Kursus Pelatihan Python Programming Fundamental Menggunakan Google Colab

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 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 (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data pemula dan profesional IT yang ingin belajar dasar-dasar ilmu data menggunakan Google Colab.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan menjelajahi Google Colab.
• Menulis dan mengeksekusi kode dasar Python.
• Mengimpor dan mengelola dataset.
• Membuat visualisasi menggunakan perpustakaan Python.

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 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.

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 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 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 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 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.