Belajar Machine Learning untuk Pemula

4.82 •

Machine Learning

Learning Path

Belajar Machine Learning untuk Pemula

Teknologi:

Machine Learning

Level: Pemula

Level: Pemula 30 Jam Belajar

34.132

Siswa Terdaftar

Pelajari materi dasar pengembangan machine learning dan langkah menciptakan model machine learning pertamamu untuk memproses data.

Belajar Sekarang

Informasi kelas Lihat silabus

Learning Path Machine Learning Developer

Kelas ini merupakan langkah ke-tiga Anda untuk menjadi Machine Learning Developer.

Langkah sebelumnya

Langkah 2

Memulai Pemrograman Dengan Python

20 Jam 4,76 Level Dasar

Langkah setelahnya

Langkah 4

Belajar Pengembangan Machine Learning

40 Jam 4,83 Level Menengah

Apa yang akan Anda dapatkan

Sertifikat

Dapatkan sertifikat standar industri setelah menyelesaikan kelas ini.

Code Review

Kode yang Anda kerjakan akan di-review secara komprehensif oleh Reviewer.

Forum Diskusi

Diskusikan materi belajar dengan siswa lainnya.

Modul Tutorial

Materi bacaan elektronik disajikan dengan bahasa yang mudah dipahami.

Submission

Uji kemampuan teknis Anda dengan mengerjakan tugas submission.

Level Pemula
Mempelajari topik dasar dengan objektif membuat produk, sistem, atau latihan sederhana.

Deskripsi

Data sudah menjadi komoditi yang laku untuk diperjual-belikan. Sangat penting untuk mengetahui bagaimana data dapat diproses karena dengan pemrosesan data inilah suatu data yang banyak dapat dijadikan sebagai informasi yang bernilai tinggi. Salah satu pekerjaan yang berhubungan dengan pemrosesan data ini adalah Machine Learning Developer yang memiliki pengetahuan untuk menggunakan pembelajaran mesin untuk mengenali pattern yang tersembunyi di antara banyak data dan bagaimana menggunakannya. Sebagai contoh, 75% dari pengguna Netflix memilih film berdasarkan rekomendasi algoritma machine learning aplikasi tersebut.

Machine Learning dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi dari berbagai pekerjaan.
Machine Learning dapat diimplementasikan ke berbagai industri dan berbagai jenis data sehingga kegunaannya sangat luas.
Banyak perusahaan memiliki jumlah data yang sangat besar sehingga perlu diproses dengan machine learning untuk mendapatkan informasi yang berarti.
Kebutuhan karier di bidang Machine Learning sangatlah tinggi dan jumlah praktisinya juga masih sedikit sehingga peluangnya masih sangat besar.
Pemahaman tentang machine learning adalah keharusan untuk menjadi seorang Machine Learning Developer ataupun Data Scientist.

Target dan Sasaran Siswa

Kelas ditujukan bagi pemula yang ingin memulai kariernya di bidang machine learning dengan mengacu pada standar kompetensi industri.
Kelas dapat diikuti oleh siswa yang melek IT sehingga wajib memiliki dan dapat mengoperasikan komputer dengan baik.
Anda diharapkan memiliki latar belakang dan pemahaman mengenai matematika dasar, seperti aljabar linear, probabilitas, dan kalkulus dasar.
Siswa harus bisa belajar mandiri, berkomitmen, benar-benar punya rasa ingin tahu, dan tertarik pada subjek materi, karena sebaik apa pun materi kelas ini, tidak akan berguna tanpa keseriusan siswa untuk belajar, berlatih, dan mencoba.
Di akhir kelas, siswa dapat belajar materi dasar dan algoritma-algoritma Machine Learning, serta mampu mengimplementasikannya dalam membuat model Machine Learning untuk memproses data.

Selengkapnya

Sembunyikan

Learning Path

Kelas ini merupakan langkah ke-tiga Anda untuk menjadi Machine Learning Developer.

Langkah sebelumnya

Langkah 2

Memulai Pemrograman Dengan Python

20 Jam 4,76 Level Dasar

Langkah setelahnya

Langkah 4

Belajar Pengembangan Machine Learning

40 Jam 4,83 Level Menengah

Peralatan Belajar

Spesifikasi minimal perangkat:

Prosesor

Intel Dual Core (Rekomendasi Core i3 ke atas)

Tools yang dibutuhkan untuk belajar:

Google Colaboratory

Cara penggunaan akan diajarkan pada kelas ini.

Lihat semua peralatan belajar

Peralatan Belajar

Spesifikasi minimal perangkat

Kelas ini membutuhkan spesifikasi perangkat seperti berikut:

RAM

2GB (Rekomendasi 4GB)

Layar

1366 x 768 (Rekomendasi Full HD 1920 x 1080)

Sistem Operasi

Windows, Linux, MacOS

Prosesor

Intel Dual Core (Rekomendasi Core i3 ke atas)

Tools

Kelas ini membutuhkan beberapa tools berikut:

Google Colaboratory

Cara penggunaan akan diajarkan pada kelas ini.

Metode Ajar

Online - Self-paced Learning
- Total jam belajar : 30 jam
- Rekomendasi waktu belajar : 10 jam per minggu (selesai dalam 21 hari)
- Anda tentukan sendiri berapa lama waktu yang akan digunakan untuk belajar materi kelas ini selama masih aktif terdaftar pada kelas
Fasilitas Pengajaran
- Materi bacaan elektronik : Materi akan disajikan dalam bentuk teks dan bacaan
- Forum diskusi : Setiap kelas memiliki sebuah forum diskusi yang dapat Anda gunakan untuk bertanya dan berdiskusi
- Evaluasi pembelajaran : Submission (proyek akhir) berupa pembuatan model machine learning untuk klasifikasi gambar
Sertifikat kompetensi

Lihat semua metode ajar

Metode Ajar

Online - Self-paced Learning
- Total jam belajar : 30 jam
- Rekomendasi waktu belajar : 10 jam per minggu (selesai dalam 21 hari)
- Anda tentukan sendiri berapa lama waktu yang akan digunakan untuk belajar materi kelas ini selama masih aktif terdaftar pada kelas
Fasilitas Pengajaran
- Materi bacaan elektronik : Materi akan disajikan dalam bentuk teks dan bacaan
- Forum diskusi : Setiap kelas memiliki sebuah forum diskusi yang dapat Anda gunakan untuk bertanya dan berdiskusi
- Evaluasi pembelajaran : Submission (proyek akhir) berupa pembuatan model machine learning untuk klasifikasi gambar
Sertifikat kompetensi

Kontributor

Curriculum Developer yang membangun kelas ini:

Tia Dwi Setiani

Curriculum Developer at Dicoding Indonesia

Rahmat Fajri

Curriculum Developer at Dicoding Indonesia

Reviewer

Code Reviewer yang akan me-review tugas dan kode Anda:

Dimas Catur Wibowo

Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Associate Android Developer

Adrianus Yoza A.

Data Scientist at Dicoding Indonesia

Google Associate Cloud Engineer Certified
Intel Software Innovator
ASEAN Future Workforce Council Country Lead - Indonesia

Agista Septiyanto

Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Associate Android Developer

Ahmad Emir Al Fatah

External Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Lead Developer Student Club by Google Developer
Tensorflow Developer Certified

Alfian Yusuf Abdullah

Head of Reviewer at Dicoding Indonesia

Associate Android Developer
Kotlin Enthusiast
UI/UX Enthusiast

Lihat semua kontributor dan reviewer

Kontributor & Reviewer

Kontributor kelas

Curriculum Developer yang membangun kelas ini:

Tia Dwi Setiani

Curriculum Developer at Dicoding Indonesia

Rahmat Fajri

Curriculum Developer at Dicoding Indonesia

Tim Reviewer

Code Reviewer yang akan me-review tugas dan kode Anda:

Dimas Catur Wibowo

Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Associate Android Developer

Adrianus Yoza A.

Data Scientist at Dicoding Indonesia

Google Associate Cloud Engineer Certified
Intel Software Innovator
ASEAN Future Workforce Council Country Lead - Indonesia

Agista Septiyanto

Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Associate Android Developer

Ahmad Emir Al Fatah

External Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Lead Developer Student Club by Google Developer
Tensorflow Developer Certified

Alfian Yusuf Abdullah

Head of Reviewer at Dicoding Indonesia

Associate Android Developer
Kotlin Enthusiast
UI/UX Enthusiast

Nanang Sutisna

- Dicoding Graduate

- Dicoding External Reviewer for Machine Learning Path

Gabril Hozanna

Data Warehouse Engineer at Gojek

Data Enthusiast

Fahmi Jabbar

External Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Certified TensorFlow Developer

Zanuar Ekaputra Rus'an

Software Engineer, Reviewer at Dicoding Indonesia

Multi-stack Engineer.
Certified TensorFlow Developer.

Dimas Anom Priyayi

External Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Software Engineering and Data Science Enthusiast
TensorFlow Developer

Alexzander Purwoko Widiantoro

Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Associate Android Developer
Microsoft Certified: Azure Fundamental
Android, Web & IoT Enthusiast

Mellania Permata Sylvie

External Reviewer Machine Learning di Dicoding

Information system student, Machine Learning Enthusiasm, and Tensorflow Developer Certified

Gusti Muhammad Aulia Nur Sulthan

Hallo Semua.

Perkenalkan nama saya Gusti Muhammad Aulia Nur Sulthan biasa di panggil tann. saat ini saya mahasiswa tingkat akhir. saya sangat tertarik dibidang Artificial Intelligence dan sedang berfokus di Natural language processing.

saya sangat open untuk kolaborasi khususnya di machine learning.

Rifky Bujana Bisri

Undergraduate Student at University of British Columbia

Undergraduate Student at The University of British Columbia

Aditya Firman Ihsan

Tensorflow Developer Certified

Lecturer at Telkom University School of Computing

Tensorflow Developer Certified

Aninditya Anggari Nuryono

External Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Lecturer & Researcher in Machine Learning & Robotics

Sarah Salsabila

Ex-Reviewer at Dicoding Indonesia

Computer Science Student , Machine Learning and Data Science Enthusias

Ni Made Yuli Cahyani

* Machine Learning and Data Enthusiast

* Dicoding Graduate

* Bangkit 2021 Graduate

Louis Aldorio

External Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Machine Learning Enthusiast And Software Engineer specialized in GO

Dimas Catur Wibowo

Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Associate Android Developer

Adrianus Yoza A.

Data Scientist at Dicoding Indonesia

Google Associate Cloud Engineer Certified
Intel Software Innovator
ASEAN Future Workforce Council Country Lead - Indonesia

Agista Septiyanto

Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Associate Android Developer

Ahmad Emir Al Fatah

External Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Lead Developer Student Club by Google Developer
Tensorflow Developer Certified

Alfian Yusuf Abdullah

Head of Reviewer at Dicoding Indonesia

Associate Android Developer
Kotlin Enthusiast
UI/UX Enthusiast

Nanang Sutisna

- Dicoding Graduate

- Dicoding External Reviewer for Machine Learning Path

Gabril Hozanna

Data Warehouse Engineer at Gojek

Data Enthusiast

Fahmi Jabbar

External Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Certified TensorFlow Developer

Zanuar Ekaputra Rus'an

Software Engineer, Reviewer at Dicoding Indonesia

Multi-stack Engineer.
Certified TensorFlow Developer.

Dimas Anom Priyayi

External Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Software Engineering and Data Science Enthusiast
TensorFlow Developer

Alexzander Purwoko Widiantoro

Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Associate Android Developer
Microsoft Certified: Azure Fundamental
Android, Web & IoT Enthusiast

Mellania Permata Sylvie

External Reviewer Machine Learning di Dicoding

Information system student, Machine Learning Enthusiasm, and Tensorflow Developer Certified

Gusti Muhammad Aulia Nur Sulthan

Hallo Semua.

saya sangat open untuk kolaborasi khususnya di machine learning.

Rifky Bujana Bisri

Undergraduate Student at University of British Columbia

Undergraduate Student at The University of British Columbia

Aditya Firman Ihsan

Tensorflow Developer Certified

Lecturer at Telkom University School of Computing

Tensorflow Developer Certified

Aninditya Anggari Nuryono

External Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Lecturer & Researcher in Machine Learning & Robotics

Sarah Salsabila

Ex-Reviewer at Dicoding Indonesia

Computer Science Student , Machine Learning and Data Science Enthusias

Ni Made Yuli Cahyani

* Machine Learning and Data Enthusiast

* Dicoding Graduate

* Bangkit 2021 Graduate

Louis Aldorio

External Code Reviewer at Dicoding Indonesia

Machine Learning Enthusiast And Software Engineer specialized in GO

Testimoni Siswa

Ribuan siswa sukses belajar di Dicoding Academy. Apa kata mereka? Berikut adalah testimoni asli mereka.

Moch Billy Refanto

Telkom University

Belajar Machine Learning untuk Pemula

Belajar di Dicoding waktu dan tempatnya flexible, bisa belajar kapan aja dan di mana aja. Materinya mudah dipahamin. Jika bingung dengan materinya, tanyakan di menu diskusi atau di bot yang bernama Dibantu. Untuk verifikasi submission cepat dan memberikan solusi ataupun saran.

Baca selengkapnya

Welly Setiawan Limantoro

Ardomus Networks Corporation

Belajar Machine Learning untuk Pemula

Materi "to the point" namun tidak kehilangan inti sari. Sangat direkomendasikan untuk pemula mau pun yang punya pengetahuan Deep Learning. Ditantang bagaimana membuat model dengan data latih sedikit namun akurasinya di atas 95%, sebuah studi kasus yang relevan dengan kenyataan.

Baca selengkapnya

Lihat semua testimoni

Testimoni Siswa

Moch Billy Refanto

Telkom University

Belajar Machine Learning untuk Pemula

Belajar di dicoding waktu dan tempat nya flexible, bisa belajar kapan aja dan dimana aja, materi nya mudah di pahamin. Jika bingung dengan materi nya tanyakan di menu diskusi atau di bot yang bernama di bantu. untuk verifikasi submission cepat dan memberikan solusi ataupun saran.

Welly Setiawan Limantoro

Ardomus Networks Corporation

Belajar Machine Learning untuk Pemula

Materi "to the point" namun tidak kehilangan inti sari dari masing-masing materi yang disampaikan. Sangat direkomendasikan untuk pemula maupun yang sudah punya pengetahuan dasar tentang Machine Learning / Deep Learning. Di akhir modul anda akan ditantang bagaimana membuat sebuah Machine Learning model dengan jumlah sedikit data latih namun akurasinya tinggi hingga di atas 95%, sebuah studi kasus yang relevan dengan kenyataan di mana tidak mudah mendapatkan data latih.

Alifian Mahardhika Maulana

Kanazawa University

Belajar Machine Learning untuk Pemula

Saya baru tahu Dicoding beberapa bulan lalu di sosial media, Alhamdulillah dapat rejeki beasiswa ID Camp dari Indosat Ooredo dan bisa mengikuti kelas Machine Learning ini. Materi yang disampaikan sangat lengkap, tugas submissionnya juga memberikan banyak pelajaran baru bagi saya. Terima kasih Dicoding.

Avicena Ilham Ghifarie

Selleri

Belajar Machine Learning untuk Pemula

Belajar di kelas ini membuat saya belajar banyak tentang Machine Learning. Walau sebelumnya sudah sering belajar dari berbagai sumber, namun kelas ini ternyata mampu melengkapi ilmu saya agar semakin solid. Karena untuk menjadi Data Scientist kita harus menjadi lifelong learner

Punya pertanyaan seputar kelas ini?

Berikut adalah beberapa pertanyaan yang paling sering ditanyakan.

Bagaimana cara memasukkan token Academy? Aturan membuat pertanyaan di forum diskusi kelas Bagaimana cara mencetak sertifikat kelulusan kelas?

Lihat semua FAQ

Silabus

Materi yang akan Anda pelajari pada kelas ini.

Persiapan Belajar

Memahami HAKI, mekanisme belajar, forum diskusi, glosarium, dan daftar referensi.

5 Artikel

30 menit

Pengenalan Data

Pengenalan ke machine learning dan teknik-teknik untuk pengolahan data, seperti data collecting, data cleaning, dan data processing.

15 Artikel

450 menit

Pengenalan Machine Learning
40 Menit
Mengapa Machine Learning
15 Menit
Jenis-Jenis Machine Learning
20 Menit
Tools dan Library Populer pada Python untuk Machine Learning dan Data Science
40 Menit
Data Collecting
40 Menit
Data Cleaning
30 Menit
Data Processing
60 Menit
Latihan Konversi Pandas Dataframe
30 Menit
Data Preparation dengan Teknik One-Hot-Encoding
10 Menit
Data Preparation dengan Normalization dan Standardization
50 Menit
Data Storage/Warehouse
15 Menit
Datasets
30 Menit
Latihan SKLearn Train Test Split
30 Menit
Data Evaluation
10 Menit
Latihan SKLearn Cross Validation Split
30 Menit

Supervised dan Unsupervised Learning

Memahami 2 jenis machine learning yaitu supervised dan unsupervised learning, dengan contoh model regresi linear dan decision tree.

14 Artikel

275 menit

Pendahuluan Supervised dan Unsupervised Learning

10 Menit
Supervised Learning

10 Menit
Supervised : Classification

10 Menit
Latihan SKLearn Decision Tree

30 Menit
Supervised : Regression

20 Menit
Latihan SKLearn Linear Regression

30 Menit
Latihan SKLearn Logistic Regression

30 Menit
Unsupervised Learning

10 Menit
Unsupervised : Clustering

10 Menit
K-means Clustering

20 Menit
Latihan SKLearn K-means

30 Menit
Recommendation

5 Menit
Dimensionality Reduction : LDA, PCA, dan t-SNE

30 Menit
Latihan SKLearn PCA

30 Menit

Support Vector Machine (SVM)

Menjelaskan tentang SVM, salah satu model machine learning yang populer. Di sini juga akan belajar tentang clustering dengan k-means.

5 Artikel

155 menit

Pendahuluan Support Vector Machine

15 Menit
Support Vector Machine Classifier

40 Menit
Latihan SKLearn SVM untuk Klasifikasi

30 Menit
Support Vector Regression

40 Menit
Latihan SKLearn SVR

30 Menit

Dasar-Dasar Machine Learning

Menjelaskan tentang alur kerja (workflow) dari suatu proyek machine learning, dan juga menjelaskan overfitting, underfitting, dan model selection.

7 Artikel

160 menit

Pendahuluan Dasar-Dasar Machine Learning

5 Menit
Machine Learning Workflow

45 Menit
Machine Learning Use Case

10 Menit
Overfitting dan Underfitting

15 Menit
Model Selection

10 Menit
Latihan SKLearn dengan Teknik Grid Search

30 Menit
Menambahkan/Mengurangi Fitur

45 Menit

Neural Network

Belajar mengenal dasar dari neural network. Akan diterangkan mengenai multi layer perceptron serta convolutional neural network dalam image classification.