Python Programming Fundamentals using Google Colab Training Course

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan yang dipimpin instruktur secara langsung di Indonesia (online atau offline) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin meningkatkan pengetahuan tentang model machine learning, mengasah keterampilan tuning hyperparameter mereka, dan belajar bagaimana mendeploy model dengan efektif menggunakan Google Colab.

• Melaksanakan model machine learning lanjutan menggunakan kerangka kerja populer seperti Scikit-learn dan TensorFlow.
• Memaksimalkan kinerja model melalui tuning hyperparameter.
• Mendeploy model machine learning dalam aplikasi dunia nyata menggunakan Google Colab.
• Berkolaborasi dan mengelola proyek machine learning skala besar di Google Colab.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan insinyur tingkat menengah yang ingin menggunakan Google Colab dan Apache Spark untuk pengolahan dan analisis big data.

• Menyiapkan lingkungan big data menggunakan Google Colab dan Spark.
• Mengolah dan menganalisis dataset besar secara efisien dengan Apache Spark.
• Visualisasi big data dalam lingkungan kolaboratif.
• Mengintegrasikan Apache Spark dengan alat berbasis cloud.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan langsung oleh instruktur di Indonesia (daring atau di tempat) ditujukan untuk ilmuwan data pemula dan profesional IT yang ingin belajar dasar-dasar ilmu data menggunakan Google Colab.

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

Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan yang dipimpin instruktur secara langsung (daring atau tatap muka) di Indonesia bertujuan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang visi komputer dan menjelajahi kemampuan TensorFlow dalam pengembangan model visi yang canggih menggunakan Google Colab.

• Membangun dan melatih jaringan saraf konvolusional (CNN) menggunakan TensorFlow.
• Memanfaatkan Google Colab untuk pengembangan model berbasis awan yang dapat disesuaikan skala dan efisien.
• Melaksanakan teknik pra-pemrosesan gambar untuk tugas visi komputer.
• Mendeploy model visi komputer untuk aplikasi dunia nyata.
• Menggunakan pembelajaran transfer untuk meningkatkan kinerja model CNN.
• Visualisasi dan interpretasi hasil dari model klasifikasi gambar.

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.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at intermediate-level Python developers and data analysts who wish to enhance their skills in data analysis and manipulation using Pandas and NumPy.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up a development environment that includes Python, Pandas, and NumPy.
• Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
• Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
• Conduct aggregate operations and analyze time series data.
• Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
• Debug and optimize their data analysis code.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang level menengah yang ingin memahami dan menerapkan teknik deep learning menggunakan lingkungan Google Colab.

• Mengatur dan menjelajahi Google Colab untuk proyek deep learning.
• Memahami dasar-dasar jaringan saraf.
• Melaksanakan model deep learning menggunakan TensorFlow.
• Mentraining dan mengevaluasi model deep learning.
• Memanfaatkan fitur lanjutan dari TensorFlow untuk deep learning.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

Pelatihan yang dipandu instruktur secara langsung (online atau di lokasi) ini ditujukan bagi data scientist tingkat pemula yang ingin belajar cara membuat visualisasi data yang bermakna dan menarik secara visual.

• Mengatur dan menjelajahi Google Colab untuk visualisasi data.
• Membuat berbagai jenis plot menggunakan Matplotlib.
• Menggunakan Seaborn untuk teknik visualisasi lanjutan.
• Menyesuaikan plot untuk presentasi yang lebih baik dan jelas.
• Menafsirkan dan mempresentasikan data secara efektif menggunakan alat visual.

This instructor-led, live training in (online or onsite) is aimed at developers who wish to use the FARM (FastAPI, React, and MongoDB) stack to build dynamic, high-performance, and scalable web applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
• Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
• Learn how to build REST APIs with FastAPI.
• Learn how to design interactive applications with React.
• Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.

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.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

• Menyiapkan dan mengelola 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.
• Memperbaiki 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.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan interaktif secara langsung (daring atau datang langsung) di Indonesia ditujukan bagi para ilmuwan data dan pengembang tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik NLP menggunakan Python dalam Google Colab.

• 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 diukur skala dan kolaboratif.

Dengan selesainya pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan yang dipimpin instruktur secara langsung (daring atau tatap muka) di Indonesia ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman tentang pembelajaran berbasis refor-masi dan aplikasinya praktis dalam pengembangan AI menggunakan Google Colab.

• Memahami konsep-konsep inti dari algoritma pembelajaran berbasis refor-masi.
• Mengimplementasikan model pembelajaran berbasis refor-masi menggunakan TensorFlow dan Gym OpenAI.
• Membangun agen cerdas yang belajar melalui percobaan dan kesalahan.
• Memaksimalkan kinerja agen menggunakan teknik lanjutan seperti Q-learning dan jaringan Q-deep (DQNs).
• Melatih agen dalam lingkungan simulasi menggunakan Gym OpenAI.
• Mengimplementasikan model pembelajaran berbasis refor-masi untuk aplikasi dunia nyata.

Dengan selesainya pelatihan ini, peserta akan dapat:

Pelatihan yang dipandu instruktur secara langsung (online atau offline) di Indonesia ditujukan untuk profesional data tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik peramalan time series ke data dunia nyata menggunakan Google Colab.

• Memahami dasar-dasar analisis time series.
• Menggunakan Google Colab untuk bekerja dengan data time series.
• Menerapkan model ARIMA untuk meramal tren data.
• Memanfaatkan perpustakaan Prophet dari Facebook untuk peramalan fleksibel.
• Visualisasi data time series dan hasil peramalan.