Modeling Data: Membangun dan Menguji Model Statistik dan Prediktif
Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang bagaimana membangun dan menguji model statistik dan prediktif menggunakan data. Peserta akan belajar teknik dan alat yang dibutuhkan untuk mengembangkan model yang akurat dan andal.
| Responsible | Administrator |
|---|---|
| Last Update | 08/14/2024 |
| Completion Time | 5 hours 30 minutes |
| Members | 1 |
Share This Course
Share Link
Share on Social Media
Share by Email
Please login to share this Modeling Data: Membangun dan Menguji Model Statistik dan Prediktif by email.
What you will learn
- Pengenalan Data Science dan Analytics
- Peran statistika dan prediktif modeling dalam bisnis
- Mengumpulkan data dari berbagai sumber
- Data cleaning dan preprocessing
- Menggunakan tools seperti Pandas, NumPy
- Statistika Deskriptif
- Probabilitas dan Distribusi
- Inferensi Statistik
- Regresi Linear dan Logistik
- Decision Trees
- Random Forests
- Support Vector Machines
- Model Ensemble
- Metode Evaluasi Model:Training, Testing, dan Validation Set
- Metrics Evaluasi:Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, AUC-ROC
- Cross-Validation dan Grid Search
- Hyperparameter Tuning
- Feature Engineering
- Overfitting dan Underfitting
- Visualisasi Data dengan Matplotlib dan Seaborn
- Menggunakan Dashboard dan laporan
- Presentasi Hasil kepada Pemangku Kepentingan
Program Structure
-
Pendahuluan2 Lessons · 30 min
-
Pengenalan Data Science dan Analytics
-
Peran statistika dan prediktif modeling dalam bisnis
-
-
Mengumpulkan dan Mempersiapkan Data3 Lessons · 45 min
-
Mengumpulkan data dari berbagai sumber
-
Data cleaning dan preprocessing
-
Menggunakan tools seperti Pandas, NumPy
-
-
Statistik Dasar untuk Data Science3 Lessons · 45 min
-
Statistika Deskriptif
-
Probabilitas dan Distribusi
-
Inferensi Statistik
-
-
Membangun Model Prediktif5 Lessons · 1 hr 15 min
-
Regresi Linear dan Logistik
-
Decision Trees
-
Random Forests
-
Support Vector Machines
-
Model Ensemble
-
-
Mengevaluasi Model3 Lessons · 45 min
-
Metode Evaluasi Model: Training, Testing, dan Validation Set
-
Metrics Evaluasi: Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, AUC-ROC
-
Cross-Validation dan Grid Search
-
-
Peningkatan dan Optimasi Model3 Lessons · 45 min
-
Hyperparameter Tuning
-
Feature Engineering
-
Overfitting dan Underfitting
-
-
Mengkomunikasikan Hasil3 Lessons · 45 min
-
Visualisasi Data dengan Matplotlib dan Seaborn
-
Menggunakan Dashboard dan laporan
-
Presentasi Hasil kepada Pemangku Kepentingan
-
About the course
Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang bagaimana membangun dan menguji model statistik dan prediktif menggunakan data. Peserta akan belajar teknik dan alat yang dibutuhkan untuk mengembangkan model yang akurat dan andal.
Pada pelatihan ini Anda akan mempelajari:
- Memahami konsep dasar statistik dan prediktif modeling
- Mengenal berbagai jenis model statistik dan kapan menggunakannya
- Menggunakan alat dan bahasa pemrograman seperti Python atau R untuk membangun model
- Mengumpulkan dan mempersiapkan data untuk analisis
- Mengevaluasi dan meningkatkan performa model
- Mengkomunikasikan hasil analisis data secara efektif
Metode pembelajaran dilaksanakan melalui:
- Ceramah dan presentasi
- Diskusi dan tanya jawab
- Praktik langsung (hands-on)
- Studi kasus
- Tugas individu dan kelompok
Requirements
Tidak ada persyaratan khusus untuk mengikuti pelatihan ini.
Who should take this course
Analis data, Data scientist, Analis bisnis, dan profesional IT yang ingin meningkatkan keahlian dalam membangun dan menguji model statistik dan prediktif