>- 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
Oil & Gas Operation
BACKGROUND: Kegitaaan operasi produki minyak dan gas, harus dilakukan seoptimal mungkin untuk memberikaan keuntungn yang lebih besar bagi perusahaaan. Untuk itu pemahaaman yang tepat bagi seluruh tim personal produksi di lapangan harus terus ditingkatkan. Training ini akan membahas caara operasi produksi sumur minyak dan gas, Teknik dan proses mengangkat dan mengalirkannya di permukaan dan cara…
Rp 7.950.000
Technical Projects Documents Management
BACKGROUND: Every good project produces documentation that is well organized and easy to find. Return when information is needed to proceed to the next project phase or operation/maintenance process. It can be done manually although using software is much better. Nevertheless, it is very important that it shall exist & well managed OBJECTIVES: This…
Rp 7.950.000
Time Management and Negotiation
BACKGROUND Pengaturan waktu (Time Management) dan negosiasi yang efektif merupakan hal mendasar untuk lingkup berbagai wilayah kehidupan termasuk dalam mengaturan kerja di lingkup perusahaan. Sering terjadi permalahan timbulnya pekerjaan yang tidak dapat di selesaikan sesuai dengan tencana, hal ini bias di sebabkan oleh karena terlalu banyaknya pekerjaan atau tidak terjadualnya pekerjaan/ aktivitas. Intinya pengaturan waktu…
Rp 7.500.000
Reliability Centered Maintenance (RCM), Fundamental for Maintenance Energy
BACKGROUND: Reliability Centered Maintenance (RCM) is an essential strategy for optimizing maintenance programs, particularly in industries such as energy, manufacturing, and petrochemicals. By implementing RCM, companies can prevent costly equipment failures through predictive and preventive maintenance techniques. This RCM training for Maintenance Energy 2024 will provide participants with the necessary knowledge to apply effective maintenance…
Rp 7.950.000
Engineering Economic Analysis
PENDAHULUAN: Para insinyur, manajer teknik, atau bahkan semua orang akan dihadapkan pada dua lingkungan penting yang saling berkaitan, yaitu lingkungan fisik dan lingkungan ekonomi. Pengetahuan yang baik tentang lingkungan fisik akan banyak mendasari kemampuan seseorang untuk melihat, mengidentifikasi, dan mengendalikan konsep-konsep teknis. Dengan demikian, lingkungan fisik yang ada di sekelilingnya akan bisa digiring pada suatu…
Rp 7.500.000
Deklarasi Kondisi Indeks Kinerja Pembangkit
BACKGROUND: Deklarasi Kondisi Indeks Kinerja Pembangkit adalah bagian penting dalam manajemen operasi pembangkit untuk menjaga keandalan. DKIKP berfungsi memastikan efisiensi dan akuntabilitas kinerja pembangkit melalui standar yang jelas dan terukur. Dokumen ini menjadi acuan dalam pelaporan kondisi teknis dan operasional pembangkit. DKIKP juga menjadi dasar evaluasi capaian kinerja pembangkit terhadap target perusahaan dan regulator. Pemahaman…
*Harga Hubungi CS