Pelatihan Predictive Analytics di Indonesia

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, live training (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah yang ingin membangun aplikasi berbasis AI menggunakan analitik prediktif dan model generatif.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar AI prediktif dan model generatif.
• Menggunakan alat-alat berbasis AI untuk prediktif coding, peramalan, dan otomatisasi.
• Mengimplementasikan LLMs (Large Language Models) dan transformers untuk pembuatan teks dan kode.
• Menerapkan peramalan time-series dan rekomendasi berbasis AI.
• Mengembangkan dan memfokuskan AI models untuk aplikasi dunia nyata.
• Menevaluasi pertimbangan etis dan praktik terbaik dalam penempatan AI.

Pelatihan ini dipimpin instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional data tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik machine learning pada masalah bisnis berbasis data, termasuk peramalan penjualan dan pemodelan prediktif menggunakan jaringan saraf.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• 
  Memahami konsep dan jenis machine learning yang inti.
  


• 
  Menerapkan algoritma kunci untuk klasifikasi, regresi, klastering, dan analisis asosiasi.
  


• 
  Melakukan analisis data eksplorasi dan persiapan data menggunakan Python.
  


• 
  Menggunakan jaringan saraf untuk tugas pemodelan nonlinier.
  


• 
  Menerapkan analisis prediktif untuk peramalan bisnis, termasuk data penjualan.
  


• 
  Mengevaluasi dan mengoptimalkan kinerja model menggunakan teknik visual dan statistik.
  

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan kepada profesional IT tingkat pemula yang ingin memahami dasar-dasar AI Prediktif.

Pada akhir pelatihan, peserta akan dapat:

• Memahami konsep inti AI Prediktif dan aplikasinya.
• Mengumpulkan, membersihkan, dan mempersiapkan data untuk analisis prediktif.
• Menjelajahi dan memvisualisasikan data untuk mengungkap wawasan.
• Membangun model statistik dasar untuk membuat prediksi.
• Menilai kinerja model prediktif.
• Mengaplikasikan konsep AI Prediktif pada skenario dunia nyata.

Pelatihan ini, yang dilaksanakan oleh instruktur, dalam Indonesia (online atau tatap muka) ditargetkan untuk profesional DevOps tingkat menengah yang ingin mengintegrasikan prediktif AI dalam praktik DevOps mereka.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengimplementasikan model prediktif analisis untuk memprediksi dan mengatasi tantangan dalam DevOps pipeline.
• Menggunakan alat berbasis AI untuk pengawasan dan operasi yang lebih baik.
• Mengaplikasikan teknik machine learning untuk memperbaiki alur kerja pengiriman perangkat lunak.
• Merancang strategi AI untuk penyelesaian masalah dan optimasi proaktif.
• Menavigasi pertimbangan etika dalam penggunaan AI di DevOps.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia ini, peserta akan mempelajari pola pikir untuk mendekati Big Data teknologi, menilai dampaknya terhadap proses dan kebijakan yang ada, dan menerapkan teknologi ini untuk tujuan mengidentifikasi aktivitas kriminal dan mencegah kejahatan. Studi kasus dari organisasi penegak hukum di seluruh dunia akan diperiksa untuk mendapatkan wawasan tentang pendekatan adopsi, tantangan, dan hasil mereka.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Gabungkan teknologi Big Data dengan proses pengumpulan data tradisional untuk menyusun cerita selama investigasi.
• Terapkan solusi penyimpanan dan pemrosesan data besar industri untuk analisis data.
• Siapkan proposal untuk penerapan alat dan proses yang paling memadai untuk memungkinkan pendekatan berbasis data terhadap investigasi kriminal.

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 yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan analis data yang ingin mengotomatiskan, mengevaluasi, dan mengelola model prediktif menggunakan kemampuan pembelajaran mesin DataRobot.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Muat kumpulan data dalam DataRobot untuk menganalisis, menilai, dan memeriksa kualitas data.
• Bangun dan latih model untuk mengidentifikasi variabel penting dan memenuhi target prediksi.
• Menafsirkan model untuk menciptakan wawasan berharga yang berguna dalam pengambilan keputusan bisnis.
• Pantau dan kelola model untuk mempertahankan kinerja prediksi yang optimal.

R adalah bahasa pemrograman open-source gratis untuk komputasi statistik, analisis data, dan grafis. R digunakan oleh semakin banyak manajer dan analis data di dalam perusahaan dan akademisi. R memiliki berbagai macam paket untuk penambangan data.

Predictive analytics adalah proses menggunakan analisis data untuk membuat prediksi tentang masa depan. Proses ini menggunakan data bersama dengan data mining, statistik, dan teknik machine learning untuk menciptakan model prediktif untuk memprediksi kejadian masa depan.

Dalam pelatihan langsung tatap muka ini yang dipimpin instruktur, peserta akan belajar bagaimana menggunakan Matlab untuk membangun model prediktif dan menerapkannya pada data sampel besar untuk memprediksi kejadian masa depan berdasarkan data.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Membuat model prediktif untuk menganalisis pola dalam data historis dan transaksional
• Menggunakan model prediktif untuk mengidentifikasi risiko dan peluang
• Membangun model matematika yang menangkap tren penting
• Menggunakan data dari perangkat dan sistem bisnis untuk mengurangi limbah, menyimpan waktu, atau mengurangi biaya

Audience

• Pengembang
• Insinyur
• Ahli bidang

Format of the course

• Bagian kuliah, bagian diskusi, latihan, dan banyak latihan praktis

R adalah bahasa pemrograman open-source 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 untuk penambangan data.

RapidMiner adalah platform perangkat lunak ilmu data sumber terbuka untuk pembuatan prototipe dan pengembangan aplikasi yang cepat. Platform ini mencakup lingkungan terintegrasi untuk persiapan data, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, penambangan teks, dan analisis prediktif.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini, peserta akan mempelajari cara menggunakan RapidMiner Studio untuk persiapan data, pembelajaran mesin, dan penerapan model prediktif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan RapidMiner
• Siapkan dan visualisasikan data dengan RapidMiner
• Validasi model pembelajaran mesin
• Gabungkan data dan buat model prediktif
• Mengoperasionalkan analitik prediktif dalam proses bisnis
• Pecahkan masalah dan optimalkan RapidMiner

Hadirin

• Ilmuwan data
• Insinyur
• Pengembang

Format Kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan dan praktik langsung yang berat

Catatan

• Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.

Pelatihan online langsung atau tatap muka yang dipandu instruktur ini ditujukan bagi analis, peneliti, dan profesional tingkat pemula hingga menengah yang ingin menggunakan SPSS untuk persiapan data, analisis statistik, dan pemodelan prediktif.