Apa yang akan Anda pelajari
-
Pahami nilai data untuk bisnis
-
Selesaikan masalah bisnis umum dalam Pemasaran, Penjualan, Pengelompokan Pelanggan, Perbankan, Real Estat, Asuransi, Perjalanan, dan banyak lagi!
-
Python, Pandas, Matplotlib & Seaborn, SkLearn, Keras, Tensorflow, NLTK, Prophet, PySpark, MLLib, dan lainnya!
-
Pembelajaran Mesin dari Regresi Linier (polinomial & multivariat), K-NN, Regresi Logistik, SVM, Pohon Keputusan & Hutan Acak
-
Machine Learning tanpa pengawasan dengan K-Means, Mean-Shift, DBSCAN, EM dengan GMM, PCA, dan t-SNE
-
Buat Alat Rekomendasi Produk menggunakan kolaboratif & item / konten berbasis
-
Pengujian Hipotesis dan Pengujian A / B – Memahami uji-t dan nilai p
-
Pemrosesan Bahasa Alami – Meringkas Ulasan, Analisis Sentimen pada Tweet Maskapai & Deteksi Spam
-
Untuk menggunakan notebook iPython Google Colab untuk pekerjaan sains data berbasis cloud yang cepat dan dapat diandalkan
-
Terapkan Model Pembelajaran Mesin Anda di cloud menggunakan AWS
-
Teknik Pandas Tingkat Lanjut dari Vectorizing ke Parallel Processsng
-
Teori Statistik, Teori Probabilitas, Distribusi, Analisis Data Eksplorasi
-
Memprediksi Kepergian Karyawan, Premi Asuransi, harga Airbnb, penipuan kartu kredit, dan siapa yang menjadi target donasi
-
Keterampilan Big Data menggunakan PySpark untuk Manipulasi Data dan Pembelajaran Mesin
-
Pelanggan cluster berdasarkan Analisis Data Eksplorasi, kemudian menggunakan K-Means untuk mendeteksi segmen pelanggan
-
Buat Bot Perdagangan Saham menggunakan pembelajaran inforement
-
Terapkan Ilmu Data & Analisis ke Ritel, melakukan segementasi, menganalisis tren, menentukan pelanggan yang berharga, dan banyak lagi!
-
Bagaimana menerapkan Ilmu Data dalam Pemasaran untuk meningkatkan Tingkat Konversi, Memprediksi Keterlibatan dan Nilai Waktu Hidup Pelanggan
Persyaratan
-
Akrab dengan konsep pemrograman dasar
-
Pengetahuan matematika tingkat sekolah menengah
-
Koneksi Internet broadband
Deskripsi
Kursus 20 Studi Kasus Ilmu Data & Pembelajaran Mendalam untuk Bisnis
Kursus ini mengajarkan Anda bagaimana Ilmu Data & Pembelajaran Mendalam dapat digunakan untuk memecahkan masalah bisnis dunia nyata dan bagaimana Anda dapat menerapkan teknik-teknik ini pada 20 studi kasus dunia nyata.
Bagaimana seseorang bahkan memulai di industri ini dibanjiri dengan kebingungan, matematika yang tampak mustahil, dan kode? menerapkan pengetahuan Data Science yang baru Anda temukan ke masalah dunia nyata bahkan lebih membingungkan.
Kursus ini berusaha untuk mengisi semua celah dalam pengetahuan yang membuat takut para pemula dan secara bersamaan menerapkan pengetahuan Anda tentang Ilmu Data dan Pembelajaran Mendalam untuk masalah bisnis dunia nyata.
Kursus ini memiliki silabus komprehensif yang menangani semua komponen utama pengetahuan Ilmu Data.
Jalur Pembelajaran meliputi:
- Bagaimana Ilmu Data dan Memecahkan Banyak Masalah Bisnis Umum
- Alat Modern Ilmuwan Data – Python, Pandas, Scikit-learn, Seaborn, Matplotlib & Plotly (Memanipulasi Data dan Membuat Informasi yang Menarik Visualisasi dan Plot).
- Statistik untuk Ilmu Data secara Detail – Pengambilan Sampel, Distribusi, Distribusi Normal, Statistik Deskriptif, Korelasi dan Kovarian, Uji Signifikansi Probabilitas dan Pengujian Hipotesis.
- Teori Pembelajaran Mesin – Regresi Linier, Regresi Logistik, Pohon Keputusan, Hutan Acak, KNN, SVM, Penilaian Model, Deteksi Pencilan, ROC & AUC, dan Regularisasi
- Alat dan Teori Pembelajaran Mendalam – TensorFlow 2.0 dan Keras (Jaringan Neural, CNN, RNN & LSTM)
- Memecahkan masalah menggunakan Predictive Modeling, Classification, dan Deep Learning
- Ilmu Data dalam Pemasaran – Memodelkan Tingkat Keterlibatan dan melakukan Pengujian A / B
- Ilmu Data dalam Ritel – Segmentasi Pelanggan, Nilai Umur, dan Analisis Pelanggan / Produk
- Pembelajaran Tanpa Supervisi – K-Means Clustering, PCA, t-SNE, Agglomerative Hierarchical, Mean Shift, DBSCAN dan EM GMM Clustering
- Sistem Rekomendasi – Pemfilteran Kolaboratif dan pemfilteran berbasis konten + Belajar menggunakan LiteFM
- Pemrosesan Bahasa Alami – Bag of Words, Lemmatizing / Stemming, TF-IDF Vectorizer, dan Word2Vec
- Big Data dengan PySpark – Tantangan dalam Big Data, Hadoop, MapReduce, Spark, PySpark, RDD, Transformasi, Tindakan, Grafik Garis & Pekerjaan, Pembersihan dan Manipulasi Data, Pembelajaran Mesin di PySpark (MLLib)
- Deployment ke Cloud menggunakan AWS untuk membangun Machine Learning API
20 Studi Kasus kami yang menyenangkan dan menarik meliputi:
Enam (6) Studi Kasus Pemodelan & Pengklasifikasi Prediktif:
- Mencari Tahu Karyawan Yang Bisa Berhenti (Analisis Retensi)
- Mencari Tahu Pelanggan Yang Mungkin Keluar (Analisis Churn)
- Siapa yang kami targetkan untuk Donasi?
- Memprediksi Premi Asuransi
- Memprediksi Harga Airbnb
- Mendeteksi Penipuan Kartu Kredit
Empat (4) Ilmu Data dalam Studi Kasus Pemasaran:
- Menganalisis Tingkat Konversi Kampanye Pemasaran
- Memprediksi Keterlibatan – Apa yang mendorong kinerja iklan?
- Pengujian A / B (Mengoptimalkan Iklan)
- Siapa Pelanggan Terbaik Anda? & Nilai Umur Pelanggan (CLV)
Empat (4) Studi Kasus Ilmu Data Ritel:
- Analisis Produk (Teknik Analisis Data Eksplorasi
- Mengelompokkan Data Pelanggan dari Agen Perjalanan
- Sistem Rekomendasi Produk – Item Toko E-niaga
- Sistem Rekomendasi Film menggunakan LiteFM
Dua (2) Studi Kasus Perkiraan Rangkaian Waktu:
- Perkiraan Penjualan untuk Toko
- Perdagangan Saham menggunakan Re-Enforcement Learning
Tiga (3) Studi Kasus Natural Langauge Processing (NLP):
- Meringkas Ulasan
- Mendeteksi Sentimen dalam teks
- Filter Spam
Satu (1) Studi Kasus Big Data PySpark:
- Klasifikasi Judul Berita
“Data besar adalah fondasi dari semua tren besar yang sedang terjadi.”
Bisnis MEMBUTUHKAN Ilmuwan Data lebih dari sebelumnya. Mereka yang mengabaikan tren ini akan tertinggal oleh persaingan mereka. Faktanya, sebagian besar pekerjaan Data Science baru tidak akan dibuat oleh perusahaan teknologi tradisional (Google, Facebook, Microsoft, Amazon, dll.) Mereka dibuat oleh bisnis non-teknologi tradisional Anda . Pengecer besar, bank, perusahaan pemasaran, lembaga pemerintah, asuransi, real estat, dan lainnya.
“Data konsumen akan menjadi pembeda terbesar dalam dua hingga tiga tahun ke depan. Siapa pun yang membuka banyak data dan menggunakannya secara strategis akan menang.”
Dengan gaji Ilmuwan Data yang semakin tinggi, kursus ini berupaya untuk membawa Anda dari pemula dan mengubah Anda menjadi Ilmuwan Data yang mampu memecahkan masalah dunia nyata yang menantang.
Ilmuwan Data adalah desas-desus abad ke-21 karena alasan yang bagus! Revolusi teknologi baru saja dimulai dan Ilmu Data berada di garis depan. Mulailah menerapkan teknik ini ke semua jenis Bisnis dengan mengikuti kursus ini!
Untuk siapa kursus ini:
- Pemula ke Ilmu Data
- Analis Bisnis yang ingin berbuat lebih banyak dengan data mereka
- Lulusan perguruan tinggi yang tidak memiliki pengalaman dunia nyata
- Orang berorientasi bisnis (Manajemen atau MBA) yang ingin menggunakan data untuk meningkatkan bisnis mereka
- Pengembang Perangkat Lunak atau Teknisi yang ingin mulai mempelajari Ilmu Data
- Siapapun yang ingin menjadi lebih siap kerja sebagai Ilmuwan Data
