Tag: Statistical Modeling Online

Pendahuluan Statistika adalah fondasi utama dalam Data Science, memungkinkan analisis data yang lebih akurat dan berbasis bukti. Pemahaman yang kuat tentang probabilitas, inferensi statistik, dan uji hipotesis sangat penting dalam pengambilan keputusan berbasis data. Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif tentang metode statistik dan probabilitas, serta penerapannya dalam Data Science dengan pendekatan hands-on menggunakan Python dan R. Selain itu, peserta akan dipersiapkan untuk mengikuti sertifikasi Statistika dan Data Science BNSP secara online. Unit Kompetensi Dasar-Dasar Statistika dan Probabilitas – Konsep mean, median, modus, distribusi probabilitas. Inferensi Statistik dan Pengujian Hipotesis – Uji-t, ANOVA, chi-square, dan regresi. Pemodelan Probabilistik untuk Data Science – Penerapan distribusi probabilitas dalam analisis data. Analisis Korelasi dan Regresi – Teknik korelasi, regresi linier, dan regresi logistik. Penerapan Statistika dalam Machine Learning – Evaluasi model menggunakan metrik statistik. Eksplorasi Data dan Visualisasi Statistik – Menggunakan Matplotlib, Seaborn, dan ggplot2. Silabus Pelatihan (2 Hari) Hari Materi Deskripsi Hari 1 Pengenalan Statistika dalam Data Science Dasar-dasar statistika dan distribusi probabilitas Inferensi Statistik dan Uji Hipotesis Uji-t, ANOVA, dan interpretasi hasil statistik Analisis Korelasi dan Regresi Korelasi Pearson, Spearman, dan regresi linier Hari 2 Statistika dalam Machine Learning Evaluasi model dengan metrik statistik (MSE, RMSE, R-squared) Eksplorasi Data dan Visualisasi Statistik Menggunakan Python (Matplotlib, Seaborn) dan R (ggplot2) Studi Kasus & Sertifikasi BNSP Simulasi analisis data dan persiapan sertifikasi BNSP Contoh Kasus dan Penyelesaiannya Kasus: Menentukan apakah ada perbedaan signifikan antara rata-rata penjualan dua cabang toko menggunakan uji-t. Penyelesaian dengan Python: import numpy as np import scipy.stats as stats # Data penjualan dua cabang toko cabang_a = [200, 220, 250, 270, 230, 290, 310] cabang_b = [190, 210, 240, 260, 220, 280, 300] # Uji-t independen stat, p_value = stats.ttest_ind(cabang_a, cabang_b) print(f"Statistik uji-t: {stat:.2f}") print(f"P-value: {p_value:.4f}") # Interpretasi hasil if p_value < 0.05: print("Terdapat perbedaan signifikan antara dua cabang toko.") else: print("Tidak ada perbedaan signifikan antara dua cabang toko.") Kode ini membantu dalam pengambilan keputusan berbasis data, misalnya untuk menilai efektivitas strategi pemasaran antar cabang. Kesimpulan Pelatihan Statistika dan Data Science BNSP Online memberikan pemahaman mendalam tentang analisis statistik dan probabilitas dalam Data Science. Dengan pendekatan berbasis praktik, peserta akan memperoleh keterampilan yang langsung dapat diterapkan di berbagai industri. Kami memiliki pelatihan dan sertifikasi BNSP Online, termasuk Sertifikasi BNSP Statistika Online, Sertifikasi BNSP Data Science Online, dan Sertifikasi BNSP Analisis Data Online.