Deskripsi: 

Pelatihan ini memperkenalkan konsep data science, meliputi pengumpulan, analisis, dan interpretasi data untuk menghasilkan wawasan yang mendukung pengambilan keputusan strategis.

Manfaat:

Pelatihan ini ditujukan untuk analis data, profesional TI, dan individu yang tertarik untuk mengembangkan keterampilan dalam ilmu data. Tujuannya adalah untuk memberikan pemahaman dasar dan lanjutan mengenai data science, mulai dari eksplorasi data hingga penerapan machine learning. Manfaatnya adalah peserta dapat menggunakan teknik data science untuk menggali informasi berharga dari data dan membuat prediksi yang dapat meningkatkan keputusan bisnis.

Silabus:

1. Pengenalan Data Science dan Big Data

• Memahami konsep dasar Data Science dan bagaimana Big Data memengaruhi dunia teknologi dan bisnis.

• Mempelajari alur kerja dasar dalam Data Science, dari pengumpulan data hingga analisis dan presentasi.

• Mengidentifikasi berbagai jenis data yang digunakan dalam Data Science, seperti structured, unstructured, dan semi-structured.

2. Statistik dan Matematika untuk Data Science

• Memahami dasar-dasar statistik dan probabilitas yang digunakan dalam analisis data.

• Menggunakan teknik-teknik statistik seperti distribusi normal, regresi, dan pengujian hipotesis untuk analisis data.

• Mempelajari matematika dasar yang penting dalam model prediktif dan machine learning.

3. Pengumpulan dan Pembersihan Data

• Mempelajari cara mengumpulkan data dari berbagai sumber menggunakan teknik scraping dan API.

• Menggunakan metode pembersihan data untuk mempersiapkan data sebelum digunakan dalam analisis.

• Mengatasi masalah data tidak lengkap, duplikasi, dan kesalahan dengan teknik pembersihan data.

4. Eksplorasi Data dan Visualisasi

• Menggunakan alat visualisasi untuk memahami pola dalam data dan mempresentasikan hasil analisis.

• Memahami teknik eksplorasi data untuk menemukan insight yang berharga dari dataset besar.

• Menerapkan berbagai jenis plot dan grafik untuk membantu memvisualisasikan data secara efektif.

5. Machine Learning: Teori dan Implementasi

• Mempelajari konsep dasar Machine Learning dan jenis-jenis algoritma seperti supervised, unsupervised, dan reinforcement learning.

• Menerapkan algoritma machine learning untuk membangun model prediktif dan melakukan klasifikasi data.

• Menggunakan library machine learning seperti scikit-learn dan TensorFlow untuk mengembangkan model.

6. Deep Learning dan Neural Networks

• Memahami konsep deep learning dan bagaimana neural networks digunakan dalam analisis data kompleks.

• Mempelajari arsitektur neural network, seperti feedforward, CNN, dan RNN.

• Menerapkan deep learning untuk berbagai kasus seperti image recognition dan natural language processing (NLP).

7. Model Evaluasi dan Optimasi

• Menggunakan metrik evaluasi seperti accuracy, precision, recall, dan F1-score untuk mengukur kinerja model.

• Menerapkan teknik optimasi untuk meningkatkan kinerja model, seperti tuning hyperparameter.

• Memahami teknik validasi silang dan grid search untuk mendapatkan model yang lebih akurat.

8. Penggunaan Python untuk Data Science

• Mempelajari penggunaan Python sebagai bahasa pemrograman untuk analisis data dan machine learning.

• Menggunakan library Python seperti Pandas, NumPy, Matplotlib, dan Seaborn untuk analisis data.

• Menerapkan teknik pemrograman Python dalam pemrosesan data, visualisasi, dan pembangunan model machine learning.

9. Big Data Analysis dengan Hadoop dan Spark

• Mempelajari ekosistem Hadoop dan Spark untuk menangani data dalam jumlah besar secara paralel.

• Menggunakan Spark untuk memproses data secara real-time dan dalam batch.

• Mengetahui cara membangun aplikasi big data dengan alat seperti HDFS, MapReduce, dan Spark SQL.

10. Deployment Model dan Data Science in Production

• Mempelajari cara mendeploy model machine learning ke dalam lingkungan produksi untuk aplikasi nyata.

• Menggunakan Docker dan Kubernetes untuk mengelola deployment model di server.

• Memahami bagaimana monitoring dan update model dilakukan dalam produksi untuk memastikan kinerjanya tetap optimal.

  
  

Fasilitas :

Fasilitas Training Offline

• Yang disediakan oleh TEKSO Training and Consulting:

• Ruangan audio visual dengan fasilitas lengkap

• 1x Free Refreshment terkait program melalui media Zoom dengan durasi 2-3 jam, waktu menyesuaikan

• Modul Materi (Hard Copy & Soft Copy)

• Makan Siang dan Coffee Break

• Akses Internet

• Sertifikat Training

• Training Kit Untuk Peserta 

• Ice Breaking dan Doorprize

• Konsultasi dengan Instruktur setelah Pelatihan

Fasilitas Training Online

• Yang disediakan oleh TEKSO Training and Consulting:

• Room meeting online premium

• 1x Free Refreshment terkait program melalui media Zoom dengan durasi 2-3 jam, waktu menyesuaikan

• Modul Materi Soft Copy

• Sertifikat Training

• Rekaman Pelaksanaan Training

• Konsultasi dengan Instruktur setelah Pelatihan

Fasilitas Training Inhouse

• Yang disediakan oleh perusahaan:

• Ruangan audio visual dengan fasilitas lengkap

• Makan Siang dan Coffee Break

• Akses Internet

• Penginapan dan Akomodasi Tim TEKSO (Luar Jakarta)

• Yang disediakan oleh TEKSO Training and Consulting:

• 1x Free Refreshment terkait program melalui Media Zoom dengan durasi 2-3Jam, waktu menyesuaikan 

• Modul Materi (Soft Copy)

• Ice Breaking dan Doorprize 

• Sertifikat Training (Hard Copy / Soft Copy) 

• Training Kit Untuk Peserta 

• Konsultasi dengan Instruktur setelah Pelatihan