Pelajari cara menerapkan model machine learning pada tahap produksi dengan membuat dan mengimplementasikan prinsip MLOps menggunakan MLflow.

Pelajari penerapan machine learning dengan real-world projects mulai dari predictive analytics, sentiment analysis, dan sistem rekomendasi.

Pelajari berbagai penerapan deep learning mulai dari klasifikasi gambar dan teks, time series, sistem rekomendasi, hingga Generative AI.

Pelajari dasar dalam membangun RESTful API, dari HTTP server, routing, hingga membangun Back-End untuk aplikasi yang nyata.

Pelajari cara menyiapkan dan memproses data untuk proyek data science dan machine learning menggunakan Python, SQL, dan PostgreSQL.

Pelajari dasar machine learning dengan fokus materi supervised learning, unsupervised learning, hingga teknik meningkatkan performa model.

Pelajari berbagai konsep dasar analisis data beserta tahapannya, dilengkapi pembahasan studi kasus menggunakan bahasa pemrograman Python.

Pelajari logika-logika dasar dalam pemrograman dimulai dari jenis-jenis logika pemrograman, gerbang logika, hingga computational thinking.

Kelas ini memberikan pemahaman terkait dasar-dasar Artificial Intelligence dan subbidang AI mencakup Machine Learning serta Deep Learning.

Pelajari kelima prinsip desain yang merupakan pedoman untuk rancangan kode yang baik pada pemrograman berorientasi objek (OOP).

Pelajari dasar Python hingga library populer yang menjadi landasan tren industri data science, machine learning, dan back-end development.

Pelajari teknik dasar untuk representasi hasil secara visual sehingga dapat menceritakan dan mempresentasikan data secara efektif.