Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pendahuluan
- Mendefinisikan Predictive AI
- Konteks sejarah dan evolusi analisis prediktif
- Prinsip dasar machine learning dan data mining
Pengumpulan dan Praprosesan Data
- Mengumpulkan data yang relevan
- Membersihkan dan mempersiapkan data untuk analisis
- Memahami jenis dan sumber data
Exploratory Data Analysis (EDA)
- Memvisualisasikan data untuk mendapatkan wawasan
- Statistik deskriptif dan ringkasan data
- Mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data
Pemodelan Statistik
- Dasar-dasar inferensi statistik
- Analisis regresi
- Model klasifikasi
Algoritma Machine Learning untuk Prediksi
- Ringkasan algoritma pembelajaran terawasi
- Decision trees dan random forests
- Neural networks dan dasar-dasar deep learning
Penilaian dan Pemilihan Model
- Memahami akurasi model dan metrik kinerja
- Teknik validasi silang
- Overfitting dan penyesuaian model
Aplikasi Praktek Predictive AI
- Studi kasus di berbagai industri
- Pertimbangan etika dalam pemodelan prediktif
- Batasan dan tantangan Predictive AI
Proyek Praktek
- Bekerja dengan dataset untuk membuat model prediktif
- Mengaplikasikan model untuk membuat prediksi
- Menilai dan menginterpretasikan hasil
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman tentang statistik dasar
- Pengalaman dengan bahasa pemrograman apapun
- Familiarity with data handling and spreadsheets
- Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dalam AI atau ilmu data
Penonton
- Profesional IT
- Analis data
- Staf teknis
21 Jam
