Exclusive Class Data Analytic with Machine Learning + AI 7

Exclusive Class Data Analytic with Machine Learning + AI

Kemampuan Anda dipadukan dengan Machine Learning dan AI akan meningkatkan kecepatan anda dalam analisis data sehingga Anda dapat membuat keputusan besar dengan lebih mudah dan cepat

Artificial Intelligence (AI) Mempercepat Analisis

Kecerdasan Buatan atau AI menjadi tren dan pembahasan yang panas namun apakah Anda dapat memanfaatkannya dalam kepentingan Anda melakukan analisis data? Jawabannya adalah sangat bisa karena dengan AI akan menyediakan beberapa keunggulan berikut ini:

Kecepatan dan Efisiensi

Manusia juga tidak dapat sepenuhnya mengingat semua perintah atau sintaks dari berbagai proses analisis data.

AI dapat memproses data jauh lebih cepat daripada manusia, yang berarti wawasan yang Anda peroleh dari analisis Anda lebih cepat dan lebih akurat. Hal ini memudahkan organisasi untuk membuat dan menindaklanjuti keputusan dengan cepat.

Pemeriksaan fakta dan validasi

Dengan AI, Anda dapat dengan cepat mendeteksi ketidakkonsistenan dalam data Anda. Misalnya, jika hasil analitik tidak sesuai dengan yang Anda harapkan, chatbot AI dapat membantu menyelidiki penyebabnya. Selain itu, beberapa model AI bahkan dapat menyoroti kesalahan atau potensi masalah sebelum terjadi.

Demokratisasi data

Dengan menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) dalam chatbot AI, memungkinkan pengguna non-data biasa untuk menganalisis kumpulan data besar dan dengan cepat. Hal ini memudahkan pengguna yang kurang berpengalaman untuk mendapatkan akses ke kumpulan data yang kompleks tanpa harus fasih dalam bahasa teknis.

Otomasi Proses

Dengan menggunakan AI, Anda dapat mengotomatiskan proses. Daripada membuat laporan secara manual untuk setiap analisis individual, perangkat AI dapat membuat laporan secara otomatis dan cepat. Otomasi ini memastikan bahwa semua karyawan memiliki akses ke informasi yang sama secara tepat waktu, terlepas dari lokasi atau latar belakang mereka.

Detail Modul dan Pelatihan

Introduction to Python and Jupyter for Data Science

  • Python and the Anaconda Package Management System
  • Different Types of Data Science Problems
  • Loading the Case Study Data with Jupyter and Pandas
  • Activity-1: Importing and Overviewing Data

Data Wrangling

  • Data Exploration and Cleaning
  • Dealing with Missing Values
  • Data Formatting in Python
  • Data Normalization in Python
  • Turning Categorical into Quantitative variables
  • Activity-2: Data Cleaning and Exploring Data

Machine Learning and Introduction

  • Introduction to Machine Learning
  • Supervised and Unsupervised Python for Machine Learning
  • Model Performance Metrics
  • Activity 3: Performing Basic Machine Learning Algorithm using Python

Regression

  • Introduction to Regression
  • Plotting Regression
  • Simple and Multiple Linear Regression
  • Overfitting and Underfitting • Polynomial Regression
  • Activity 4: Implementing a Regression Model

Clustering

  • Introduction to Clustering
  • K-Means Clustering
  • DBSCAN and Hierarchical Clustering
  • Activity 6: Implementing a Clustering Model
  • 00

    days

  • 00

    hours

  • 00

    minutes

  • 00

    seconds

Date

17 - 21 Mar 2025

More Info

Minta Penawaran
Minta Penawaran