PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

0 Hari 7 Jam 26 Menit 0 Detik

Belajar Supervised Learning pada Machine Learning untuk Tingkatkan Kompetensi Data Kamu!

Belajar Data Science di Rumah 06-Juli-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/18ee25f191fc0f1c6c70d07347f643af_x_Thumbnail800.jpg

Penggunaan Machine Learning kerap kali digunakan oleh Data Analyst dan Data Scientist. Biasannya seorang Data Analyst dan Data Scientist menggunakan beberapa algoritma Machine Learning untuk mengelola pola data yang tersembunyi dalam menghasilkan insight dari suatu data.

Machine Learning sendiri merupakan kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan suatu sistem yang mampu belajar "sendiri". Dengan menggunakan Machine Learning, pola dari berbagai data bisnis dapat dengan mudah didapatkan serta dimanfaatkan guna mencari tahu sebuah tren dari suatu bisnis. Supervised Learning merupakan salah satu tipe Machine Learning yang algoritmanya paling sering digunakan dalam ranah Data Science.

Persiapkan dirimu berkarir sebagai seorang praktisi data yang kompeten dengan mengenal tipe Machine Learning bersama DQLab! Apa saja ya tipenya? Yuk, kita simak bersama!.

1. Kenali Supervised Learning pada Machine Learning

Data Scientist dan Data Analyst biasanya menggunakan supervised learning untuk menyelesaikan suatu kasus. Biasanya, data yang sudah dimiliki mempunyai target yang akan diprediksi untuk kedepannya.

Supervised Learning sendiri merupakan algoritma Machine Learning yang dapat menerapkan informasi pada data dengan memberikan label tertentu pada data-data sebelumnya.

"Salah satu contohnya adalah, mengklasifikasikan apakah seseorang bakal melakukan churn terhadap layanan atau tidak, berdasarkan pembelajaran data churn dari pelanggan di periode-periode sebelumnya."

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

2. Apa itu Unsupervised Learning?

Berbeda dengan Supervised Learning, Unsupervised Learning merupakan algoritma machine learning yang tidak memiliki target dari suatu variabelnya. Selain itu, algoritma ini mampu menemukan pola tersembunyi pada struktur intrinsik dalam data itu sendiri. Salah satu contoh pada tipe ini adalah membuat segmentasi pasar untuk melakukan campaign yang efektif berdasarkan kecenderungan clusternya.

Contoh Unsupervised Learning adalah, membuat segmentasi pasar untuk melakukan campaign yang efektif berdasarkan kecenderungan klasternya (Clustering).

Baca juga : Belajar Data Science dengan Mengenal 3 Tipe Machine Learning

3. Pelajari Machine Learning Sekarang dengan Akses Module DQLab!

Machine Learning memiliki peran penting dalam industri telekomunikasi Machine Learning. Biasanya machine learning juga digunakan berdasarkan data-data yang di generate dari layanan yang tersedia.

Tujuan machine learning pada industri telekomunikasi adalah tidak lain untuk mengoptimalkan layanan kami. "Sebagai contoh, kami menggunakan machine learning untuk mempersonalized pelanggan dengan treatment yang tepat, agar tetap setia di produk kami."

Kamu ingin mempelajari Machine Learning lebih dalam? Yuk, wujudkan harapanmu berkarir sebagai praktisi data dan nikmati pengalaman belajar machine learning secara praktis dan aplikatif bersama DQLab dengan mengakases modul DQLab!

Akses FREE module DQLab "Introduction to Data Science" untuk nikmati pengalaman belajar data science yang praktis dan aplikatif. Yuk, Sign Up sekarang dan coba FREE module nya disini!

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

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login