Kursus Pelatihan MATLAB Dasar, Ilmu Data, dan Penggenerasian Laporan

Ini adalah pengantar selama 5 hari tentang Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan (AI).

Kursus ini disampaikan dengan contoh dan latihan menggunakan Python

Pelatihan ini dipimpin oleh instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) dan ditujukan untuk peserta tingkat menengah yang ingin mengautomasikan dan mengelola alur kerja machine learning, termasuk pelatihan model, validasi, dan penyebaran menggunakan Apache Airflow.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Mengatur Apache Airflow untuk orkestrasi alur kerja machine learning.
• Mengautomasikan tugas-tugas pra-pemrosesan data, pelatihan model, dan validasi.
• Mengintegrasikan Airflow dengan kerangka kerja dan alat machine learning.
• Menggunakan pipa terautomasi untuk menyebarkan model machine learning.
• Memantau dan mengoptimalkan alur kerja machine learning di produksi.

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 ini dibimbing instruktur secara langsung (online atau tatap muka) dan ditujukan untuk para ilmuwan data dan analis tingkat menengah yang ingin menggunakan AWS Cloud9 untuk memudahkan alur kerja ilmu data.

Setelah selesai mengikuti pelatihan ini, peserta dapat:

• Menyiapkan lingkungan ilmu data di AWS Cloud9.
• Melakukan analisis data menggunakan Python, R, dan Jupyter Notebook di Cloud9.
• Mengintegrasikan AWS Cloud9 dengan layanan data AWS seperti S3, RDS, dan Redshift.
• Menggunakan AWS Cloud9 untuk pengembangan dan penyebaran model pemodelan mesin.
• Memperbaiki alur kerja berbasis cloud untuk analisis dan pemrosesan data.

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.

Peserta yang menyelesaikan pelatihan ini akan mendapatkan pemahaman praktis dan nyata tentang Ilmu Data serta teknologi, metodologi, dan alat terkaitnya.

Peserta akan memiliki kesempatan untuk menerapkan pengetahuan ini melalui latihan praktis. Interaksi kelompok dan umpan balik instruktur merupakan komponen penting dari kelas ini.

Kursus dimulai dengan pengenalan konsep dasar Ilmu Data, kemudian beralih ke alat dan metodologi yang digunakan dalam Ilmu Data.

Audience

• Pengembang
• Analis Teknis
• Konsultan IT

Format Kursus

• Sebagian ceramah, sebagian diskusi, latihan dan praktik langsung yang intensif

Catatan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

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.

Kursus ini ditujukan untuk Profesional Marketing Sales yang berencana untuk lebih mendalami penerapan data science dalam Marketing/Sales. Kursus ini menyediakan
cakupan rinci tentang berbagai teknik data science yang digunakan untuk “upsale”, “cross-sale”, segmentasi pasar, branding dan CLV.

Perbedaan Marketing dan Sales - Bagaimana sales dan marketing itu berbeda?

Dalam kata-kata yang sangat sederhana, penjualan dapat diartikan sebagai proses yang fokus atau bertujuan pada individu atau kelompok kecil. Marketing di sisi lain menargetkan kelompok yang lebih besar atau publik umum. Marketing termasuk penelitian (identifikasi kebutuhan pelanggan), pengembangan produk (menghasilkan produk inovatif) dan promosi produk (melalui iklan) serta menciptakan kesadaran tentang produk di kalangan konsumen. Dengan demikian, marketing berarti menghasilkan leads atau prospek. Setelah produk dipasarkan, tugas orang penjualan adalah meyakinkan pelanggan untuk membeli produk tersebut. Penjualan berarti mengubah leads atau prospek menjadi pembelian dan pesanan, sementara marketing bertujuan jangka panjang, sedangkan penjualan berkaitan dengan tujuan jangka pendek.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional yang ingin memulai karier di bidang Ilmu Data.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menginstal dan mengonfigurasi Python dan MySql.
• Mengerti apa itu Ilmu Data dan bagaimana Ilmu Data dapat menambah nilai bagi hampir setiap bisnis. 
• Belajar dasar-dasar pemrograman dalam bahasa Python
• Belajar teknik-teknik Pembelajaran Mesin yang diawasi dan tidak diawasi, serta cara menerapkannya dan menafsirkan hasilnya.  

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium hidup.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk melakukan penjadwalan.

Pelatihan berorientasi instruktur langsung ini di Indonesia (daring atau tatap muka) memperkenalkan ide pengembangan kolaboratif dalam sains data dan mendemonstrasikan bagaimana menggunakan Jupyter untuk melacak dan berpartisipasi sebagai tim dalam "hidup komputasional". Pelatihan ini membimbing peserta melalui pembuatan proyek sains data contoh yang didasarkan pada ekosistem Jupyter.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Jupyter, termasuk pembuatan dan integrasi repositori tim di Git.
• Menggunakan fitur-fitur Jupyter seperti ekstensi, widget interaktif, mode multiuser, dan lainnya untuk memungkinkan kolaborasi proyek.
• Membuat, berbagi, dan mengorganisir Jupyter Notebook dengan anggota tim.
• Memilih dari Scala, Python, R, untuk menulis dan menjalankan kode terhadap sistem data besar seperti Apache Spark, semua melalui antarmuka Jupyter.

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.

KNIME Analytics Platform adalah opsi open source terkemuka untuk inovasi berbasis data, membantu Anda menemukan potensi yang tersembunyi dalam data Anda, menambang wawasan baru, atau memprediksi masa depan yang baru. Dengan lebih dari 1000 modul, ratusan contoh siap pakai, rentang alat terintegrasi yang komprehensif, dan pilihan algoritma tingkat lanjut terluas yang tersedia, KNIME Analytics Platform adalah kotak alat yang sempurna untuk setiap ilmuwan data dan analis bisnis.

Kursus ini untuk KNIME Analytics Platform merupakan kesempatan ideal bagi pemula, pengguna lanjutan, dan ahli KNIME untuk diperkenalkan ke KNIME, belajar cara menggunakannya dengan lebih efektif, dan bagaimana membuat laporan yang jelas dan komprehensif berdasarkan alur kerja KNIME.

Pelatihan langsung ini dipimpin oleh instruktur (daring atau tatap muka) ditujukan untuk profesional data yang ingin menggunakan KNIME untuk memecahkan kebutuhan bisnis yang kompleks.

Kursus ini ditargetkan bagi audiens yang tidak mengetahui pemrograman dan berencana menggunakan alat terkini untuk mengimplementasikan skenario analitik.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengonfigurasi KNIME.
• Membangun skenario Ilmu Data
• Melatih, menguji, dan memvalidasi model
• Mengimplementasikan rantai nilai end-to-end dari model ilmu data

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium live.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini atau untuk mengetahui lebih lanjut tentang program ini, silakan hubungi kami untuk menyusun.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk analis data tingkat menengah, pengembang, atau calon ilmuwan data yang ingin menerapkan teknik pembelajaran mesin dalam Python untuk mengungkap wawasan, membuat prediksi, dan mempercepat keputusan berbasis data.

Selesai menjalani kursus ini, peserta akan dapat:

• Mengerti dan membedakan paradigma pembelajaran mesin utama.
• Mengeksplorasi teknik pra-pemrosesan data dan metrik evaluasi model.
• Menerapkan algoritma pembelajaran mesin untuk menyelesaikan masalah data dunia nyata.
• Menggunakan perpustakaan Python dan Jupyter notebooks untuk pengembangan praktis.
• Membangun model untuk prediksi, klasifikasi, rekomendasi, dan klastering.

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 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.