
- Menggunakan struktur kendali untuk mengelola alur program Python.
- Membuat fungsi untuk menyusun dan mengulang penggunaan kode dengan efektif.
- Menjelajahi dan menggunakan perpustakaan dasar untuk pemrograman Python.
GPU Data Science dengan NVIDIA RAPIDS
14 JamPelatihan ini yang dilaksanakan oleh instruktur dalam format Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin menggunakan RAPIDS untuk membangun pipa data, workflow, dan visualisasi yang dioptimalkan dengan GPU, menerapkan algoritma machine learning seperti XGBoost, cuML, dan lain-lain.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:
- Menyiapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk membangun model data dengan NVIDIA RAPIDS.
- Memahami fitur, komponen, dan keunggulan RAPIDS.
- Menggunakan GPU untuk mempercepat pipa data dan analitik end-to-end.
- Mengimplementasikan persiapan data dan ETL yang dioptimalkan dengan GPU dengan cuDF dan Apache Arrow.
- Belajar mengelola tugas machine learning dengan algoritma XGBoost dan cuML.
- Membangun visualisasi data dan menjalankan analisis grafik dengan cuXfilter dan cuGraph.
Pembelajaran Penguatan dengan Google Colab
28 JamPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang pembelajaran reforbes dan aplikasinya praktis dalam pengembangan AI menggunakan Google Colab.
Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami konsep inti dari algoritma pembelajaran reforbes.
- Mengimplementasikan model pembelajaran reforbes menggunakan TensorFlow dan OpenAI Gym.
- Merancang agen cerdas yang belajar melalui percobaan dan kesalahan.
- Memaksimalkan kinerja agen menggunakan teknik lanjutan seperti Q-learning dan deep Q-networks (DQNs).
- Melatih agen di lingkungan yang disimulasikan menggunakan OpenAI Gym.
- Mendeploy model pembelajaran reforbes untuk aplikasi dunia nyata.
Analisis Deret Waktu dengan Google Colab
21 JamPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi profesional data tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik peramalan seri waktu ke data dunia nyata menggunakan Google Colab.
Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar analisis seri waktu.
- Menggunakan Google Colab untuk bekerja dengan data seri waktu.
- Menerapkan model ARIMA untuk meramal tren data.
- Memanfaatkan perpustakaan Prophet dari Facebook untuk peramalan fleksibel.
- Visualisasi data seri waktu dan hasil peramalan.