Kontak Kami

Informasi Pelatihan

Deskripsi Pelatihan

Pelatihan Advanced Machine Learning with Python adalah pelatihan yang dirancang untuk membekali peserta dengan pemahaman dan keterampilan lanjutan dalam membangun, mengevaluasi, mengoptimalkan, dan menerapkan model machine learning menggunakan bahasa pemrograman Python.

Pelatihan ini membahas tahapan lanjutan dalam machine learning workflow, mulai dari data preprocessing lanjutan, feature engineering, model selection, ensemble learning, hyperparameter tuning, cross validation, imbalanced data handling, model interpretability, pipeline automation, hingga pengenalan deployment model.

Melalui pelatihan ini, peserta diharapkan mampu meningkatkan kualitas model machine learning, memahami strategi optimasi model, membaca performa model secara lebih kritis, serta menyusun solusi machine learning yang lebih siap digunakan dalam kebutuhan analisis maupun aplikasi bisnis.

Tujuan Pelatihan

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

  1. Memahami workflow lanjutan dalam proyek machine learning.

  2. Melakukan preprocessing data lanjutan untuk dataset numerik dan kategorikal.

  3. Menerapkan feature engineering untuk meningkatkan performa model.

  4. Menggunakan teknik feature scaling, encoding, transformation, dan feature selection.

  5. Memahami dan menerapkan cross validation.

  6. Melakukan model selection secara sistematis.

  7. Menerapkan hyperparameter tuning menggunakan Grid Search atau Random Search.

  8. Membangun model ensemble seperti Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, atau model sejenis.

  9. Menangani dataset tidak seimbang atau imbalanced dataset.

  10. Mengevaluasi model dengan metrik yang sesuai dengan konteks masalah.

  11. Memahami model interpretability dan explainable AI secara dasar.

  12. Menyusun pipeline machine learning menggunakan Scikit-learn.

  13. Menyimpan dan memuat ulang model machine learning.

  14. Memahami konsep dasar deployment model.

  15. Membuat mini project advanced machine learning secara end-to-end.

Durasi pelatihan: 3 hari

Materi Pelatihan

    Hari ke-1: Advanced Preprocessing, Feature Engineering, dan Feature Selection
    Review workflow machine learning.
    Data quality dan data leakage.
    Handling missing value lanjutan.
    Handling outlier secara konseptual dan praktis.
    Encoding data kategorikal.
    Feature scaling dan normalization.
    Data transformation.
    Feature engineering untuk data numerik, kategorikal, dan tanggal.
    Feature interaction dan feature extraction.
    Feature selection berbasis statistik dan model.
    Train-test split yang benar.
    Cross validation secara praktis.
    Praktik preprocessing dan feature engineering pada dataset latihan.
    Hari ke-2: Model Optimization, Ensemble Learning, dan Imbalanced Data
    Model selection strategy.
    Bias-variance tradeoff.
    Overfitting dan underfitting.
    Hyperparameter tuning.
    Grid Search dan Random Search.
    Cross validation untuk model tuning.
    Ensemble learning.
    Bagging dan Random Forest.
    Boosting dan Gradient Boosting.
    Pengenalan XGBoost/LightGBM secara dasar.
    Imbalanced dataset problem.
    Teknik oversampling, undersampling, dan class weight secara konseptual.
    Evaluasi model classification: precision, recall, F1-score, ROC-AUC, PR-AUC.
    Evaluasi model regression: MAE, RMSE, R², dan error analysis.
    Praktik optimasi model classification/regression.
    Hari ke-3: Pipeline, Interpretability, Model Management, Deployment Dasar, dan Mini Project
    Pengenalan machine learning pipeline.
    Pipeline dengan Scikit-learn.
    Column Transformer untuk preprocessing terstruktur.
    Model persistence menggunakan Joblib/Pickle.
    Model interpretability secara dasar.
    Feature importance.
    Permutation importance secara dasar.
    Pengenalan SHAP/LIME secara konseptual.
    Error analysis dan model improvement.
    Dokumentasi eksperimen machine learning.
    Pengenalan model deployment.
    Deployment konsep menggunakan Flask/FastAPI secara dasar.
    Monitoring model secara konseptual.
    Mini project: advanced machine learning end-to-end.
    Presentasi singkat hasil model.
    Review dan evaluasi hasil mini project.

Siapa yang harus mendaftar?

    Data analyst.
    Data scientist.
    Python developer yang ingin mempelajari machine learning.
    Machine learning practitioner pemula yang ingin naik ke level lanjutan.
    Business analyst yang ingin memahami analisis prediktif.
    Peneliti atau akademisi yang ingin menggunakan machine learning untuk analisis data.
    Tim IT atau data team yang ingin membangun solusi prediksi lebih matang.

Fasilitas Pelatihan

    Instruktur Expert dan Praktisi dibidangnya
    Ruang kelas (Include Komputer dan Internet akses penunjang Pelatihan)
    Training Kit (Modul materi Pelatihan dan Block Note)
    Fullday Meeting (include 1 X Lunch dan 2 X Coffee Break)
    Souvenir Exclusive
    Dokumentasi kegiatan
    Group Edukasi

Sertifikat Pelatihan

    Sertifikat Attandance (Sertifikat bagi peserta yang telah mengikuti pelatihan)

Lokasi Pelatihan

SUHU Professional Training and Consulting Office : Jl. Pareanom No.15, Patangpuluhan, Wirobrajan, Kota Yogyakarta, Daerah Istimewa Yogyakarta - 55251

Pelatihan ini bermanfaat bagi anda?

Data & AI
Reguler

Pelatihan Advanced Machine Learning with Python

Rp 7.950.000
Ajukan Permohonan Penawaran