Belajar Dasar Data Science
Topik:
Machine Learning DataLevel: Dasar
Siswa Terdaftar
Topik:
Machine Learning DataLevel: Dasar
Siswa Terdaftar
Kelas ini merupakan langkah ke-satu Anda untuk menjadi Data Scientist.
Perkembangan teknologi yang masif berbanding lurus dengan maraknya data yang diperoleh oleh setiap perusahaan. Agar tetap dapat bersaing, banyak perusahaan menggunakan data science untuk mengolah data hingga menjadi informasi yang dibutuhkan. Namun, eksistensi seorang data scientist saat ini masih minim sehigga menjadikan profesi tersebut banyak dicari di Indonesia. Maka dari itu, kelas ini akan merupakan langkah awal untuk Anda menjadi seorang data scientist andal serta menjawab kebutuhan industri.Â
Kelas ini merupakan langkah ke-satu Anda untuk menjadi Data Scientist.
Peralatan Belajar
Spesifikasi minimal perangkat:
Prosesor
Intel Dual Core (Rekomendasi Core i3 ke atas)
Tools yang dibutuhkan untuk belajar:
Web Browser (Google Chrome atau Mozilla Firefox)
Lihat semua peralatan belajar
Lihat semua peralatan belajarKelas 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)
Kelas ini membutuhkan beberapa tools berikut:
Web Browser (Google Chrome atau Mozilla Firefox)
Metode Ajar
Lihat semua metode ajar
Lihat semua metode ajarKontributor
3Curriculum Developer yang membangun kelas ini:
Hanifa Ajeng Supartiwi
Content Writer at Dicoding Indonesia
Angel Metanosa Afinda
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Reviewer
3Code Reviewer yang akan me-review tugas dan kode Anda:
Ridha Ginanjar
Curriculum Developer and Technical Instructor at Dicoding Indonesia
Lihat semua kontributor dan reviewer
Lihat semua kontributor dan reviewerKontributor kelas
Curriculum Developer yang membangun kelas ini:
Hanifa Ajeng Supartiwi
Content Writer at Dicoding Indonesia
Angel Metanosa Afinda
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Ridha Ginanjar
Curriculum Developer and Technical Instructor at Dicoding Indonesia
Tim Reviewer
Code Reviewer yang akan me-review tugas dan kode Anda:
Ridha Ginanjar
Curriculum Developer and Technical Instructor at Dicoding Indonesia
Hanifa Ajeng Supartiwi
Content Writer at Dicoding Indonesia
Angel Metanosa Afinda
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Ribuan siswa sukses belajar di Dicoding Academy. Apa kata mereka? Berikut adalah testimoni asli mereka.
Lihat semua testimoni
Lihat semua testimoniBerikut adalah beberapa pertanyaan yang paling sering ditanyakan.
Materi yang akan Anda pelajari pada kelas ini.
Modul ini mengenalkan sistem belajar di kelas secara umum dari mulai Persetujuan Hak Cipta, Prasyarat Kemampuan, Prasyarat Tools, Mekanisme Belajar, Forum Diskusi, Glosarium, hingga Daftar Referensi.
1 Menit
5 Menit
2 Menit
3 Menit
5 Menit
5 Menit
4 Menit
15 Menit
Modul ini menunjukkan secara luas tentang data mulai dari Berkenalan dengan Data, kemudian menjelaskan Data, Data, dan Keputusan, hingga terdapat latihan terkait data untuk mengasah kemampuan setelah pemaparan materi.
15 Menit
15 Menit
0 Menit
15 Menit
10 Menit
20 Menit
10 Menit
Kuis The Power of Data
10 Menit
Modul ini mengenalkan ilmu dasar data science mulai dari Say Hi to Data Science yang berisi deskripsi dan fakta menarik tentang data science, kemudian terdapat tren data science di dunia, hubungan antara matematika dan data science, hingga hierarki data science.
Say Hi, to Data Science
20 Menit
Dampak Data Science di Dunia
15 Menit
Data Science dan Matematika
30 Menit
Metodologi Data Science
10 Menit
Keterampilan Data Scientist
15 Menit
Rangkuman Fundamental Data Science
10 Menit
Kuis Fundamental Data Science
10 Menit
Setelah mempelajari fundamental data science, modul ini berisi penyusun data science yaitu analisis data. Modul ini menunjukkan cara menganalisis hingga memvisualisasikan sebuah data dengan tahapan-tahapan yang runut. Selain itu, terdapat latihan untuk mengasah kemampuan setelah pemaparan materi.
Pengenalan Analisis Data
15 Menit
Analisis Data 101
60 Menit
Rangkuman Menjelajahi Analisis Data
10 Menit
Kuis Menjelajahi Analisis Data
10 Menit
Modul ini mengeksplorasi teknologi dan tools yang digunakan oleh data science seperti SQL, NoSQL, Excel/Spreadsheet, SPSS, Tableau, hingga perbandingan antara Python dan R.
Teknologi Penyimpanan Data
10 Menit
Perangkat Pengolahan Data
10 Menit
Perangkat Visualisasi Data
5 Menit
Bahasa Pemrograman dalam Data Science
10 Menit
Teknologi Machine Learning
10 Menit
Teknologi Pendukung GitHub
10 Menit
Rangkuman Teknologi dan Perangkat Pendukung Data Science
10 Menit
Kuis Teknologi dan Perangkat Pendukung Data Science
10 Menit
Selain rumpun ilmu dalam dunia data, ilmu data science juga membutuhkan keahlian dalam teknologi di mana meliputi pembelajaran machine learning di dalamnya. Modul ini mengenalkan penggunaan machine learning di dunia data science, mulai dari scope machine learning, kemudian alasan adanya machine learning di data science, hingga machine learning di mana-mana yang menunjukkan penerapan machine learning di dunia.
Halo, Machine Learning
10 Menit
Popularitas Machine Learning
15 Menit
Tipe-Tipe Machine Learning
15 Menit
Algoritma Machine Learning Tradisional
10 Menit
Algoritma Deep Learning
15 Menit
Rangkuman Machine Learning untuk Data Science
10 Menit
Kuis Machine Learning untuk Data Science
10 Menit
Modul ini menunjukkan peluang data science di dunia, mulai dari peluang karier di dunia data, kemudian tips & triks menjadi data scientist, hingga latihan membuat portofolio data scientist.
Peluang Karier di Dunia Data
15 Menit
Tips Menjadi Data Scientist
50 Menit
Latihan Membuat Portofolio
0 Menit
Serba-Serbi Persiapan Karier
15 Menit
Rangkuman Mulailah Mencari Peluang: Eksplorasi Hingga Membuat Portofolio
10 Menit
Kuis Mulailah Mencari Peluang: Eksplorasi Hingga Membuat Portofolio
10 Menit
Ujian akhir yang harus ditempuh untuk lulus dari kelas ini.
Rangkuman Kelas
30 Menit
Ujian Akhir
30 Menit