Kursus Pelatihan Data Mining dengan Python

Penonton

Jika Anda mencoba membuat arti dari data yang Anda miliki atau ingin menganalisis data tidak terstruktur yang tersedia di jaringan (seperti Twitter, LinkedIn, dll), kursus ini untuk Anda.

Kursus ini sebagian besar ditujukan untuk pembuat keputusan dan orang-orang yang perlu memutuskan data apa yang layak dikumpulkan dan data apa yang layak dianalisis.

Kursus ini tidak ditujukan untuk orang-orang yang mengonfigurasi solusi, meskipun mereka akan mendapatkan manfaat dari gambaran besar.

Mode Pengiriman

Selama kursus, peserta akan diajak dengan contoh-contoh teknologi yang sebagian besar bersumber terbuka.

Materi singkat akan diikuti oleh presentasi dan latihan sederhana oleh peserta.

Isi dan Perangkat Lunak yang Digunakan

Semua perangkat lunak yang digunakan diperbarui setiap kali kursus dijalankan, sehingga kita memeriksa versi terbaru yang mungkin.

Kursus ini mencakup proses dari mendapatkan, memformat, memproses dan menganalisis data, hingga menjelaskan cara mengotomatisasi proses pembuatan keputusan dengan machine learning.

Pelatihan langsung oleh instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan kepada ilmuwan data dan insinyur perangkat lunak yang ingin menggunakan Dask dengan ekosistem Python untuk membangun, meng skalakan, dan menganalisis dataset besar.

Setelah pelatihan ini selesai, peserta akan dapat:

• Mengatur lingkungan untuk memulai pengolahan data besar dengan Dask dan Python.
• Mengexploitasi fitur, perpustakaan, alat, dan API yang tersedia dalam Dask.
• Memahami bagaimana Dask mempercepat komputasi paralel di Python.
• Mempelajari cara meng skalakan ekosistem Python (Numpy, SciPy, dan Pandas) menggunakan Dask.
• Memaksimalkan lingkungan Dask untuk mempertahankan kinerja tinggi dalam menangani dataset besar.

Tujuan:

Peserta dapat menganalisis set data besar, mengekstraksi pola, memilih variabel yang tepat mempengaruhi hasil sehingga model baru diprediksi dengan hasil prediktif.

Kursus dapat disediakan dengan berbagai alat, termasuk perangkat lunak dan aplikasi pemrosesan data terbuka sumber terbuka yang gratis

R adalah bahasa pemrograman sumber terbuka dan gratis untuk komputasi statistik, analisis data, dan grafis. R digunakan oleh semakin banyak manajer dan analis data di korporasi dan akademisi. R memiliki berbagai paket yang luas untuk penambangan data.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi pengembang Python dan analis data tingkat menengah yang ingin meningkatkan keterampilan mereka dalam analisis dan manipulasi data menggunakan Pandas dan NumPy.Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:Menyiapkan lingkungan pengembangan yang mencakup Python, Pandas, dan NumPy.Membuat aplikasi analisis data menggunakan Pandas dan NumPy.Melakukan operasi pengelolaan data, penyortiran, dan penyaringan tingkat lanjut.Melakukan operasi agregat dan menganalisis data seri waktu.Memvisualisasikan data menggunakan Matplotlib dan perpustakaan visualisasi lainnya.Mendiagnosis dan mengoptimalkan kode analisis data mereka.

Pelatihan ini ditujukan untuk insinyur dan pemimpin yang bekerja di bidang pertambangan data dan penemuan pengetahuan.Anda akan belajar cara membuat plot yang efektif dan cara untuk menyajikan dan mewakili data Anda seolah-olah memikat para pemimpin dan membantu mereka memahami informasi tersembunyi.

R adalah bahasa pemrograman gratis sumber terbuka untuk komputasi statistik, analisis data, dan grafik. R digunakan oleh semakin banyak manajer dan analis data di dalam perusahaan dan akademisi. R memiliki beragam paket untuk penambangan data.

Big data adalah data set yang sangat besar dan rumit sehingga perangkat lunak aplikasi pemrosesan data tradisional tidak memadai untuk mengatasi mereka. Tantangan big data meliputi penangkapan data, penyimpanan data, analisis data, pencarian, pembagian, transfer, visualisasi, penelitian, pembaruan dan privasi informasi.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin menggunakan stack FARM (FastAPI, React, dan MongoDB) untuk membangun aplikasi web dinamis, berkinerja tinggi, dan dapat diskalakan.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Menyusun lingkungan pengembangan yang diperlukan yang mengintegrasikan FastAPI, React, dan MongoDB.
• Memahami konsep kunci, fitur, dan manfaat stack FARM.
• Mempelajari cara membangun REST API dengan FastAPI.
• Mempelajari cara merancang aplikasi interaktif dengan React.
• Mengembangkan, menguji, dan mengimplementasikan aplikasi (front end dan back end) menggunakan stack FARM.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Indonesia (online atau onsite), ditujukan untuk para pengembang yang ingin menggunakan FastAPI dengan Python untuk membangun, menguji, dan menerapkan RESTful API dengan lebih mudah dan cepat.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk mengembangkan API dengan Python dan FastAPI.
• Membuat API lebih cepat dan mudah menggunakan pustaka FastAPI.
• Mempelajari cara membuat model data dan skema berdasarkan Pydantic dan OpenAPI.
• Menghubungkan API ke database menggunakan SQLAlchemy.
• Menerapkan keamanan dan autentikasi di API menggunakan alat FastAPI.
• Membuat image container dan menerapkan web API ke server cloud.

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.

Tujuan dari kursus ini adalah untuk memungkinkan peserta menguasai cara bekerja dengan bahasa SQL dalam basis data Oracle untuk ekstraksi data pada level menengah.

R adalah bahasa pemrograman terbuka sumber gratis untuk komputasi statistik, analisis data, dan grafik. R digunakan oleh semakin banyak manajer dan analis data di perusahaan dan akademisi. R juga menarik pengikut di kalangan statistisi, insinyur, dan ilmuwan tanpa keterampilan pemrograman komputer yang menganggapnya mudah digunakan. Popularitasnya ditandai dengan penggunaan semakin banyak teknik penambangan data untuk berbagai tujuan seperti menetapkan harga iklan, mencari obat-obatan baru lebih cepat, atau memfokuskan model keuangan. R memiliki berbagai macam paket untuk penambangan data.

Gohal:

Belajar bekerja dengan SPSS pada tingkat independensi

Para penerima:

Analis, peneliti, ilmuwan, mahasiswa dan semua orang yang ingin memperoleh kemampuan untuk menggunakan paket SPSS dan mempelajari teknik penambangan data yang populer.