27-28 MEI 2019
Analisa Data dengan Data Science
Praktekkan bagaimana menggunakan machine learning untuk mengidentifikasi paket produk yang efektif dengan teknik MBA (Market Basket Analysis) serta segmentasi customer untuk beragam kegiatan promosi yang bertarget dan berdampak pada perkembangan bisnis Anda.
Integerasikan data and technology untuk membantu perusahaan mentranformasi marketingnya
Manfaat Workshop ini
Workshop ini akan memberikan pemahaman dan implementasi teknik pengolahan dan pemodelan data menggunakan R, yang bisa anda terapkan di instansi Anda.
Mampu mengetahui dasar-dasar data science menggunakan R.
Mampu menyiapkan data yang akan dianalisa.
Mampu menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisa hubungan antar produk dan segmentasi customer
Fasilitas
Dapatkan fasilitas terbaik dari kami
Sertifikat
Coffee Break
Lunch
Mei 2019
Dapatkan Harga Terbaik
Untuk pendaftaran sebelum tanggal 20 Mei 2019 kami punya penawaran terbatas diskon sampai dengan 30%. Jadi jangan sampai ketinggalan!
Outline Workshop
Kami memberikan materi terbaru dan terbaik dengan instructor yang telah berpengalaman di bidangnya.
R Fundamental for Data Science
Mengetahui dasar memulai R yang merupakan bahasa yang sangat populer di data science mulai dari operasi matematika sampai visualisasi data
Data Preparation and Exploration
Mengetahui langkah-langkah dalam menyiapkan data (data wrangling) meliputi data profiling, data cleansing dan data enrichment
Market Basket Analysis
Mempelajari algoritma machine learning untuk kasus bisnis retail untuk mencari hubungan antar produk yang kuat berdasarkan data transaksi belanja
Marketing Customer Segmentation
Mempelajari teknik analisa menggunakan algoritma machine learning untuk segmentasi customer yang bermanfaat bagi marketing dan CRM
Biaya Workshop
Early Bird
- Untuk pendaftaran sebelum tanggal 20 Mei 2019
Reguler
- Untuk pendaftaran setelah tanggal 20 Mei 2019
Info, Registrasi dan Pendaftaran
Registrasi sekarang dan dapatkan harga terbaik dari kami. Kuota terbatas!
This form does not exist
