MIDYEAR PROMO! Segera Beli Paket Premium Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp. 99.000. DAFTAR

Pakai Kode: DQMIDYEAR. Berakhir 0 Days 8 Jam : 13 Menit : 25 Detik

[BARU] Akses Module Baru Machine Learning with Python for Beginner untuk Siap Berkarir Menjadi Praktisi Data

Belajar Data Science di Rumah 15-September-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8e94df71e65e819032c79585ef76f1e6_x_Thumbnail800.jpg

Machine learning merupakan sebuah sistem yang dikembangkan agar mesin dapat “belajar mandiri” tanpa perlu diprogram berkali-kali oleh manusia. Dalam dunia Data Science, kita dapat membuat Model Machine Learning menggunakan beberapa bahasa di antaranya adalah Python. Python saat ini masih menjadi bahasa yang sangat digemari oleh banyak pihak.

DQLab menghadirkan module baru Machine Learning with Python for Beginner yang dirancang khusus oleh mentor DQLab Trisna Yulia, Data Scientist PT. Buma. Dengan mempelajari module ini, kamu akan diajak untuk memahami machine learning beserta dengan tahapan-tahapan di dalamnya. Yuk simak penjelasan berikut!

1. Melakukan Eksplorasi Data

Pertama-tama, kamu akan diajak untuk melakukan eksplorasi data. Setelahnya, kamu juga akan melakukan tahapan pre-processing. Tahapan ini perlu kamu lakukan untuk memahami pembuatan model yang akan kamu ciptakan nantinya. 

Baca juga : Belajar Data Science untuk Siap berkarir sebagai Data Analyst, Yuk akses Project Baru DQLab Sekarang

2. Menciptakan Model Machine Learning Menggunakan Library

Setelah memahami model yang ingin kamu ciptakan, kamu akan mencoba merealisasikannya dengan menggunakan library Scikit-learn. Dengan library ini kamu dapat melakukan berbagai pekerjaan dalam Data Science, seperti regresi, klasifikasi, dan pengelompokan.

3. Memahami Algoritma dalam Supervised Learning

Dalam step ini, kamu akan memahami algoritma-algoritma yang digunakan dalam machine learning Supervised Learning. Beberapa algoritma yang akan kamu pelajari adalah untuk klasifikasi atau regresi. Supervised learning biasanya digunakan Data Analyst atau Data Scientist untuk menyelesaikan masalah klasifikasi atau regresi. Dimana pada kasus ini data yang dimiliki terdapat suatu target label yang ingin diprediksi untuk kedepannya. 

4. Memahami Algoritma dalam Unsupervised Learning

Sedangkan pada unsupervised learning, seorang praktisi data tidak melulu memiliki label khusus yang ingin diprediksi, contohnya adalah dalam masalah klastering. Berdasarkan model matematisnya, algoritma dalam unsupervised learning tidak memiliki target dari suatu variabel.

Baca juga : Supervised Learning VS Unsupervised Learning, Yuk Pelajari di Rumah Bersama DQLab

5. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!

Tertarik berkarir di bidang data? Yuk, bergabung di DQLab! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab. Untuk kamu yang ingin mulai belajar data science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi. 

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

Semangat belajar sahabat Data DQLab!



Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!