4 Modul DQLab untuk Belajar Machine Learning Python
Machine Learning menjadi hal yang cukup berperan penting untuk menunjang teknologi yang semakin canggih. Tidak bisa kita pungkiri, kecanggihan teknologi yang bisa melakukan tindakan secara otomatis memang sangat membantu kehidupan manusia.
Tidak heran, jika saat ini sudah banyak pekerjaan-pekerjaan manusia yang bisa dikerjakan oleh mesin secara otomatis, seperti tugas Customer Service yang bisa digantikan oleh chatbot. Tentu pekerjaan dengan menggunakan mesin dirasa jauh lebih efektif dibandingkan harus menyewa banyak orang untuk mengerjakan pekerjaan yang sama.
Python merupakan salah satu tools yang umum digunakan oleh praktisi data. Python termasuk ke dalam kategori high level programming language, dimana bisa ditulis dan dibaca dengan mudah karena mirip dengan bahasa manusia sehari-hari. Dibandingkan dengan R, Python jauh lebih fleksibel karena bisa mengerjakan banyak pekerjaan, salah satunya adalah Machine Learning.
DQLab selaku penyedia kursus Data Science juga menyediakan beberapa modul yang bisa digunakan untuk mempelajari Machine Learning dengan menggunakan bahasa Python. Kira-kira apa saja sih modulnya? Yuk, simak pembahasannya!
1. Machine Learning Python for Beginner
Modul yang berjudul “Machine Learning Python for Beginner” merupakan modul yang sangat cocok untuk Sahabat DQ yang belum pernah mempelajari Machine Learning sebelumnya, karena di modul ini akan dibahas tentang Machine Learning dari awal yang ada di bab pertama, yaitu Pengenalan Machine Learning.
Di bab kedua berjudul Eksplorasi Data dan Data Pre-Processing, dimana akan dibahas tentang proses eksplorasi data dan persiapan agar data siap diolah dengan algoritma Machine Learning.
Di bab ketiga, Sahabat DQ akan disuguhkan dengan proses pemodelan dengan menggunakan library Scikit-Learn yang ada di Python. Bab keempat akan membahas mengenai algoritma-algoritma yang ada di Supervised Learning. Bab selanjutnya akan membahas mengenai algoritma-algoritma yang terdapat di Unsupervised Learning. Dan bab terakhir adalah Mini Project.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
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 terbagi menjadi 5 bab, pada bab pertama merupakan pendahuluan yang berisi perkenalan feature engineering, dataset yang digunakan, serta library yang akan digunakan. Di bab kedua, Sahabat DQ akan diajarkan cara mencari korelasi feature dan juga melakukan cleansing sederhana seperti mengatasi missing value.
Bab ketiga akan membahas tentang exploring data, dimana nantinya akan dibuat plot untuk membaca data. Bab keempat membahas tentang feature engineering dan pemanfaatannya. Baru lah di bab terakhir, kita akan membuat model dari hasil feature engineering yang sudah dilakukan di bab sebelumnya.
3. Customer Churn Prediction Using Machine Learning
Modul lain yang membahas Machine Learning menggunakan Python adalah modul “Customer Churn Prediction Using Machine Learning”. Modul ini terdiri dari 8 bab. Bab pertama berisi perkenalan studi kasus. Bab kedua akan dibahas tentang library yang akan digunakan. Kemudian kita akan mempelajari EDA (Exploratory Data Analysis) di bab ketiga. Kemudian persiapan data di bab keempat.
Selanjutnya bab kelima, keenam, dan ketujuh akan fokus di modelling menggunakan metode yang berbeda. Secara berturut-turut metode yang digunakan adalah Logistic Regression, Random Forest Classifier, dan Gradient Boosting Classifier. Di bab terakhir, Sahabat DQ akan memilih model terbaik diantara semua model yang sudah dibuat.
4. Data Science in Marketing : Customer Segmentation
Modul selanjutnya yang akan membahas Machine Learning dengan menggunakan bahasa pemrograman Python adalah modul “Data Science in Marketing : Customer Segmentation with Python” yang terbagi menjadi part 1 dan part 2. Di modul “Data Science in Marketing : Customer Segmentation with Python - Part 1” hanya terdiri dari 3 bab, dimana hanya fokus pada persiapan.
Bab pertama berisi tentang persiapan dataset dan library. Bab kedua akan membahas proses Explorasi Data. Sementara di bab terakhir merupakan proses persiapan data sebelum dilakukan pemodelan.
Selanjutnya di modul “Data Science in Marketing : Customer Segmentation with Python - Part 2” hanya berisi 2 bab yang merupakan kelanjutan dari yang part 1. Bab pertama akan langsung masuk ke proses pemodelan dengan menggunakan algoritma k-Prototype. Kemudian di bab selanjutnya akan masuk ke proses pengoperasian model dengan melakukan pengetesan pada data baru.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Jika kamu tertarik untuk mempelajari Machine Learning, kamu dapat berlangganan sebagai member premium DQLab, karena disana menyediakan pembelajaran yang berhubungan dengan Machine Learning.
Selain mendapatkan ilmu tentang Machine Learning, kamu juga bisa mempelajari hal-hal lainnya, karena sekali berlangganan modul premium, maka kamu akan bisa mengakses semua modul premium yang disediakan oleh DQLab.
Modul-modul tersebut dibungkus dalam bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data seperti SQL, R, dan Python. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up dan nikmati modulnya!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri