>- Selamat datang di website PT Fiqry Jaya Manunggal. Semoga anda senantiasa sehat afiat. Kami siap melayani anda
Fundamental Machine Learning
Rp 6.500.000| Stok | Tersedia |
| Kategori | 100+ Pelatihan Engineering & Migas Profesional 2026 | Sertifikat Resmi, IT |
Trainer: Andika Bayu Saputra, S.Kom, M.Kom
Fundamental Machine Learning
Fundamental Machine Learning A-Z: Hands-on Python & R in Data Science
BACKGROUND:
Di era digital, penguasaan Machine Learning bukan lagi pilihan. Seperti kita ketahui saat ini ada demikian banyak bahasa pemrogram komputer. Ini adalah kebutuhan strategis untuk tetap relevan dalam dunia data. Pelatihan ini dirancang komprehensif agar peserta memiliki pondasi kuat pada konsep inti Machine Learning. Peserta juga langsung mempraktikkannya menggunakan dua bahasa paling populer di dunia data: Python dan R. Melalui pendekatan hands-on, peserta dibimbing langkah demi langkah dari pengolahan data hingga evaluasi model. Semua dilakukan dalam suasana belajar yang interaktif dan aplikatif.
Pelatihan ini menggabungkan teori yang mudah dipahami dengan praktik nyata berbasis studi kasus. Program ini sangat ideal bagi profesional yang ingin mengoptimalkan data menjadi solusi bisnis nyata. Peserta akan mempelajari algoritma penting seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan reduksi dimensi. Mereka juga menguasai teknik evaluasi dan tuning model untuk menghasilkan prediksi yang andal dan actionable. Di akhir pelatihan, peserta siap menjalankan proyek Machine Learning end-to-end secara mandiri.
OBJECTIVES:
• Memahami konsep dasar dan algoritma utama dalam Machine Learning.
• Mengoperasikan & membangun model Machine Learning menggunakan Python & R secara praktis.
• Melakukan eksplorasi data, pra-pemrosesan, pelatihan model, evaluasi performa, serta interpretasi hasil secara menyeluruh.
• Mengembangkan pemikiran analitis berbasis data untuk pengambilan keputusan yang lebih cerdas.
• Mengimplementasikan proyek Machine Learning dari awal hingga akhir berdasarkan studi kasus dunia nyata.
Recommended Participants
• Data Analyst, Data Engineer, dan Business Analyst yang ingin meningkatkan kemampuan teknis ke level Machine Learning.
• Professional keuangan, kesehatan, energi, telekomunikasi, pemasaran, dan sektor lain yang bergantung pada analisis data untuk pengambilan keputusan.
• Manajer atau pengambil keputusan yang ingin memahami potensi Machine Learning dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi di organisasi.
Course Outline
Pengenalan Data Science & Machine Learning:
1.1. Pengenalan Data Science dan Machine Learning
– Apa itu Data Science, Machine Learning, dan AI?
– Tipe pembelajaran: Supervised, Unsupervised, Reinforcement
– Workflow dasar machine learning
1.2. Tools & Lingkungan Kerja
– Pengenalan Python (Jupyter, Anaconda)
– Pengenalan R (RStudio)
– Instalasi pustaka ML: scikit-learn, pandas, tidyverse, caret
1.3. Eksplorasi dan Pra-pemrosesan Data
– Membaca dan menampilkan data
– Data wrangling, handling missing values
– Feature engineering
– Visualisasi eksploratif (Python & R)
Supervised Learning
2.1. Regresi Linier
– Konsep dasar regresi
– Implementasi regresi linier di Python & R
– Evaluasi model: MAE, MSE, R²
2.2. Klasifikasi – Logistic Regression & KNN
– Logistic Regression & konsep probabilitas
– K-Nearest Neighbors (KNN)
– Evaluasi klasifikasi: Confusion Matrix, Accuracy,
Precision, Recall, F1-score
2.3. Decision Tree & Random Forest
– Struktur pohon keputusan
– Ensemble Learning: Bagging & Random Forest
– Feature Importance
Unsupervised Learning & Model Optimization
3.1. Clustering – K-Means & Hierarchical Clustering
– Konsep clustering dan pengelompokan
– Visualisasi klaster
– Evaluasi clustering: Silhouette Score
3.2. Dimensionality Reduction – PCA
– Tujuan reduksi dimensi
– PCA (Principal Component Analysis)
– Visualisasi hasil PCA
3.3. Model Evaluation & Tuning
– Cross-validation
– Grid Search & Random Search
– Overfitting vs Underfitting
Proyek Mini & Studi Kasus Nyata
4.1. End-to-End Machine Learning Project
– Studi kasus: Prediksi harga rumah/ churn pelanggan/klasifikasi penyakit
– Alur lengkap: load data → EDA → model → tuning → evaluasi
4.2. Interpretasi & Presentasi Model
– SHAP & Feature Importance (opsional)
– Visualisasi prediksi dan komunikasi hasil
4.3. Deployment Dasar (Opsional)
– Menyimpan model dengan joblib/pickle (Python) & saveRDS (R)
About The Course Leader
Andika Bayu Saputra, S.Kom, M.Kom
Fundamental Machine Learning
Remaining Life Assessment
BACKGROUND: Remaining life assessment (RLA) is an attempt to measure, predict the remaining life of an equipment, ie. a boiler or other critical equipment in a plant. By knowing the remaining life of an equipment or part thereof, technicians can plan replacement or repair. It is also very important aspect from safety, operation, and asset…
Rp 7.950.000
Coal Dust Explosion
Background & Objectives: Coal dust explosion is one of the most hazardous risks in coal-fired power plants & coal handling facilities. Fine coal particles are highly combustible & under certain conditions, can lead to catastrophic explosions when exposed to ignition sources. The risk becomes even more critical as operations scale up & involve large quantities…
Rp 6.350.000
Integrated Production Optimization
Background & Objectives: A production system is the system that transports reservoir fluid from the subsurface to the surface and separates it into oil, gas, and water. From there the oil and gas streams are treated if necessary and prepared for sale or transport from the field. Any water produced will also treated and prepared…
Rp 8.950.000
Sistem Kontrol RHVAC
LATAR BELAKANG: Fungsi Refrigeration Heating Ventilating and Air Conditioning (RHAC) adalah untuk mengendalikan kondisi udara di dalam ruang yang ditentukan seperti suhu, kelembaban, kualitas udara, pasokan udara segar dari luar untuk mengendalikan kadar oksigen dan karbon dioksida, dan terakhir, mengendalikan pergerakan udara atau aliran udara. Selama bertahun-tahun, AC telah berubah dari sekadar mendinginkan ruangan menjadi…
Rp 6.950.000
Training Need Analysis (TNA)
INTRODUCTION: Apa Itu Training Need Analysis (TNA)? Training Need Analysis (TNA) atau Analisa Kebutuhan Pelatihan adalah proses penting dalam manajemen sumber daya manusia yang bertujuan untuk mengidentifikasi kebutuhan pelatihan di semua level manajemen. Proses ini dilakukan dengan mempertimbangkan tujuan strategis perusahaan jangka panjang, sehingga setiap pelatihan yang dilakukan dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap pencapaian tujuan…
Rp 7.500.000
Surface Wellhead System
Background The surface wellhead system plays critical role ensuring safe & efficient control of hydrocarbons from the reservoir to processing facilities. Positioned on surface, wellhead serves as the primary interface between subsurface operations & topside facilities. It provides structural and pressure control throughout the well’s life cycle. Among its key components, the Christmas tree enables…
Rp 6.350.000