Kursus Python: Master Data Science Menggunakan Python
Kuasai Master Data Science Menggunakan Python lewat sesi live bareng instruktur. Paket mulai Basic 10 sesi sampai Ultimate 60 sesi (@1,5 jam), menyesuaikan target Anda. Kursus Python ini tersedia juga sebagai training Python maupun pelatihan Python in-house untuk kebutuhan perusahaan.
Silabus
•Sesi 1 (1.5 jam): Pengenalan Python: sejarah, kegunaan, dan ruang lingkup industri
•Sesi 2 (1.5 jam): Instalasi & konfigurasi awal Python
•Sesi 3 (1.5 jam): Mengenal antarmuka (interface) dan navigasi dasar
•Sesi 4 (1.5 jam): Pengaturan preferensi & workspace yang efisien
•Sesi 5 (1.5 jam): Tools & menu utama: fungsi dan penggunaan dasar
•Sesi 6 (1.5 jam): Latihan dasar: membuat project pertama
•Sesi 7 (1.5 jam): Import & export file dasar di Python
•Sesi 8 (1.5 jam): Teknik dasar penyimpanan & manajemen file project
•Sesi 9 (1.5 jam): Studi kasus sederhana: aplikasi Python di dunia kerja
•Sesi 10 (1.5 jam): Review materi dasar & quiz pemahaman
Daftar Kursus Ini
Pelajari Semua Keterampilan untuk Menjadi Ilmuwan Data [Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Mendalam, CNN, DCGAN, Python, Java, Algoritma]
Data Pre-processing – Data Preprocessing adalah langkah di mana data diubah, atau dikodekan, untuk membawanya ke keadaan yang sekarang mesin dapat dengan mudah menguraikannya.
Analisis Algoritma Untuk Ilmuwan Data
Tutorial KERAS – Mengembangkan Jaringan Saraf Tiruan dengan Python -Langkah demi Langkah
Pembelajaran Mendalam-Pengenalan Digit Tulisan Tangan [Langkah demi Langkah] [Proyek Lengkap]
Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN)
Mengembangkan CNN Dari Awal untuk Klasifikasi Foto CIFAR-10
Persyaratan
Komputer & Koneksi Internet
Deskripsi
Di akhir Kursus, Anda akan memiliki semua keterampilan untuk menjadi Profesional Ilmu Data. (Kursus Ilmu Data terlengkap)
1) Dasar-dasar Pemrograman Python Untuk Ilmu Data – Pemrograman Python memainkan peran penting dalam bidang Ilmu Data
2) Pengantar Pembelajaran Mesin – [A -Z] Pelatihan Komprehensif dengan panduan Langkah demi langkah
3) Menyiapkan Lingkungan untuk Pembelajaran Mesin – Panduan langkah demi langkah
4) Supervised Learning – ( Regresi Linear Univariat, Regresi Linear Multivariat, Regresi Logistik, Klasifikasi Naive Bayes, Pohon, Mesin Vektor Dukungan, Hutan Acak
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah kursus Python ini cocok untuk pemula?▾
Materi disusun bertahap mulai dari konsep dasar, sehingga peserta tanpa pengalaman sebelumnya tetap bisa mengikuti dengan pendampingan instruktur.
Bagaimana metode belajarnya?▾
Kelas online live via Zoom dengan instruktur berpengalaman, praktik langsung, serta rekaman sesi yang bisa diputar ulang. Tersedia juga opsi in-house training untuk perusahaan.
Apakah ada project akhir yang bisa dijadikan portofolio?▾
Ya, setiap peserta menyelesaikan mini project end-to-end yang bisa langsung dijadikan portofolio atau bahan skripsi/tesis.
Apakah mendapat sertifikat setelah selesai?▾
Ya, peserta yang menyelesaikan program mendapatkan e-certificate resmi dari Cerdas Inovasi Digital.
Bagaimana cara mendaftar?▾
Klik tombol daftar pada halaman kursus ini atau hubungi admin kami untuk konsultasi jadwal dan paket yang sesuai kebutuhan Anda.
9) Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN)
10) Pemrograman Java Untuk Ilmuwan Data
Hasil Pembelajaran Kursus
Untuk memberikan kesadaran tentang dua cabang paling integral (Pembelajaran yang diawasi & Tanpa Diawasi) yang berada di bawah Pembelajaran Mesin
Jelaskan metode pemecahan masalah yang cerdas melalui penggunaan teknik Machine Learning yang tepat.
Untuk membangun model neural yang sesuai dengan menggunakan framework python yang canggih.
Untuk membuat model neural dari awal, ikuti petunjuk langkah demi langkah.
Untuk membangun solusi ujung ke ujung untuk menyelesaikan masalah dunia nyata dengan menggunakan teknik Pembelajaran Mesin yang sesuai dari sekumpulan teknik yang tersedia.
Untuk meninjau secara kritis dan memilih solusi pembelajaran mesin yang paling tepat
Untuk menggunakan metodologi evaluasi ML untuk membandingkan dan membedakan algoritme ML yang diawasi dan tidak diawasi menggunakan framework pembelajaran mesin yang mapan.
Panduan pemula untuk pemrograman python juga termasuk.
Pengantar Machine Learning – Isi Modul Indikatif
Pengantar Pembelajaran Mesin: – Apa itu Pembelajaran Mesin?, Motivasi untuk Pembelajaran Mesin, Mengapa Pembelajaran Mesin? Peluang Kerja untuk Machine Learning
Menyiapkan Lingkungan untuk Pembelajaran Mesin: -Mengunduh & menyiapkan Anaconda, Pengantar Google Kolaborasi
Teknik Pembelajaran yang Diawasi: -Teknik regresi, Teorema Bayer, Naïve Bayer, Support Vector Machines (SVM), Decision Trees dan Random Forest.
Teknik Pembelajaran Tanpa Pengawasan: – Clustering, K-Means clustering
Jaringan Syaraf Tiruan [Teori dan sesi praktis – sesi langsung]
Mekanisme Evaluasi dan Pengujian: – Precision, Recall, F-Measure, Confusion Matrices,
Perlindungan Data & Prinsip Etis
Menyiapkan Lingkungan untuk Pembelajaran Mesin Python
Memahami Data Dengan Statistik & Pra-pemrosesan Data ( Membaca data dari file, Memeriksa dimensi Data, Ringkasan Statistik Data, Korelasi antar atribut)
Pra-pemrosesan Data – Penskalaan dengan demonstrasi dengan python, Normalisasi, Binarisasi, Standardisasi dengan Python, fitur Teknik Seleksi: Seleksi Univariat
Jaringan Syaraf Tiruan dengan Python, KERAS
Tutorial KERAS – Mengembangkan Jaringan Saraf Tiruan dengan Python -Langkah demi Langkah
Pembelajaran Mendalam-Pengenalan Digit Tulisan Tangan [Langkah demi Langkah] [Proyek Lengkap]
Pengklasifikasi Naive Bayes dengan Python [Kuliah & Demo]
Regresi linier
Regresi logistik
Pengantar pengelompokan [K – Means Clustering]
K – Berarti Clustering
Kursus ini akan memberikan panduan langkah demi langkah untuk pembelajaran mesin & Ilmu Data dengan Python.
Anda dapat meningkatkan keterampilan pemrograman inti Anda untuk mencapai tingkat lanjutan. Di akhir video ini, Anda akan mendapatkan pemahaman tentang area berikut ini
Dasar-dasar Pemrograman Python Untuk Ilmu Data – Isi Modul Indikatif
Pemrograman Python Menyiapkan lingkungan Python Untuk Pemula Mutlak: Menyiapkan Lingkungan: Anaconda Python Untuk Pemula Mutlak: Variabel, Daftar, Tupel, Kamus
Operasi Boolean
Kondisi, Loops
(Urutan, Seleksi, Pengulangan / Iterasi)
Fungsi
Penanganan File dengan Python
Analisis Algoritma Untuk Ilmuwan Data
Bagian ini akan memberikan pengetahuan yang sangat mendasar tentang Analisis Algoritma. (O Besar, Omega Besar, Theta Besar)
Pemrograman Java untuk Ilmuwan Data
Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN)
Generative Adversarial Networks (GANs) & Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) adalah salah satu ide paling menarik dan tren dalam ilmu komputer saat ini. Dua model dilatih secara bersamaan melalui proses permusuhan. Sebuah Generator , Belajar untuk membuat gambar yang terlihat nyata, sementara discriminator Belajar untuk mengatakan gambar nyata selain palsu.
Di akhir bagian ini, Anda akan memahami dasar-dasar Generative Adversarial Networks (GANs) & Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN).
Ini akan memiliki panduan langkah demi langkah
Impor TensorFlow dan pustaka lainnya
Muat dan siapkan dataset
Buat model (Generator & Diskriminator)
Tentukan kerugian dan pengoptimalan (Kehilangan generator, kerugian Diskriminator)
Tentukan loop pelatihan
Latih modelnya
Analisis hasilnya
Apakah kursus diperbarui?
Kami juga terus memperbarui kursus.
Bagaimana jika Anda memiliki pertanyaan?
kami menawarkan dukungan penuh , menjawab setiap pertanyaan yang Anda miliki.
Untuk siapa kursus ini:
Pemula yang tidak memiliki pengalaman pemrograman python sebelumnya yang ingin mendapatkan keterampilan untuk mendapatkan pekerjaan pemrograman pertama mereka.
Siapa pun yang ingin membangun keterampilan pemrograman Python minimum yang diperlukan sebagai prasyarat untuk beralih ke pembelajaran mesin, ilmu data, dan kecerdasan buatan.
Yang ingin meningkatkan pilihan karir mereka dengan mempelajari keterampilan Python Data Engineering.
Siapapun yang ingin memulai karir di Ilmu Data
Metode Belajar di Cerdas Inovasi Digital
Kelas online live via Zoom bersama instruktur berpengalaman, praktik langsung dengan studi kasus nyata, dan rekaman sesi yang bisa diputar ulang. Tersedia juga paket in-house training untuk kebutuhan perusahaan di seluruh Indonesia.
Hubungi kami untuk konsultasi jadwal dan paket yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.
Kenapa Ambil Kursus Python Ini
Kursus Python ini dirancang untuk yang ingin belajar langsung praktik lewat sesi live bersama instruktur berpengalaman.
