Sebelum menggunakan data dengan metode atau teknik data mining sering kali kita harus melakukan beberapa langkah pendahuluan yang disebut sebagai preprocessing data. Hal ini dilakukan untuk medapatkan hasil analisis yang lebih akurat dalam pemakaian teknik machine learning maupun data mining.
Share Kelas Ini :
Informasi Umum
Pada materi ini kita akan mempelajari tentang preprocessing data. Sebelum menggunakan data dengan metode atau teknik data mining sering kali kita harus melakukan beberapa langkah pendahuluan yang disebut sebagai preprocessing data. Hal ini dilakukan untuk medapatkan hasil analisis yang lebih akurat dalam pemakaian teknik machine learning maupun data mining. Pengetahuan dasar yang anda butuhkan untuk memahami materi ini adalah bahasa pemrograman Python dan Preprocessing Data. Silabus yang disajikan di dalam course ini diantaranya adalah Data Cleaning, Data Transformation, dan Preprocessing Data with Python. Materi pada course ini berguna untuk profesi Data Scientist, Data Analyst, AI Engineer, dan profesi lain di bidang terkait.
Target Pembelajaran
1. Peserta mampu memahami konsep dan teknik yang ada pada preprocessing data.
2. Peserta mampu melakukan proses cleaning dan transformation pada data yang dimiliki,
3. Peserta mampu menerapkan teknik preprocessing data dengan menggunakan bahasa pemrograman python.
Spesifikasi
1. Komputer yang terinstall python 3 dan jupyter notebook (untuk pengerjaan offline).
2. Komputer dengan browser, koneksi internet, dan akun gmail agar dapat menggunakan Google Colaboratory (untuk pengerjaan online
Kriteria Kelulusan
Peserta diwajibkan untuk mengambil kuis dari setiap silabus yang ada di course. Tugas akhir dapat diakses jika peserta telah menyelesaikan kuis di setiap silabus dengan nilai yang memenuhi kriteria ketuntasan minimal (KKM) yaitu 70. Setelah peserta menyelesaikan kuis dan tugas akhir, maka peserta akan mendapatkan sertifikat.
Skema Penilaian
A. Kuis (80%)
Soal kuis di setiap silabus terdiri dari soal-soal pilihan ganda yang harus dijawab oleh peserta. Nilai kuis dapat diperoleh jika peserta dapat menyelesaikan kuis di setiap silabus dengan sempurna. Nilai kuis setiap silabus akan diakumulasikan sebanyak 10 %.
B. Tugas akhir (20%)
Tugas akhir terdiri dari satu soal analisis yang diambil dari silabus. Nilai tugas akhir dapat diperoleh jika peserta berhasil menyelesaikan tugas akhir dengan baik.
Jadwal Diskusi
Pada Course ini tidak ada diskusi.
Detail Course
-
Penyusun Materi
BISA.AI
-
Harga Course
FREE
Pemula
1 Jam
270 Siswa
2 Modul
4.9
