Mahir Data Analyst Series: Supervised and Unsupervised Learning (Part 8)

Deskripsi Pelatihan:
Pelatihan ini adalah Bagian Kedelapan dari rangkaian “Mahir Data Analyst Series”. Pelatihan ini bertujuan untuk memberikan pemahaman mendalam tentang Teknik Supervised dan Unsupervised learning dalam Data Science. Peserta akan mempelajari berbagai metode pembelajaran mesin, cara menerapkannya pada dataset yang berbeda, serta strategi untuk memilih dan mengimplementasikan algoritma yang tepat berdasarkan kebutuhan analisis data.

Kamu bisa mengikuti Pelatihan Mahir Data Analyst Series lainnya:
1. Mahir Data Analyst Series: All about Python (Part 1)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-1
2. Mahir Data Analyst Series: Data Wrangling (Part 2)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-2
3. Mahir Data Analyst Series: Data Visualization (Part 3)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-3
4. Mahir Data Analyst Series: Statistics for Data Science (Part 4)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-4
5. Mahir Data Analyst Series: Structured Query Language (SQL) (Part 5)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-5
6. Mahir Data Analyst Series: Business Acumen, Presentation, and Storytelling (Part 6)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-6
7. Mahir Data Analyst Series: Introduction to Deep Learning and Python for Deep Learning (Part 7)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-7
8. Mahir Data Analyst Series: Regularization, Hyperparameter, and Optimization of Deep Learning (Part 9)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-9

Apa yang Akan Dipelajari:
1. Supervised Learning 1 – Neural Network​.
2. Unsupervised Learning 1 – Self Organising Maps​.
​3. Supervised Learning 2 – Neural Network Data Lebih Kompleks.
4. Unsupervised Learning 2 – Auto Encoder​.
5. Supervised 3 – RNN untuk data time series.
6. Unsupervised 3 – Restricted Boltzmann Machine​.

Apa yang Akan Kamu Dapatkan:
1. Pemahaman konseptual tentang prinsip dasar supervised learning, termasuk regresi dan klasifikasi.
2. Mampu mengevaluasi dan menginterpretasikan hasil unsupervised learning serta aplikasi dalam segmentasi data dan ekstraksi fitur.
3. Mampu menerapkan algoritma pada dataset nyata dan menginterpretasikan hasil analisis.
4. Mampu menerapkan teknik supervised dan unsupervised learning pada studi kasus dunia nyata untuk memahami tantangan dan solusi praktis.
5. Mampu menganalisis dataset yang beragam untuk menentukan metode yang paling efektif berdasarkan tujuan analisis.

Cocok untuk Kamu yang:
1. Peserta yang memiliki ketertarikan di bidang Pemrograman dan Statistik.
2. Peserta yang ingin pindah karir menjadi seorang Data Analyst.
3. Data Analyst pemula.

Karir yang Bisa Kamu Tempuh:
1. Junior Data Scientist.
2. Data Science Analyst.
3. Konsultan Data Analyst.

Total Durasi:
46 menit.

Expert:
Revalda Putawara
Data Scientist at PT Telekomunikasi Indonesia, Tbk.