Home / Pemrograman / Jasa Pembuatan | Kursus Python | Data Science, Machine Learning Dan Data Analysis Menggunakan Python
Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia

Jasa Pembuatan | Kursus Python | Data Science, Machine Learning Dan Data Analysis Menggunakan Python

Apa yang akan Anda pelajari
Dasar-dasar python dari awal
Matematika dan Statistik Pembelajaran Mesin
Ilmu Data dengan Python
Pustaka python seperti Numpy, Matplotlib, Pandas, Scipy, Scikit-pelajari dll
Ilmu Data menggunakan contoh dunia nyata
Pengantar Ilmu Data
Pembelajaran Mesin menggunakan contoh dunia nyata

Deskripsi
|| Ilmu data ||

Ilmu data adalah perpaduan multidisiplin dari inferensi data, pengembangan algoritma, dan teknologi untuk memecahkan masalah yang kompleks secara analitis.

Pada intinya adalah data. Kumpulan informasi mentah, streaming dan disimpan di gudang data perusahaan. Banyak yang bisa dipelajari dengan menambangnya. Kemampuan canggih yang bisa kita bangun dengannya. Ilmu data pada akhirnya tentang menggunakan data ini dengan cara-cara kreatif untuk menghasilkan nilai bisnis

Bagaimana para ilmuwan menggali wawasan? Dimulai dengan eksplorasi data. Ketika diberi pertanyaan yang menantang, ilmuwan data menjadi detektif. Mereka menyelidiki arahan dan mencoba memahami pola atau karakteristik dalam data. Ini membutuhkan dosis besar kreativitas analitis.

Maka sesuai kebutuhan, ilmuwan data dapat menerapkan teknik kuantitatif untuk mendapatkan tingkat yang lebih dalam – mis. model inferensial, analisis segmentasi, perkiraan deret waktu, eksperimen kontrol sintetis, dll. Maksudnya adalah untuk secara ilmiah menyatukan pandangan forensik tentang apa yang sebenarnya dikatakan oleh data.

Wawasan berbasis data ini penting untuk memberikan panduan strategis. Dalam hal ini, para ilmuwan data bertindak sebagai konsultan, memandu pemangku kepentingan bisnis tentang cara bertindak atas temuan.

Ciri kepribadian yang umum dari para ilmuwan data adalah mereka adalah pemikir yang mendalam dengan keingintahuan intelektual yang kuat. Ilmu data adalah tentang ingin tahu – mengajukan pertanyaan baru, membuat penemuan baru, dan mempelajari hal-hal baru. Tanya para ilmuwan data yang paling terobsesi dengan pekerjaan mereka apa yang mendorong mereka dalam pekerjaan mereka, dan mereka tidak akan mengatakan “uang”. Motivator sejati adalah dapat menggunakan kreativitas dan kecerdikan mereka untuk menyelesaikan masalah-masalah sulit dan terus-menerus memanjakan keingintahuan mereka.

Ilmu data terus berkembang sebagai salah satu jalur karier yang paling menjanjikan dan diminati bagi para profesional yang terampil. Saat ini, para profesional data yang sukses memahami bahwa mereka harus melampaui keterampilan tradisional dalam menganalisis sejumlah besar data, data mining, dan keterampilan pemrograman. Untuk mengungkap intelijen yang berguna bagi organisasi mereka, para ilmuwan data harus menguasai spektrum penuh siklus hidup sains data dan memiliki tingkat fleksibilitas dan pemahaman untuk memaksimalkan pengembalian pada setiap fase proses.

Lima tahap siklus hidup sains data: Capture, (akuisisi data, entri data, penerimaan sinyal, ekstraksi data); Pemeliharaan (pergudangan data, pembersihan data, pementasan data, pemrosesan data, arsitektur data); Proses (penambangan data, pengelompokan / klasifikasi, pemodelan data, peringkasan data); Analisis (eksplorasi / konfirmasi, analisis prediktif, regresi, penambangan teks, analisis kualitatif); Berkomunikasi (pelaporan data, visualisasi data, intelijen bisnis, pengambilan keputusan).

Ilmuwan data yang efektif dapat mengidentifikasi pertanyaan yang relevan, mengumpulkan data dari banyak sumber data yang berbeda, mengatur informasi, menerjemahkan hasil menjadi solusi, dan mengomunikasikan temuan mereka dengan cara yang secara positif mempengaruhi keputusan bisnis. Keterampilan ini diperlukan di hampir semua industri, menyebabkan ilmuwan data yang terampil semakin berharga bagi perusahaan.

|| Pembelajaran Mesin ||

Pembelajaran mesin adalah aplikasi kecerdasan buatan (AI) yang menyediakan sistem kemampuan untuk secara otomatis belajar dan meningkatkan dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri.

Proses pembelajaran dimulai dengan pengamatan atau data, seperti contoh, pengalaman langsung, atau instruksi, untuk mencari pola dalam data dan membuat keputusan yang lebih baik di masa depan berdasarkan contoh yang kami berikan. Tujuan utamanya adalah untuk memungkinkan komputer belajar secara otomatis tanpa campur tangan atau bantuan manusia dan menyesuaikan tindakan yang sesuai.

Algoritma pembelajaran mesin sering dikategorikan sebagai diawasi atau tidak diawasi.

Karena teknologi komputasi baru, pembelajaran mesin saat ini tidak seperti pembelajaran mesin di masa lalu. Itu lahir dari pengenalan pola dan teori bahwa komputer dapat belajar tanpa diprogram untuk melakukan tugas tertentu; peneliti yang tertarik pada kecerdasan buatan ingin melihat apakah komputer dapat belajar dari data. Aspek iteratif pembelajaran mesin adalah penting karena ketika model terkena data baru, mereka mampu beradaptasi secara independen. Mereka belajar dari perhitungan sebelumnya untuk menghasilkan keputusan dan hasil yang andal dan berulang. Ini adalah ilmu yang bukan baru – tetapi yang telah mendapatkan momentum baru.

Berikut adalah beberapa contoh aplikasi pembelajaran mesin yang dipublikasikan secara luas yang mungkin Anda kenal:

Mobil Google yang susah payah dan mandiri ini? Inti dari pembelajaran mesin.

Penawaran rekomendasi online seperti yang dari Amazon dan Netflix? Aplikasi pembelajaran mesin untuk kehidupan sehari-hari.

Mengetahui apa yang dikatakan pelanggan tentang Anda di Twitter? Pembelajaran mesin dikombinasikan dengan pembuatan aturan linguistik.

Deteksi penipuan? Salah satu kegunaan yang lebih jelas dan penting di dunia kita saat ini.

Algoritma pembelajaran mesin menemukan pola alami dalam data yang menghasilkan wawasan dan membantu Anda membuat keputusan dan prediksi yang lebih baik. Mereka digunakan setiap hari untuk membuat keputusan penting dalam diagnosis medis, perdagangan saham, peramalan beban energi, dan banyak lagi. Misalnya, situs media mengandalkan pembelajaran mesin untuk menyaring jutaan opsi untuk memberikan Anda lagu atau film. Pengecer menggunakannya untuk mendapatkan wawasan tentang perilaku pembelian pelanggan mereka.

|| Analisis Data ||

Analisis data didefinisikan sebagai proses pembersihan, transformasi, dan pemodelan data untuk menemukan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis. Kapan pun kita mengambil keputusan dalam kehidupan kita sehari-hari adalah dengan memikirkan apa yang terjadi terakhir kali atau apa yang akan terjadi dengan memilih keputusan itu. Ini tidak lain adalah menganalisis masa lalu atau masa depan kita dan membuat keputusan berdasarkan itu. Untuk itu, kita mengumpulkan kenangan masa lalu kita atau impian masa depan kita. Jadi itu tidak lain adalah analisis data. Sekarang hal yang sama dilakukan analis untuk keperluan bisnis, disebut Analisis Data.

Alat analisis data memudahkan pengguna untuk memproses dan memanipulasi data, menganalisis hubungan dan korelasi antara set data, dan juga membantu mengidentifikasi pola dan tren interpretasi.

Ada beberapa jenis teknik analisis data yang ada berdasarkan bisnis dan teknologi. Jenis utama dari analisis data adalah:

Analisis Teks

Analisis statistik

Analisis Diagnostik

Analisis Prediktif

Analisis Preskriptif

|| Python ||

Apa itu Python?

Python adalah bahasa pemrograman yang populer. Itu dibuat oleh Guido van Rossum, dan dirilis pada tahun 1991.

Ini digunakan untuk:

pengembangan web (sisi server),

pengembangan perangkat lunak,

matematika,

skrip sistem.

Apa yang bisa Python lakukan?

Python dapat digunakan di server untuk membuat aplikasi web.

Python dapat digunakan bersama perangkat lunak untuk membuat alur kerja.

Python dapat terhubung ke sistem basis data. Itu juga dapat membaca dan memodifikasi file.

Python dapat digunakan untuk menangani data besar dan melakukan matematika yang rumit.

Python dapat digunakan untuk pembuatan prototipe cepat, atau untuk pengembangan perangkat lunak yang siap produksi.

Mengapa python

Python bekerja pada platform yang berbeda (Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi, dll).

Python memiliki sintaks sederhana yang mirip dengan bahasa Inggris.

Python memiliki sintaks yang memungkinkan pengembang untuk menulis program dengan garis lebih sedikit daripada beberapa bahasa pemrograman lainnya.

Python berjalan pada sistem interpreter, artinya kode dapat dieksekusi segera setelah ditulis. Ini berarti prototyping bisa sangat cepat.

Python dapat diperlakukan dengan cara prosedural, cara berorientasi objek atau cara fungsional.

Senang mendengarnya

Versi utama terbaru dari Python adalah Python 3, yang akan kita gunakan dalam tutorial ini. Namun, Python 2, meskipun tidak diperbarui dengan apa pun selain pembaruan keamanan, masih cukup populer.

Dalam tutorial ini, Python akan ditulis dalam editor teks. Dimungkinkan untuk menulis Python di Lingkungan Pengembangan Terpadu, seperti Thonny, Pycharm, Netbeans atau Eclipse yang sangat berguna ketika mengelola koleksi file Python yang lebih besar.

Python Syntax dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain

Python dirancang untuk keterbacaan dan memiliki beberapa kesamaan dengan bahasa Inggris dengan pengaruh dari matematika.

Python menggunakan baris baru untuk menyelesaikan perintah, berbeda dengan bahasa pemrograman lain yang sering menggunakan tanda titik koma atau tanda kurung.

Python bergantung pada indentasi, menggunakan spasi, untuk mendefinisikan ruang lingkup; seperti ruang lingkup loop, fungsi, dan kelas. Bahasa pemrograman lain sering menggunakan kurung keriting untuk tujuan ini.

Untuk siapa kursus ini:
Siapa yang baru dalam Ilmu Data
Siapa yang baru dalam Pembelajaran Mesin
Siapa yang ingin memulai karir mereka di Ilmu Data
Siapa yang mau belajar Python

KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Jasa Pembuatan | Kursus Web | ASP.NET MVC Web Development

Pelajari Pengembangan Web dan Aplikasi dengan ASP.NET MVC, C #, Signal-R dan ADO.NET Apa yang …

Jasa Pembuatan | Kursus Python | Artificial Intelligence: Reinforcement Learning Python

Kursus lengkap untuk Kecerdasan Buatan, persiapan untuk Pembelajaran Penguatan Dalam dengan Aplikasi Perdagangan Saham Apa …

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *