Tag: AI Model Interpretability Online

Pendahuluan Data Science menjadi salah satu bidang yang paling diminati di era digital. Seorang Associate Data Scientist harus memahami konsep dasar Data Science, teknik analisis data, serta dasar-dasar pemrograman Python untuk mengolah dan mengekstrak wawasan dari data. Pelatihan ini dirancang sebagai langkah awal bagi mereka yang ingin memulai karier di bidang Data Science, dengan fokus pada pengolahan data, eksplorasi data, serta dasar-dasar machine learning. Selain itu, peserta akan dipersiapkan untuk mengikuti sertifikasi Associate Data Scientist BNSP secara online. Unit Kompetensi Dasar-Dasar Data Science – Konsep, manfaat, dan penerapan Data Science. Pengolahan dan Manipulasi Data – Menggunakan Pandas dan NumPy untuk eksplorasi data. Visualisasi Data – Teknik penyajian data menggunakan Matplotlib dan Seaborn. Dasar Pemodelan Machine Learning – Pengantar supervised dan unsupervised learning. Evaluasi Model Data Science – Menggunakan metrik akurasi, precision, dan recall. Pemrograman Python untuk Data Science – Dasar-dasar Python, library, dan teknik pemrograman. Silabus Pelatihan (2 Hari) Hari Materi Deskripsi Hari 1 Pengenalan Data Science & Python Dasar-dasar Data Science dan pengenalan Python Eksplorasi Data dengan Pandas & NumPy Teknik pengolahan dan analisis dataset Visualisasi Data dengan Matplotlib & Seaborn Membuat grafik dan dashboard sederhana Hari 2 Pengantar Machine Learning Konsep supervised dan unsupervised learning Evaluasi Model & Metrik Akurasi Menganalisis performa model ML Studi Kasus & Sertifikasi BNSP Simulasi analisis data dan persiapan sertifikasi BNSP Contoh Kasus dan Penyelesaiannya Kasus: Mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi harga rumah menggunakan regresi linier. Penyelesaian dengan Python: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error # Contoh dataset data = { 'Luas_Tanah': [100, 200, 150, 300, 250], 'Jumlah_Kamar': [2, 3, 3, 4, 4], 'Harga': [500, 800, 700, 1200, 1100] } df = pd.DataFrame(data) # Memisahkan fitur dan target X = df[['Luas_Tanah', 'Jumlah_Kamar']] y = df['Harga'] # Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Membuat model regresi linier model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # Prediksi y_pred = model.predict(X_test) # Evaluasi mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = np.sqrt(mse) print(f"Mean Absolute Error: {mae}") print(f"Root Mean Squared Error: {rmse}") Model ini dapat digunakan untuk memprediksi harga rumah berdasarkan luas tanah dan jumlah kamar. Kesimpulan Pelatihan Associate Data Scientist BNSP Online memberikan pemahaman dasar tentang analisis data, pemrograman Python, dan machine learning. Dengan pendekatan berbasis praktik, peserta akan memperoleh keterampilan yang dapat diterapkan di industri Data Science. Kami memiliki pelatihan dan sertifikasi BNSP Online, termasuk Sertifikasi BNSP Associate Data Scientist Online, Sertifikasi BNSP Python untuk Data Science Online, dan Sertifikasi BNSP Visualisasi Data Online.