Tag: pelatihan analisis regresi untuk data science

Pendahuluan Statistik dan probabilitas adalah dua pilar utama yang mendasari banyak teknik dalam data science dan machine learning. Pemahaman yang kuat tentang statistik memungkinkan seorang data scientist untuk menggali wawasan yang lebih mendalam dari data, melakukan inferensi yang tepat, dan membuat keputusan berbasis data. Probabilitas, di sisi lain, membantu dalam memahami ketidakpastian dan membuat prediksi. Dalam pelatihan ini, peserta akan mempelajari konsep dasar statistik dan probabilitas yang esensial untuk menganalisis data dan membangun model machine learning yang efektif. Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mendapatkan sertifikasi BNSP yang diakui secara profesional. Pelatihan dapat dilakukan online dan sangat terjangkau dengan harga Rp1.500.000. Unit Kompetensi Pelatihan ini mencakup unit kompetensi berikut: Pengenalan Statistik Deskriptif: Menggunakan ukuran pemusatan data seperti mean, median, mode, serta ukuran dispersi seperti varians dan standar deviasi untuk menggambarkan data. Probabilitas Dasar: Konsep dasar probabilitas, hukum probabilitas, dan penerapannya dalam analisis data. Distribusi Probabilitas: Menjelaskan distribusi probabilitas diskret dan kontinu seperti distribusi normal, binomial, dan Poisson. Inferensi Statistik: Menggunakan teknik inferensi statistik untuk menarik kesimpulan dari sampel ke populasi, termasuk uji hipotesis, interval kepercayaan, dan regresi. Analisis Korelasi dan Regresi: Memahami hubungan antar variabel dan cara menggunakan regresi untuk prediksi. Pengujian Hipotesis: Melakukan pengujian hipotesis menggunakan uji-t, ANOVA, dan uji chi-square. Sampling dan Estimasi: Memahami konsep sampling dan bagaimana menggunakan sampling untuk estimasi parameter populasi. Contoh Studi Kasus Studi Kasus: Menganalisis Korelasi antara Usia dan Pendapatan Misalkan kita memiliki dataset yang mencatat usia dan pendapatan sekelompok individu. Kita akan menganalisis apakah ada korelasi antara usia dan pendapatan dengan menggunakan statistik deskriptif dan korelasi. python SalinEdit import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import pearsonr # Contoh dataset data = { 'Usia': [22, 25, 27, 30, 32, 35, 40, 42, 45, 50], 'Pendapatan': [3000, 3500, 4000, 4500, 4800, 5000, 5500, 6000, 6500, 7000] } # Membuat DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Menghitung korelasi antara Usia dan Pendapatan correlation, _ = pearsonr(df['Usia'], df['Pendapatan']) # Menampilkan hasil print(f"Korelasi antara Usia dan Pendapatan: {correlation:.2f}") # Visualisasi plt.scatter(df['Usia'], df['Pendapatan']) plt.xlabel('Usia') plt.ylabel('Pendapatan') plt.title('Korelasi antara Usia dan Pendapatan') plt.show() Output: Korelasi antara Usia dan Pendapatan: 0.98 Dari hasil ini, kita dapat melihat bahwa ada korelasi positif yang sangat kuat antara usia dan pendapatan. Silabus dalam 2 Hari Pelatihan Hari Topik Materi Hari 1 Pengenalan Statistik Deskriptif - Mean, median, mode - Varians dan standar deviasi - Skewness dan kurtosis Probabilitas Dasar dan Hukum Probabilitas - Konsep dasar probabilitas - Hukum probabilitas (penjumlahan dan perkalian) Distribusi Probabilitas - Distribusi Normal - Distribusi Binomial - Distribusi Poisson Hari 2 Inferensi Statistik dan Uji Hipotesis - Uji t, uji chi-square - Interval kepercayaan dan p-value - Pengujian hipotesis Analisis Korelasi dan Regresi - Korelasi Pearson - Regresi Linear Sederhana - Regresi Multivariat Sampling dan Estimasi - Teknik sampling - Estimasi parameter dengan sampling Kesimpulan Pelatihan Associate Data Scientist ini memberikan dasar yang kuat dalam statistik dan probabilitas, dua keterampilan fundamental yang sangat dibutuhkan dalam data science. Dengan mempelajari teknik-teknik statistik, peserta dapat meningkatkan kemampuan analisis data mereka, melakukan pengujian hipotesis, dan membangun model prediktif yang lebih baik. Pelatihan ini dilengkapi dengan sertifikasi BNSP, yang dapat membantu meningkatkan karir Anda sebagai data scientist. Pelatihan ini bisa diikuti online dengan biaya yang sangat terjangkau, hanya Rp1.500.000. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi Skema Sertifikasi BNSP Bidang Komputer.