Apa yang akan Anda pelajari?
-
Siswa Akan Memahami Apa itu Pembelajaran Mesin
-
Mengapa Mereka Perlu Mempelajari Pembelajaran Mesin
-
Penerapan Aplikasi Ilmu Data
-
Bangun Model Ilmu Data
-
Bangun Proyek Ilmu Data & Pembelajaran Mesin Dari Awal
Persyaratan
-
Pengetahuan Ilmu Data
Keterangan
Mengapa ilmu data penting?
Ilmu data memainkan peran penting dalam hampir semua aspek operasi dan strategi bisnis. Misalnya, menyediakan informasi tentang pelanggan yang membantu perusahaan membuat kampanye pemasaran yang lebih kuat dan iklan bertarget untuk meningkatkan penjualan produk. Ini membantu dalam mengelola risiko keuangan, mendeteksi transaksi penipuan, dan mencegah kerusakan peralatan di pabrik dan pengaturan industri lainnya. Ini membantu memblokir serangan cyber dan ancaman keamanan lainnya dalam sistem TI.
Dari sudut pandang operasional, inisiatif ilmu data dapat mengoptimalkan pengelolaan rantai pasokan, inventaris produk, jaringan distribusi, dan layanan pelanggan. Pada tingkat yang lebih mendasar, mereka menunjukkan cara untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya. Ilmu data juga memungkinkan perusahaan untuk membuat rencana dan strategi bisnis yang didasarkan pada analisis informasi tentang perilaku pelanggan, tren pasar, dan persaingan. Tanpa itu, bisnis mungkin kehilangan peluang dan membuat keputusan yang salah.
Dalam Kursus Ini, Memecahkan Masalah Bisnis Menggunakan Ilmu Data Secara Praktis. Belajar Membangun & Menyebarkan Proyek Aplikasi Web Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science, Auto Ml, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) Dengan Python (Flask, Django, Heruko, Streamlit Cloud).
Berapa penghasilan Data Scientist di Amerika Serikat?
Gaji rata-rata nasional untuk Data Scientist adalah US$1.20.718 per tahun di Amerika Serikat, 2.8k gaji dilaporkan, diperbarui pada 15 Juli 2021 (sumber: glassdoor)
Gaji Menurut Perusahaan, Peran, Gaji Pokok Rata-rata dalam (USD)
Ilmuwan Data Facebook menghasilkan US$1.36.000/tahun. Dianalisis dari 1.014 gaji.
Amazon Data Scientist menghasilkan US$1,25,704/tahun. Dianalisis dari 307 gaji.
Apple Data Scientist menghasilkan US$1.53.885/tahun. Dianalisis dari 147 gaji.
Google Data Scientist menghasilkan US$1.48.316/tahun. Dianalisis dari 252 gaji.
Quora , Inc. Data Scientist menghasilkan US$1.22.875/tahun. Dianalisis dari 509 gaji.
Oracle Data Scientist menghasilkan US$1.48.396/tahun. Dianalisis dari 458 gaji.
IBM Data Scientist menghasilkan US$1.32.662/tahun. Dianalisis dari 388 gaji.
Ilmuwan Data Microsoft menghasilkan US$1,33,810/tahun. Dianalisis dari 205 gaji.
Walmart Data Scientist menghasilkan US$1.08.937/tahun. Menganalisis 187 gaji.
Cisco Systems Data Scientist menghasilkan US$1,57,228/tahun. Dianalisis dari 184 gaji.
Uber Data Scientist menghasilkan US$1.43.661/tahun. Dianalisis dari 151 gaji.
Intel Corporation Data Scientist menghasilkan US$1,25,930/tahun. Dianalisis dari 131 gaji.
Ilmuwan Data Airbnb menghasilkan US$1.80.569/tahun. Dianalisis dari 122 gaji.
Adobe Data Scientist menghasilkan US$1,39.074/tahun. Dianalisis dari 109 gaji.
Dalam Kursus Ini, Kami Akan Mengerjakan 40 Proyek Dunia Nyata Di Bawah Ini:
Hari-1 : Aplikasi Detektor Tempering Kartu Pan Proyek-1 -Terapkan Di Heroku
Hari ke-2 : Aplikasi Flask Prediksi trah anjing Project-2
Hari-3 : Aplikasi Watermarking Gambar Proyek-3 -Terapkan Di Heroku
Hari-4 : Proyek-4 Klasifikasi rambu lalu lintas
Hari-5 : Ekstraksi Teks Proyek-5 Dari Aplikasi Gambar
Hari-6 : Aplikasi Prediksi Penyakit Tanaman Project-6 -Terapkan Di Heroku
Hari ke-7 : Aplikasi Penghitung & Pendeteksi Kendaraan Proyek-7
Hari ke-8 : Project-8 Face Swapping Aplikasi Deep Learning
Hari-9 : Aplikasi Prediksi Spesies Burung Project-9
Hari ke-10 : Aplikasi Klasifikasi Gambar Intel Project-10
Hari-11 : Aplikasi Analisis Sentimen Project-11 -Terapkan Di Heroku
Hari-12 : Proyek-12 Tingkat Atrisi Aplikasi Django
Hari-13 : Proyek-13 Temukan Aplikasi Pokemon Legendaris -Terapkan Di Heroku
Hari ke-14 : Aplikasi Deteksi Wajah Project-14 Streamlit
Hari-15 : Aplikasi Klasifikasi Kucing Vs Anjing Proyek-15
Hari ke-16 : Aplikasi Prediksi Pendapatan Pelanggan Project-16 -Terapkan Di Heroku
Hari-17 : Gender Proyek-17 Dari Aplikasi Prediksi Suara
Hari ke-18 : Sistem Rekomendasi Restoran Project-18
Hari ke-19 : Aplikasi Pemeringkatan Kebahagiaan Proyek-19
Hari ke-20 : Aplikasi Prediksi Kebakaran Hutan Project-20
Hari-21 : Prediksi Penjualan Black Friday Project-21
Hari-22 : Analisis Sentimen Project-22 Menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami
Hari-23 : Prediksi Project-23 Parkinson Syndrome
Hari-24 : Pengklasifikasi Berita Palsu Project-24 Menggunakan NLP
Hari-25 : Project-25 Toxic Comment Classifier Menggunakan NLP
Hari-26 : Prediksi Rating Film Project-26 (IMDB) Menggunakan NLP
Hari-27 : Proyek-27 Prediksi Kualitas Udara
Hari-28 : Project-28 Analisis Kasus Covid-19
Hari-29 : Proyek-29 Prediksi Customer Churning
Hari-30 : Project-30 Membangun Aplikasi Chatbot (NLP)
Hari-31 : Project-31: Aplikasi Prediksi Penjualan Video Game
Hari-32 : Project-32: Aplikasi Prediksi Harga Jual Mobil -Terapkan Di Heroku
Hari-33 : Project-33: Aplikasi Prediksi Affair -Terapkan Di Heroku
Hari-34 : Proyek-34: Aplikasi Klasifikasi Jamur -Terapkan Di Heroku
Hari-35 : Project-35: Prediksi Peringkat Aplikasi Seluler Aplikasi Django -Terapkan Di Heroku
Hari-36 : Project-36: Prediksi Risiko Serangan Jantung Dengan Auto ML
Hari-37 : Project-37: Deteksi Penipuan Kartu Kredit menggunakan PyCaret
Hari-38 : Proyek-38: Deteksi Tarif Penerbangan menggunakan Auto SK Learn
Hari-39 : Project-39: Ramalan Harga Bensin Menggunakan Auto Keras
Hari-40 : Project-40: Prediksi Churn Nasabah Bank menggunakan H2O Auto ML
Untuk siapa kursus ini:
- Pemula Dalam Ilmu Data
