Kontak Kami

Informasi Pelatihan

Deskripsi Pelatihan

Pelatihan Machine Learning with Python adalah pelatihan yang dirancang untuk membekali peserta dengan pemahaman dan keterampilan praktis dalam membangun model machine learning menggunakan bahasa pemrograman Python.

Pelatihan ini membahas konsep dasar machine learning, alur kerja data science, data preprocessing, exploratory data analysis, supervised learning, unsupervised learning, evaluasi model, tuning sederhana, serta implementasi model menggunakan library Python seperti NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, dan tools pendukung lainnya.

Melalui pelatihan ini, peserta diharapkan mampu memahami proses pembangunan model machine learning mulai dari persiapan data, pemilihan algoritma, pelatihan model, evaluasi performa, hingga penyusunan mini project berbasis kasus nyata.

Tujuan Pelatihan

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

  1. Memahami konsep dasar machine learning dan penerapannya.

  2. Menjelaskan perbedaan supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning secara dasar.

  3. Memahami alur kerja machine learning project.

  4. Menggunakan Python untuk analisis dan pemrosesan data.

  5. Menggunakan NumPy dan Pandas untuk manipulasi data.

  6. Melakukan exploratory data analysis sederhana.

  7. Melakukan data cleaning dan preprocessing.

  8. Membagi data menjadi training data dan testing data.

  9. Membangun model supervised learning untuk classification dan regression.

Durasi pelatihan: 4 hari

 

  1. Membangun model unsupervised learning untuk clustering sederhana.

  2. Melakukan evaluasi model menggunakan metrik yang sesuai.

  3. Memahami overfitting, underfitting, dan generalization secara dasar.

  4. Melakukan tuning parameter sederhana.

  5. Menyusun workflow machine learning yang rapi.

  6. Membuat mini project machine learning menggunakan Python.

Durasi pelatihan: 4 hari

Materi Pelatihan

    Fundamental Machine Learning, Python Data Tools, dan Data Preparation
    Pengenalan machine learning.
    Perbedaan AI, machine learning, dan deep learning.
    Jenis machine learning: supervised, unsupervised, dan reinforcement learning.
    Contoh penerapan machine learning di berbagai bidang.
    Alur kerja proyek machine learning.
    Pengenalan Python untuk data science.
    Penggunaan Jupyter Notebook atau Google Colab.
    Pengenalan NumPy dan Pandas.
    Membaca dataset CSV/Excel.
    Memahami struktur data dan tipe data.
    Data cleaning: missing value, duplicate data, dan outlier sederhana.
    Exploratory data analysis.
    Visualisasi data dasar menggunakan Matplotlib/Seaborn.
    Praktik persiapan dataset untuk machine learning.
    Supervised Learning: Regression, Classification, dan Evaluasi Model
    Konsep supervised learning.
    Feature dan target variable.
    Train-test split.
    Pengenalan Scikit-learn.
    Regression problem.
    Linear Regression secara dasar.
    Evaluasi regression: MAE, MSE, RMSE, dan R².
    Classification problem.
    Logistic Regression, Decision Tree, dan K-Nearest Neighbors secara dasar.
    Evaluasi classification: accuracy, precision, recall, F1-score, dan confusion matrix.
    Overfitting dan underfitting.
    Cross validation secara dasar.
    Model comparison sederhana.
    Praktik membangun model regression dan classification.
    Unsupervised Learning, Model Improvement, dan Mini Project
    Konsep unsupervised learning.
    Clustering problem.
    K-Means clustering secara dasar.
    Evaluasi clustering secara konseptual.
    Feature scaling dan normalisasi.
    Encoding data kategorikal.
    Feature selection secara dasar.
    Hyperparameter tuning sederhana.
    Pengenalan machine learning pipeline.
    Menyimpan model secara dasar.
    Interpretasi hasil model.
    Penyusunan insight dari hasil prediksi.
    Mini project: membangun model machine learning sederhana.
    Presentasi singkat hasil model.
    Review dan evaluasi hasil mini project.

Siapa yang harus mendaftar?

    Data analyst pemula.
    Data scientist pemula.
    Python developer yang ingin mempelajari machine learning.
    Staf IT yang ingin memahami penerapan machine learning.
    Business analyst yang ingin memahami analisis prediktif.
    Peneliti atau akademisi yang ingin menggunakan machine learning untuk analisis data.
    Profesional yang ingin membangun model prediksi sederhana menggunakan Python.

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 Machine Learning with Python

Rp 7.950.000
Ajukan Permohonan Penawaran