Courses Details

Data Science Training

Pelatihan Ilmu Data Lengkap : Mathematics, Statistics, Python, Advanced Statistics in Python, Machine & Deep Learning.
List Course
  • Part 1: Introduction
  • The Field of Data Science - The Various Data Science Disciplines
  • The Field of Data Science - Connecting the Data Science Disciplines
  • The Field of Data Science - The Benefits of Each Discipline
  • The Field of Data Science - Popular Data Science Techniques
  • The Field of Data Science - Popular Data Science Tools
  • The Field of Data Science - Careers in Data Science
  • The Field of Data Science - Debunking Common Misconceptions
  • Part 2: Probability
  • Probability - Combinatorics
  • Probability - Bayesian Inference
  • Probability - Distributions
  • Probability - Probability in Other Fields
  • Part 3: Statistics
  • Statistics - Descriptive Statistics
  • Statistics - Practical Example: Descriptive Statistics
  • Statistics - Inferential Statistics Fundamentals
  • Statistics - Inferential Statistics: Confidence Intervals
  • Statistics - Practical Example: Inferential Statistics
  • Statistics - Hypothesis Testing
  • Statistics - Practical Example: Hypothesis Testing
  • Part 4: Introduction to Python
  • Python - Variables and Data Types
  • Python - Basic Python Syntax
  • Python - Other Python Operators
  • Python - Conditional Statements
  • Python - Python Functions
  • Python - Sequences
  • Python - Iterations
  • Python - Advanced Python Tools
  • Part 5: Advanced Statistical Methods in Python
  • Advanced Statistical Methods - Linear Regression with StatsModels
  • Advanced Statistical Methods - Multiple Linear Regression with StatsModels
  • Advanced Statistical Methods - Linear Regression with sklearn
  • Advanced Statistical Methods - Practical Example: Linear Regression
  • Advanced Statistical Methods - Logistic Regression
  • Advanced Statistical Methods - Cluster Analysis
  • Advanced Statistical Methods - K-Means Clustering
  • Advanced Statistical Methods - Other Types of Clustering
  • Part 6: Mathematics
  • Part 7: Deep Learning
  • Deep Learning - Introduction to Neural Networks
  • Deep Learning - How to Build a Neural Network from Scratch with NumPy
  • Deep Learning - TensorFlow 2.0: Introduction
  • Deep Learning - Digging Deeper into NNs: Introducing Deep Neural Networks
  • Deep Learning - Overfitting
  • Deep Learning - Initialization
  • Deep Learning - Digging into Gradient Descent and Learning Rate Schedules
  • Deep Learning - Preprocessing
  • Deep Learning - Classifying on the MNIST Dataset
  • Deep Learning - Business Case Example
  • Deep Learning - Conclusion
  • Appendix: Deep Learning - TensorFlow 1: Introduction
  • Appendix: Deep Learning - TensorFlow 1: Classifying on the MNIST Dataset
  • Appendix: Deep Learning - TensorFlow 1: Business Case
  • Software Integration
  • Case Study - What's Next in the Course?
  • Case Study - Preprocessing the 'Absenteeism_data'
  • Case Study - Applying Machine Learning to Create the 'absenteeism_module'
  • Case Study - Loading the 'absenteeism_module'
  • Case Study - Analyzing the Predicted Outputs in Tableau
  • Appendix - Additional Python Tools
  • Appendix - pandas Fundamentals

Data Science Training

Persyaratan

  • Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Kita akan mulai dari yang paling dasar

  • Anda harus menginstal Anaconda. Kami akan menunjukkan cara melakukannya langkah demi langkah

  • Microsoft Excel 2003, 2010, 2013, 2016, atau 365

Keterangan

Masalah

Ilmuwan data adalah salah satu profesi yang paling cocok untuk berkembang di abad ini. Ini digital, berorientasi pada pemrograman, dan analitis. Oleh karena itu, tidak mengherankan jika permintaan untuk ilmuwan data melonjak di pasar kerja.


Namun, pasokannya sangat terbatas. Sulit untuk memperoleh keterampilan yang diperlukan untuk dipekerjakan sebagai ilmuwan data.

Dan bagaimana Anda bisa melakukannya?


Universitas lambat dalam membuat program ilmu data khusus. (belum lagi yang ada sangat mahal dan memakan waktu)


Sebagian besar kursus online berfokus pada topik tertentu dan sulit untuk memahami bagaimana keterampilan yang mereka ajarkan sesuai dengan gambaran yang lengkap


Solusinya


Ilmu data adalah bidang multidisiplin. Ini mencakup berbagai topik.

  • Pemahaman bidang ilmu data dan jenis analisis yang dilakukan

  • Matematika

  • Statistik

  • Python

  • Menerapkan teknik statistik tingkat lanjut dengan Python

  • Visualisasi data

  • Pembelajaran mesin

  • Pembelajaran Mendalam

Masing-masing topik ini dibangun di atas yang sebelumnya. Dan Anda berisiko tersesat di sepanjang jalan jika Anda tidak memperoleh keterampilan ini dalam urutan yang benar. Misalnya, seseorang akan berjuang dalam penerapan teknik Machine Learning sebelum memahami Matematika yang mendasarinya. Atau, mempelajari analisis regresi dengan Python sebelum mengetahui apa itu regresi adalah hal yang luar biasa.


Jadi, dalam upaya menciptakan pelatihan ilmu data yang paling efektif, efisien waktu, dan terstruktur yang tersedia secara online, kami membuat Kursus Ilmu Data 2022.


Kami percaya ini adalah program pelatihan pertama yang memecahkan tantangan terbesar untuk memasuki bidang ilmu data – memiliki semua sumber daya yang diperlukan di satu tempat.


Selain itu, fokus kami adalah mengajarkan topik yang mengalir dengan lancar dan saling melengkapi. Kursus ini mengajarkan Anda semua yang perlu Anda ketahui untuk menjadi ilmuwan data dengan biaya yang lebih murah dari program tradisional (belum lagi jumlah waktu yang akan Anda hemat).


Keterampilan


1. Pengantar Data dan Ilmu Data


Data besar, kecerdasan bisnis, analisis bisnis, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan. Kita tahu kata kunci ini termasuk dalam bidang ilmu data, tetapi apa artinya semua itu?


Mengapa mempelajarinya? Sebagai calon ilmuwan data, Anda harus memahami seluk beluk masing-masing bidang ini dan mengenali pendekatan yang tepat untuk memecahkan suatu masalah. 'Pengantar ilmu data dan data' ini akan memberi Anda pandangan komprehensif tentang semua kata kunci ini dan di mana mereka cocok dalam bidang ilmu data.


2. Matematika


Mempelajari alat adalah langkah pertama untuk melakukan ilmu data. Anda harus terlebih dahulu melihat gambaran besarnya untuk kemudian memeriksa bagian-bagiannya secara detail.


Kami melihat secara mendetail secara khusus pada kalkulus dan aljabar linier karena mereka adalah subbidang yang diandalkan oleh ilmu data.


Mengapa mempelajarinya?


Kalkulus dan aljabar linier sangat penting untuk pemrograman dalam ilmu data. Jika Anda ingin memahami algoritme pembelajaran mesin tingkat lanjut, maka Anda memerlukan keterampilan ini di gudang senjata Anda.


3. Statistik


Anda perlu berpikir seperti seorang ilmuwan sebelum Anda bisa menjadi seorang ilmuwan. Statistik melatih pikiran Anda untuk membingkai masalah sebagai hipotesis dan memberi Anda teknik untuk menguji hipotesis ini, seperti seorang ilmuwan.


Mengapa mempelajarinya?


Kursus ini tidak hanya memberi Anda alat yang Anda butuhkan, tetapi juga mengajari Anda cara menggunakannya. Statistik melatih Anda untuk berpikir seperti seorang ilmuwan.

4. Python


Python adalah bahasa pemrograman yang relatif baru dan, tidak seperti R, ini adalah bahasa pemrograman tujuan umum. Anda dapat melakukan apa saja dengan itu! Aplikasi web, permainan komputer, dan ilmu data adalah beberapa di antara banyak kemampuannya. Itu sebabnya, dalam waktu singkat, telah berhasil mendobrak banyak disiplin ilmu. Pustaka yang sangat kuat telah dikembangkan untuk memungkinkan manipulasi, transformasi, dan visualisasi data. Di mana Python benar-benar bersinar, adalah ketika berurusan dengan mesin dan pembelajaran mendalam.


Mengapa mempelajarinya?


Dalam hal mengembangkan, mengimplementasikan, dan menerapkan model pembelajaran mesin melalui kerangka kerja yang kuat seperti scikit-learn, TensorFlow, dll, Python adalah bahasa pemrograman yang harus dimiliki.


5. Tablo


Ilmuwan data tidak hanya perlu berurusan dengan data dan memecahkan masalah yang didorong oleh data. Mereka juga perlu meyakinkan eksekutif perusahaan tentang keputusan yang tepat untuk dibuat. Para eksekutif ini mungkin tidak berpengalaman dalam ilmu data, jadi ilmuwan data harus mampu menyajikan dan memvisualisasikan cerita data dengan cara yang mereka pahami. Di situlah Tableau masuk – dan kami akan membantu Anda menjadi pendongeng ahli menggunakan perangkat lunak visualisasi terkemuka dalam intelijen bisnis dan ilmu data.


Mengapa mempelajarinya?


Seorang ilmuwan data mengandalkan alat intelijen bisnis seperti Tableau untuk mengomunikasikan hasil yang kompleks kepada pembuat keputusan non-teknis.


6. Statistik Lanjut


Regresi, pengelompokan, dan analisis faktor adalah semua disiplin ilmu yang ditemukan sebelum pembelajaran mesin. Namun, sekarang metode statistik ini semua dilakukan melalui pembelajaran mesin untuk memberikan prediksi dengan akurasi yang tak tertandingi. Bagian ini akan melihat teknik-teknik ini secara rinci.


Mengapa mempelajarinya?


Ilmu data adalah tentang pemodelan prediktif dan Anda bisa menjadi ahli dalam metode ini melalui bagian 'statistik lanjutan' ini.


7. Pembelajaran Mesin


Bagian terakhir dari program dan apa yang telah dilakukan setiap bagian adalah pembelajaran mendalam. Mampu menggunakan mesin dan pembelajaran mendalam dalam pekerjaan mereka adalah hal yang sering membedakan ilmuwan data dari analis data . Bagian ini mencakup semua teknik machine learning umum dan metode deep learning dengan TensorFlow.


Mengapa mempelajarinya?


Pembelajaran mesin ada di mana-mana. Perusahaan seperti Facebook, Google, dan Amazon telah menggunakan mesin yang dapat belajar sendiri selama bertahun-tahun. Sekarang saatnya bagi Anda untuk mengontrol mesin.


***Apa yang kau dapatkan***

  • Program pelatihan

  • Dukungan T&J aktif

  • Semua pengetahuan untuk dipekerjakan sebagai ilmuwan data

  • Komunitas pelajar ilmu data

  • Sertifikat kelulusan

  • Akses ke pembaruan di masa mendatang

  • Selesaikan kasus bisnis kehidupan nyata yang akan memberi Anda pekerjaan

Anda akan menjadi ilmuwan data dari awal Kami dengan senang hati menawarkan uang kembali 30 hari tanpa syarat dengan jaminan penuh. Tidak ada risiko untuk Anda. Isi kursusnya sangat bagus, dan ini bukan masalah bagi kami, karena kami yakin Anda akan menyukainya.


Kenapa menunggu? Setiap hari adalah kesempatan yang terlewatkan.


Klik tombol “Daftar Sekarang” dan jadilah bagian dari program ilmuwan data kami hari ini.


Untuk siapa kursus ini:

  • Anda harus mengikuti kursus ini jika Anda ingin menjadi Ilmuwan Data atau jika Anda ingin mempelajari bidang ini
  • Kursus ini cocok untuk Anda jika Anda menginginkan karier yang hebat
  • Kursus ini juga ideal untuk pemula, karena dimulai dari dasar dan secara bertahap meningkatkan keterampilan Anda
Created by DigiTech Training Center
Status : Classroom / Online Learning Language : Indonesia

Apa yang Akan Kamu Dapatkan dari Program Training / Sertifikasi Ini?

Peserta akan dibimbing oleh praktisi / pengajar yang memiliki pengalaman.

  • Available Video Training
  • Modul Training
  • Training Guarantee
  • Trainer Consultation
  • Available Online Learning
  • Certificate of completion