Source Code

Jasa Pembuatan Data Science | Complete Data Science Bootcamp

Pelatihan Ilmu Data Lengkap: Matematika, Statistik, Python, Statistik Lanjutan dalam Python, Mesin & Pembelajaran Mendalam

Apa yang akan Anda pelajari

  • Kursus ini menyediakan seluruh kotak alat yang Anda butuhkan untuk menjadi ilmuwan data
  • Isi resume Anda dengan keterampilan ilmu data permintaan: Analisis statistik, pemrograman Python dengan NumPy, panda, matplotlib, dan Seaborn, Analisis statistik lanjutan, Tableau, Machine Learning dengan model statistik dan scikit-learn, Pembelajaran mendalam dengan TensorFlow
  • Buat pewawancara terkesan dengan menunjukkan pemahaman tentang bidang ilmu data
  • Pelajari cara melakukan pra-pemrosesan data
  • Pahami matematika di balik Pembelajaran Mesin
  • Mulailah membuat kode dengan Python dan pelajari cara menggunakannya untuk analisis statistik
  • Lakukan regresi linier dan logistik dengan Python
  • Melakukan analisis kluster dan faktor
  • Mampu membuat algoritma Pembelajaran Mesin dengan Python, menggunakan NumPy, statsmodels, dan scikit-learn
  • Terapkan keterampilan Anda ke kasus bisnis kehidupan nyata
  • Gunakan kerangka kerja Deep Learning canggih seperti TensorFlow GoogleKembangkan intuisi bisnis sambil membuat kode dan menyelesaikan tugas dengan data besar
  • Buka kekuatan jaringan saraf yang dalam
  • Tingkatkan algoritme Pembelajaran Mesin dengan mempelajari underfitting, overfitting, pelatihan, validasi, validasi n-fold cross, pengujian, dan bagaimana hyperparameter dapat meningkatkan performa

Keterangan

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

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

Solusinya

Ilmu data adalah bidang multidisiplin. Ini mencakup berbagai topik.

  • Memahami bidang ilmu data dan jenis analisis yang dilakukan
  • Matematika
  • Statistik
  • Python
  • Menerapkan teknik statistik tingkat lanjut dengan Python
  • Visualisasi data
  • Pembelajaran mesin
  • Pembelajaran Mendalam

Jadi, dalam upaya untuk membuat pelatihan ilmu data yang paling efektif, efisien waktu, dan terstruktur, kami membuat Kursus Ilmu Data.

Kami percaya ini adalah program pelatihan 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 lancar dan saling melengkapi. Kursus ini mengajarkan Anda semua yang perlu Anda ketahui untuk menjadi ilmuwan data.

Keterampilan

   1. Pengantar Data dan Ilmu Data

Data besar, kecerdasan bisnis, analitik bisnis, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan. Kami tahu kata-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 menyelesaikan suatu masalah. ‘Pengantar data dan ilmu data’ ini akan memberi Anda pandangan komprehensif tentang semua kata kunci ini dan di mana letaknya dalam ranah 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, Anda memerlukan keterampilan ini.

3. Statistik

Anda harus 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. Phyton

Python adalah bahasa pemrograman yang relatif baru dan, tidak seperti R, itu adalah bahasa pemrograman tujuan umum. Anda dapat melakukan apa saja dengannya! Aplikasi web, permainan komputer, dan ilmu data adalah beberapa di antara banyak kemampuannya. Itu sebabnya, dalam waktu singkat, ia berhasil mendisrupsi 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?

Ketika datang untuk mengembangkan, menerapkan, dan menggunakan model pembelajaran mesin melalui kerangka kerja yang kuat seperti scikit-learn, TensorFlow, dll, Python adalah bahasa pemrograman yang harus dimiliki.

5. Tableau

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 dapat mereka pahami. Di situlah peran Tableau – dan kami akan membantu Anda menjadi ahli menggunakan perangkat lunak visualisasi terkemuka dalam intelijen bisnis dan ilmu data.

Mengapa mempelajarinya?

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

6. Statistik Lanjutan

Regresi, pengelompokan, dan analisis faktor adalah semua disiplin ilmu yang ditemukan sebelum pembelajaran mesin. Namun, sekarang semua metode statistik ini 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 dituntun oleh setiap bagian adalah pembelajaran mendalam. Mampu menggunakan mesin dan pembelajaran mendalam dalam pekerjaan mereka sering kali memisahkan 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.  

Untuk siapa kursus ini:

  • Anda harus mengikuti kursus ini jika Anda ingin menjadi Ilmuwan Data atau jika Anda ingin belajar tentang bidang tersebut
  • Kursus ini untuk Anda jika Anda menginginkan karier yang hebat
  • Kursus ini juga ideal untuk pemula, karena dimulai dari dasar dan secara bertahap membangun keterampilan Anda

Related Articles

Tinggalkan Balasan

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

Back to top button