R merupakan bahasa pemrograman alias programming language dan free software untuk komputasi statistik dan visualisasi data. R dapat digunakan untuk eksplorasi dalam hampir semua jenis data karena banyaknya jenis packages dan tools yang dengan mudah bisa diadaptasi. Penggunaan fungsi – fungsi yang sangat kompleks juga dapat dengan mudah di atur di R. Maka dari itu, R banyak digunakan oleh ahli statistik dan data mining untuk mengembangkan software statistik dan analisis data. R juga dibangun dalam ekosistem yang baik sehingga memudahkan penggunanya untuk menemukan packages dalam CRAN, Bioconductor ataupun GitHub. R dikembangkan oleh statistisi untuk statistika, sehingga siapapun yang tidak memiliki keahlian programming dalam dengan mudah beradaptasi dengan R. R juga digunakan oleh banyak sekali Tech Company seperti Google hingga Microsoft.
Share Kelas Ini :
Informasi Umum
Pada materi ini, kita akan mempelajari tentang Dasar Pemrograman R, Exploratory Data Analysis, Visualisasi Data dengan R, Machine Learning pada R, Case Study: Regresi, Klasifikasi dan Clustering dengan R. Dalam materi dasar pemrograman kita akan belajar mulai dari operator – operator yang ada dalam R, tipe – tipe data hingga bagaimana menginstall packages serta bagaimana cara menggunakan packages. Setelah itu, dilanjutkan dengan materi Exploratory dan Visualisasi Data dengan R yaitu akan mempelajari bagaimana kita dapat melakukan exploratory ataupun visualisasi data dengan R sehingga dapat memperoleh insight dari data tersebut. Lalu, akan dibahas mengenai bagaimana kita menerapkan atau menggunakan model – model machine learning dengan R dan akan dibahas langsung dalam case study dalam berbagai masalah seperti regresi, klasifikasi, dan clustering.
Target Pembelajaran
- Peserta mampu menggunakan Program R serta mengenal fitur – fitur yang ada dalam R
- Peserta mampu melakukan Exploratory Data dan Visualisasi Data dengan R
- Peserta mampu menerapkan Machine Learning dengan R
- Peserta mampu menyelesaikan permasalahan Regresi, Klasifikasi dan Clustering dengan R
Spesifikasi
- PC/Laptop yang sudah terinstal RStudio atau dapat menggunakan Google Collaboratory
- Komputer dengan internet yang cepat
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.
Detail Course
-
Penyusun Materi
BISA AI Academy
-
Harga Course
FREE
Pemula
3 Jam
1340 Siswa
6 Modul
4.6
