Lewati ke konten utama

Kursus Data, AI, dan Cloud

Kuasai keterampilan paling dibutuhkan

Ikuti video singkat yang dipandu oleh instruktur ahli, lalu praktikkan apa yang telah Anda pelajari melalui latihan interaktif di browser Anda.

  • Belajar dengan kecepatan Anda sendiri
  • Dapatkan pengalaman praktis
  • Lengkapi Bab Latihan Singkat

Buat Akun Gratis Anda

atau

Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.
79 Kursus

Kursus

Penyetelan Hyperparameter di R

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.8+
  • 204

Pelajari cara menyesuaikan hiperparameter model Anda untuk mendapatkan hasil prediksi terbaik.

Machine Learning

4 jam

Kursus

Analisis Survival dengan Python

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.8+
  • 197

Gunakan analisis kelangsungan hidup untuk mengolah data waktu hingga kejadian dan memprediksi waktu kelangsungan hidup.

Probabilitas & Statistik

4 jam

Kursus

Dasar-dasar Inferensi di Python

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.9+
  • 195

Dapatkan pengalaman praktis dalam membuat kesimpulan yang akurat berdasarkan data dalam kursus empat jam ini tentang inferensi statistik menggunakan Python.

Probabilitas & Statistik

4 jam

Kursus

Merancang Pipeline Peramalan untuk Produksi

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.8+
  • 189

Pelajari cara merancang, mengotomatisasi, dan memantau pipeline peramalan yang skalabel menggunakan Python.

Machine Learning

4 jam

Kursus

Efficient AI Model Training with PyTorch

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.9+
  • 166

Learn how to reduce training times for large language models with Accelerator and Trainer for distributed training

Kecerdasan Buatan (AI)

4 jam

Kursus

Model GARCH di R

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.8+
  • 161

Tentukan dan terapkan model GARCH untuk meramalkan volatilitas yang berubah-ubah seiring waktu dan nilai risiko (value-at-risk).

Keuangan Terapan

4 jam

Kursus

Menangani Data Hilang dengan Imputasi di R

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.7+
  • 158

Diagnosis, visualisasikan, dan atasi data yang hilang dengan berbagai teknik imputasi, disertai tips untuk meningkatkan hasil Anda.

Manipulasi Data

4 jam

Kursus

Analisis Ekspresi Diferensial dengan limma di R

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.8+
  • 154

Pelajari cara menggunakan paket Bioconductor limma untuk analisis ekspresi gen yang berbeda.

Probabilitas & Statistik

4 jam

Kursus

Pemodelan Persamaan Struktural dengan lavaan di R

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.8+
  • 151

Pelajari cara membuat dan mengevaluasi model pengukuran yang digunakan untuk memverifikasi struktur skala atau kuesioner.

Probabilitas & Statistik

4 jam

Kursus

Discrete Event Simulation in Python

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.8+
  • 139

Discover the power of discrete-event simulation in optimizing your business processes. Learn to develop digital twins using Pythons SimPy package.

Probabilitas & Statistik

4 jam

Kursus

Latihan Pertanyaan Wawancara Statistik di R

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.7+
  • 117

In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.

Probabilitas & Statistik

4 jam

Kursus

Advanced AI-Assisted Coding for Developers

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.9+
  • 111

Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.

Kecerdasan Buatan (AI)

2 jam

Kursus

Intermediate Network Analysis in Python

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.8+
  • 102

Analyze time series graphs, use bipartite graphs, and gain the skills to tackle advanced problems in network analytics.

Probabilitas & Statistik

4 jam

Kursus

Privasi Data dan Anonimisasi di Python

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.9+
  • 90

Pelajari cara mengolah informasi sensitif dengan teknik yang menjaga privasi.

Machine Learning

4 jam

Kursus

Bayesian Regression Modeling with rstanarm

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.8+
  • 86

Learn how to leverage Bayesian estimation methods to make better inferences about linear regression models.

Probabilitas & Statistik

4 jam

Kursus

Bayesian Modeling with RJAGS

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.8+
  • 83

In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.

Probabilitas & Statistik

4 jam

Kursus

Pemodelan Pilihan untuk Pemasaran di R

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.8+
  • 80

Pelajari cara menganalisis dan memodelkan data pilihan pelanggan menggunakan R.

Probabilitas & Statistik

4 jam

Kursus

Penerjemahan Mesin dengan Keras

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.8+
  • 67

Apakah Anda penasaran dengan cara kerja di balik model-model yang mendasari produk seperti Google Translate?

Kecerdasan Buatan (AI)

4 jam

Kursus

Pemrosesan Data yang Dapat Diskalakan di R

  • LanjutanTingkat Keterampilan
  • 4.7+
  • 41

Pelajari cara menulis kode yang skalabel untuk bekerja dengan big data di R menggunakan paket bigmemory dan iotools.

Software Development

4 jam

FAQs

Apa itu ilmu data?

Ilmu data adalah bidang keahlian yang berfokus pada pengambilan informasi dari data. Dengan menggunakan keterampilan pemrograman, metode ilmiah, algoritma, dan lainnya, ilmuwan data menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Bagaimana cara belajar data science?

Anda perlu mempelajari bahasa pemrograman seperti Python atau R dan menguasai prinsip-prinsip matematika dan statistik. Pengetahuan tentang metode analisis data dan alat-alat data science juga sangat penting. Ada banyak cara untuk belajar data science. Selain melalui pendidikan formal, seperti gelar sarjana atau studi di universitas, terdapat banyak sumber daya lain yang dapat membantu Anda belajar dengan kecepatan Anda sendiri. Selain kursus online dan tutorial, terdapat buku, video, dan sumber lainnya.

Apa saja keterampilan yang diperlukan untuk data science?

Selain pengetahuan tentang matematika dan statistik, ilmuwan data memerlukan keterampilan pemrograman dalam bahasa pemrograman seperti Python, R, dan SQL. Selain itu, ilmu data memerlukan kemampuan untuk bekerja dengan set data besar, pengetahuan tentang visualisasi data, pengolahan data, dan manajemen basis data. Keterampilan dalam machine learning dan deep learning juga dapat berguna.

Untuk apa saya bisa menggunakan ilmu data?

Dalam konteks profesional, hampir setiap industri dapat memanfaatkan ilmu data dalam berbagai tingkat. Organisasi kesehatan menggunakan ilmu data science untuk mendeteksi dan mengobati penyakit, sementara perusahaan keuangan menggunakannya untuk mendeteksi dan mencegah penipuan. Berbagai industri menggunakan ilmu data untuk pemasaran, seperti membangun sistem rekomendasi dan menganalisis tingkat churn pelanggan.

Apakah ilmu data merupakan karier yang baik?

Ya, ilmu data termasuk salah satu sektor yang tumbuh paling cepat di AS dan di seluruh dunia. Ini juga salah satu karier dengan gaji tertinggi yang ada saat ini. Menurut data dari Payscale, ilmuwan data berpengalaman mendapatkan gaji rata-rata $97.609 dan memiliki tingkat kepuasan empat bintang dari lima di AS.

Apakah sulit untuk menjadi seorang ilmuwan data?

Ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan di sini. Pertama, program studi data science bisa sangat kompetitif untuk masuk, seringkali membutuhkan nilai yang konsisten tinggi. Demikian pula, banyak keterampilan yang dibutuhkan dalam data science memerlukan banyak waktu belajar dan kesabaran. Membutuhkan beberapa bulan untuk menguasai semua dasar yang diperlukan, serta banyak pengalaman praktis untuk mendapatkan posisi entry-level.

Apakah ilmu data memerlukan pemrograman?

Ya, Anda memerlukan pengalaman pemrograman dalam bahasa-bahasa seperti Python, R, SQL, Java, dan C/C++. Namun, karena sintaksnya yang relatif sederhana, bahasa pemrograman Python sering menjadi pilihan utama bagi pemula.

Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menjadi seorang data scientist?

Bagi seseorang yang tidak memiliki pengalaman pemrograman sebelumnya dan/atau latar belakang matematika, biasanya diperlukan waktu 7 hingga 12 bulan studi intensif untuk mencapai tingkat data scientist pemula. Namun, penting untuk diingat bahwa mempelajari dasar-dasar teori data science saja mungkin tidak cukup untuk menjadikan Anda seorang data scientist yang sesungguhnya.

Topik apa saja yang dapat saya pelajari dalam bidang data science?

Setelah menguasai dasar ilmu data, Anda dapat kemudian spesialisasi dalam berbagai bidang, termasuk machine learning, kecerdasan buatan, analisis big data, analitik bisnis dan intelijen, penambangan data, dan banyak lagi.

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.