>- 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 pemrograman 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
Membangun aplikasi berbasis AI
Artikel ini menyediakan panduan komprehensif tentang cara membangun aplikasi berbasis AI, mulai dari konsep dasar hingga implementasi praktis. Pelajari teknologi kunci dan langkah-langkah penting yang diperlukan untuk mengembangkan solusi AI Anda sendiri.
*Harga Hubungi CS
Energy Audit
BACKGROUND: Berdasarkan Peraturan Pemerintah 70/2009 dan permen ESDM 14/2012 setiap usaha yang menggunakan energi lebih dari 6000 TOE (Ton Oil Equivalent) per tahun wajib menerapkan manajemen energi. Dalam peraturan tersebut manajemen energi terbagi menjadi beberapa kewajiban, diantaranya adalah melaksanakan audit energi secara berkala; melaksanakan rekomendasi hasil audit energi & melaporkan pelaksanaan konservasi energi setiap tahun…
Rp 7.950.000
Oil Water Treatment Technology
BACKGROUND: Oil-water treatment technology plays a crucial role not only in the petroleum industry but in most of major intensive capital corporation WHO CARE about environment, where efficient separation of oil and water is essential for environmental compliance and operational efficiency. This course delves into the principles, processes, and advanced techniques for treating oil-contaminated water,…
Rp 7.950.000
Reliability Based Maintenance
BACKGROUND: Di dunia industri yang semakin kompetitif, downtime bukan hanya berarti kehilangan waktu — tapi juga kehilangan peluang, produktivitas, dan profit. Banyak perusahaan masih terjebak dalam pola pikir reactive maintenance—memperbaiki ketika rusak. Padahal, dengan pendekatan Reliability Based Maintenance (RBM), perusahaan dapat mengubah paradigma tersebut menjadi sistem yang proaktif, terukur, dan berbasis risiko. RBM bukan sekadar…
Rp 7.950.000
Managing Upstream Oil/Gas Assets
Background Manajemen aset hulu migas merupakan aspek strategis yang menentukan keberhasilan pengelolaan sumber daya energi nasional. Dalam konteks global yang terus berubah—mulai dari fluktuasi harga minyak, perubahan kebijakan energi, hingga transisi menuju energi bersih—para profesional di sektor hulu dituntut untuk memahami dinamika industri, filosofi kontrak kerja sama, serta tata kelola migas yang baik. Pemahaman yang…
Rp 14.950.000
Comprehensive PSC Accounting
BACKGROUND: The oil and gas industry operates within a highly complex and dynamic regulatory environment, significantly shaped by changes in Production Sharing Contracts (PSC) and legislative reforms. The shift from the traditional Cost Recovery model to the Gross Split scheme has introduced new challenges and opportunities in accounting practices, fiscal management, and operational strategies. Due…
Rp 14.500.000
