Kursus Pelatihan Pengantar Google Colab untuk Data Science

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi profesional tingkat lanjut yang ingin meningkatkan pengetahuan mereka tentang model pembelajaran mesin, memperbaiki keterampilan dalam penyetelan hiperparameter, dan belajar cara mengimplementasikan model dengan efektif menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Melakukan implementasi model pembelajaran mesin lanjutan menggunakan kerangka populer seperti Scikit-learn dan TensorFlow.
• Mengoptimalkan kinerja model melalui penyetelan hiperparameter.
• Mendeploy model pembelajaran mesin dalam aplikasi nyata menggunakan Google Colab.
• Berkolaborasi dan mengelola proyek pembelajaran mesin berskala besar di Google Colab.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur ini di Indonesia (online atau offline) ditujukan untuk para ilmuwan data tingkat menengah dan profesional kesehatan yang ingin memanfaatkan AI untuk aplikasi kesehatan canggih menggunakan Google Colab.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengimplementasikan model AI untuk kesehatan menggunakan Google Colab.
• Menggunakan AI untuk pemodelan prediktif dalam data kesehatan.
• Menganalisis citra medis dengan teknik yang didorong oleh AI.
• Menjelajahi pertimbangan etika dalam solusi kesehatan berbasis AI.

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.

Pelatihan 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.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau onsite) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang penglihatan komputer dan mengeksplorasi kemampuan TensorFlow dalam mengembangkan model penglihatan canggih menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membuat dan melatih jaringan saraf konvolusional (CNNs) menggunakan TensorFlow.
• Menggunakan Google Colab untuk pengembangan model berbasis cloud yang dapat di skalakan dan efisien.
• Melaksanakan teknik pra-pemrosesan citra untuk tugas penglihatan komputer.
• Mengimplementasikan model penglihatan komputer untuk aplikasi dunia nyata.
• Menggunakan transfer learning untuk meningkatkan kinerja model CNN.
• Visualisasi dan interpretasi hasil dari model klasifikasi citra.

Pelatihan 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.

Pelatihan 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.

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.

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan dan mengoperasikan 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.
• Menyempurnakan 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.

Pelatihan 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.

Pelatihan 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.

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.

Pelatihan 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.

Pelatihan 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.