Algoritma Data Mining

Siap kuasai algoritma inti dalam dunia data mining? Gabung di course Fundamental Data Mining Algorithms dan pelajari cara kerja SVM, Decision Tree, KNN, Naive Bayes, hingga K-Means dari nol!

  • Cocok untuk pemula & profesional yang ingin memperkuat pondasi data
  • Dukung kariermu sebagai Data Analyst, AI Engineer, atau Data Scientist
  • Sertifikat resmi dari BISA AI Academy

Yuk daftar sekarang dan bangun karier datamu dari dasar yang kuat!

Share Kelas Ini :


Informasi Umum
Course ini akan mengajak Anda menyelami berbagai algoritma populer yang digunakan dalam dunia Data Mining. Anda akan mempelajari algoritma-algoritma penting seperti Support Vector Machine, Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, hingga K-Means—yang semuanya menjadi fondasi penting dalam proses pengolahan dan analisis data. Dengan memahami course ini, Anda tidak hanya mengenal konsep di balik setiap algoritma, tapi juga membangun dasar kuat untuk mengembangkan solusi berbasis data. Materi yang disajikan sangat relevan untuk menunjang karier sebagai Data Scientist, Data Analyst, AI Engineer, maupun profesi lainnya di bidang teknologi data.

Target Pembelajaran
1. Peserta mampu memahami konsep dan metode data mining.
2. Peserta mampu mengimplementasikan algoritma data mining ke dalam kasus data.
3. Peserta mampu menerapkan metode data mining menggunakan 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 Academy
  • Harga Course
    FREE

  • Pemula

    3 Jam

    1558 Siswa

    6 Modul

    4.6