4 Modul DQLab untuk Belajar Machine Learning Python

Machine Learning saat ini menjadi komponen penting dalam perkembangan teknologi digital, mulai dari sistem rekomendasi di e-commerce, chatbot layanan pelanggan, hingga deteksi penipuan pada transaksi online. Kalau kamu ingin mulai belajar dari nol, 4 modul DQLab untuk belajar Machine Learning Python bisa jadi pilihan yang tepat, khususnya buat kamu yang ingin menguasai skill ini secara praktis dan terstruktur.

Python menjadi bahasa pemrograman utama yang paling sering digunakan dalam dunia Machine Learning. Alasannya? Python itu mudah dipahami, punya banyak library powerful seperti Scikit-Learn, Pandas, hingga TensorFlow, dan sangat cocok untuk pemula. DQLab sebagai platform pembelajaran data science menyediakan berbagai modul Machine Learning berbasis Python yang dirancang step-by-step, mulai dari konsep dasar sampai ke studi kasus nyata. Yuk, kita bahas satu per satu modulnya!

1. Machine Learning Python for Beginner

Modul ini sangat cocok untuk kamu yang masih asing dengan Machine Learning. Di sini, kamu akan dikenalkan dengan konsep dasar Machine Learning, termasuk jenis-jenis algoritmanya. Modul ini juga mencakup bagaimana cara menyiapkan data, melakukan eksplorasi data (EDA), dan memahami proses pre-processing sebelum masuk ke tahap pemodelan.

Modul ini terdiri dari 6 bab, dimulai dari pengenalan dasar hingga mini project sebagai latihan akhir. Kamu akan belajar data pre-processing, eksplorasi data, dan pemodelan menggunakan Scikit-Learn. Modul ini juga mencakup dua jenis algoritma utama: Supervised Learning dan Unsupervised Learning, lengkap dengan penjelasan logika di balik masing-masing metode.

Salah satu poin menarik dari modul ini adalah kamu akan belajar secara langsung menggunakan library Scikit-Learn di Python untuk membangun model Supervised dan Unsupervised Learning. Di akhir modul, kamu akan mengerjakan mini project yang bisa kamu tambahkan ke dalam portofolio—perfect untuk kamu yang ingin punya bukti nyata skill Machine Learning!

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

2. Basic Feature Discovering for Machine Learning

Modul selanjutnya yang bisa digunakan untuk mempelajari Machine Learning adalah modul “Basic Feature Discovering for Machine Learning”. Dalam modul ini, Sahabat DQ akan diajarkan untuk fokus menggunakan Basic Feature untuk mendapatkan model terbaik.

Modul ini akan fokus mengajarkan kamu konsep feature engineering, yaitu proses mengubah data mentah menjadi input yang berguna bagi model Machine Learning. Kamu akan belajar mengatasi masalah seperti missing value, mencari korelasi antar fitur, hingga membuat visualisasi data untuk mendapatkan insight yang relevan.

Modul ini terdiri dari 5 bab yang akan mengajak kamu mengenal korelasi antar fitur, data cleansing, hingga visualisasi eksploratif. Di akhir modul, kamu akan belajar membangun model dari fitur-fitur yang sudah kamu siapkan, dan memahami bagaimana fitur yang “baik” bisa berdampak besar terhadap performa model.

Menariknya, di akhir modul ini kamu akan membangun model dari hasil rekayasa fitur yang sudah kamu lakukan. Ini akan mengasah kemampuan berpikir kritis kamu dalam menyeleksi dan mengoptimalkan fitur agar model kamu punya performa terbaik.

3. Customer Churn Prediction Using Machine Learning

Kalau kamu tertarik dengan studi kasus nyata, modul ini bisa jadi favorit kamu! Di modul ini kamu akan belajar cara memprediksi churn atau pelanggan yang akan berhenti menggunakan layanan perusahaan. Studi kasus seperti ini sangat umum digunakan di industri, terutama di bidang marketing dan customer retention.

Materinya terdiri dari 8 bab dan berfokus pada proses end-to-end project Machine Learning. Kamu akan mempelajari EDA (Exploratory Data Analysis), data preparation, serta membandingkan tiga model prediktif: Logistic Regression, Random Forest, dan Gradient Boosting. Di akhir modul, kamu akan memilih model terbaik berdasarkan performa evaluasi.

Cocok untuk kamu yang ingin memahami real-case problem solving dalam Machine Learning serta mengeksplorasi beberapa algoritma secara langsung

4. Data Science in Marketing : Customer Segmentation

Modul ini membahas teknik segmentasi pelanggan dengan menggunakan algoritma k-Prototype, yang mampu menangani data campuran (numerik dan kategorikal). Modul ini terbagi menjadi dua part dan total terdiri dari 5 bab.

Di Part 1, kamu akan diajak untuk melakukan persiapan data dan eksplorasi awal. Lalu di Part 2, kamu akan membangun model segmentasi menggunakan algoritma k-Prototype, yaitu algoritma clustering untuk data yang memiliki kombinasi fitur numerik dan kategorikal. Proyek ini cocok untuk kamu yang ingin memahami penerapan Machine Learning dalam strategi pemasaran.

Jika kamu tertarik dengan data konsumen dan strategi pemasaran berbasis data, modul ini wajib kamu coba!

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

Empat modul di atas sudah cukup untuk membekali kamu dengan pemahaman dasar hingga praktik Machine Learning menggunakan Python. Kamu akan belajar teknik eksplorasi data, feature engineering, hingga pemodelan algoritma yang biasa digunakan oleh para praktisi profesional.

Dengan menjadi member premium DQLab, kamu tidak hanya bisa mengakses modul Machine Learning saja, tapi juga seluruh modul premium lain seperti Python, SQL, R, dan dashboarding. Semua pembelajaran dikemas secara interaktif dan hands-on, sehingga kamu bisa langsung praktik.

Yuk, sign up sekarang dan mulai perjalananmu jadi Machine Learning Expert bareng DQLab! Klik di sini untuk daftar bootcamp-nya dan nikmati pengalaman belajar yang seru dan aplikatif!