Python untuk Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data: Dasar-dasar Praktis — PickAClass
3.5 (8) ⏱ 3 jam 📚 30 pelajaran 🎧 Versi audio

Python untuk Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data: Dasar-dasar Praktis

Belajar untuk menganalisis data kompleks, membangun model prediktif, dan menerapkan algoritma machine learning menggunakan Python, NumPy, Pandas, dan Scikit-Learn.

  • 💬 Instruktur AI
    Tanyakan apa pun tentang pelajaran dan dapatkan jawaban jelas seketika, kapan saja.
  • 🕐 Mulai kapan saja
    Tanpa jadwal atau tenggat — belajar dengan kecepatan sendiri, kapan pun Anda mau.
  • 🌐 Dalam bahasa Indonesia
    Pelajaran, tugas, dan sertifikat — semuanya sepenuhnya dalam bahasa Anda.

Tentang kursus ini

Data adalah salah satu sumber daya paling berharga di dunia modern, tetapi data mentah tidak berguna tanpa alat untuk menganalisis dan menafsirkannya. kursus tertulis ini menyediakan Anda dengan keterampilan Python dasar yang diperlukan untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat diterapkan dan model prediktif. Anda akan berpindah dari menulis kode dasar ke eksplorasi dataset, fitur teknik, dan model pelatihan pembelajaran mesin. Dengan membaca penjelasan rinci dan mempelajari implementasi kode yang jelas, Anda akan mengembangkan pemahaman mendalam tentang bagaimana konsep matematika diterjemahkan ke aplikasi Python yang praktis. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti matematika dasar, terminologi, dan workflow di balik ilmu data dan machine learning - Bersihkan, manipulasi, dan analisa dataset kompleks menggunakan NumPy dan konvensi Pandas modern - Buat visualisasi data yang jelas dan informatif menggunakan Matplotlib untuk berkomunikasi wawasan kunci - Membuat dan mengevaluasi model pembelajaran mesin yang diawasi, termasuk regresi dan klasifikasi, menggunakan Scikit-Learn - Terapkan teknik pembelajaran tanpa pengawasan seperti clustering untuk menemukan pola tersembunyi dalam data tanpa label - Mengeksplorasi aliran data modern dan konsep dasar MLOps untuk evaluasi dan pelacakan model Kursus ini dimulai dengan definisi inti dan dasar-dasar matematika analisis data sebelum bergerak secara bertahap melalui manipulasi data, visualisasi, dan algoritma machine learning. Anda akan berkembang secara sistematis dari pembersihan data dasar hingga mengevaluasi model prediksi yang canggih melalui penjelasan tertulis dan latihan berbasis kode. Kursus ini dirancang untuk ilmuwan data, analis, dan pengembang yang ingin struktur, pengenalan berbasis teks untuk machine learning. Keakraban dasar dengan sintaks Python membantu, tetapi tidak ada latar belakang sebelumnya dalam ilmu data atau matematika tingkat lanjut yang diperlukan. Mulai membaca hari ini untuk membangun dasar Anda dalam Python-driven machine learning.

Apa yang Anda dapatkan

  • 📜 Sertifikat penyelesaian
    Tambahkan ke profil LinkedIn Anda
  • 💬 Tutor AI pribadi
    Bingung di tengah pelajaran? Tanya tutor bawaan kamu apa saja, kapan saja.
  • 🎧 Termasuk versi audio
    Belajar di mana saja — tanpa layar
  • ♾️ Akses seumur hidup
    Kembali kapan saja, tanpa kedaluwarsa
  • 📱 Ponsel atau komputer
    Berfungsi di mana saja, perangkat apa saja
  • 💸 Pengembalian 14 hari
    Tanpa pertanyaan
  • Singkat dan fokus
    3 jam konten praktis

Sertifikat penyelesaian

Setiap kursus yang Anda selesaikan di PickAClass menerbitkan kredensial seperti ini — orisinal, dengan kodenya sendiri, dapat diverifikasi via URL, dan rinci tentang yang benar-benar ditunjukkan.

P
PickAClass
Profil keterampilan · terverifikasi
Dokumen
Sertifikat Penguasaan
Ini menyatakan bahwa
Nama Lengkap
telah berhasil menunjukkan penguasaan
Python untuk Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data: Dasar-dasar Praktis
Keterampilan yang ditunjukkan
Analisis pola perilaku
Dasar
1.2 jam
Kerangka arsitektur keputusan
Mahir
1.4 jam
Desain uji A/B
Mahir
1.7 jam
Copywriting perilaku
Lanjutan
1.9 jam
P
PickAClass — Nama Lengkap
Python untuk Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data: Dasar-dasar Praktis
Halaman 2 dari 2
Detail kinerja
Ringkasan tugas kursus
Pelajaran selesai 14 / 14
Soal latihan 26 / 28
Tugas dikirim 4 (rata 4,5 / 5)
Proyek capstone Ditinjau — 4,6 / 5
Total latihan 6.2 jam
Tolok ukur kinerja
Peringkat kohort 12% teratas dari 1,625
Waktu penyelesaian 11 hari (median: 22)
Skor penguasaan 91 / 100
Skor soal latihan 94%
Verifikasi keterampilan Jalur Keterampilan terverifikasi
Verifikasi kredensial ini
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Diterbitkan di bawah standar akademik PickAClass. Tingkat keterampilan mencerminkan kinerja yang dinilai terhadap rubrik kompetensi kursus. Ini kredensial orisinal platform ini.

Ulasan (8)

Damilola Adekunle NG Pelajar terverifikasi
★ 2 · 20.07.2026

Terlihat sedikit kering, tbh. contoh-contohnya tidak selalu paling relevan, membuatnya sulit untuk tetap terlibat melalui beberapa modul.

Phạm Thị Dung VN
★ 4 · 17.07.2026

Ini adalah cara yang brilian untuk belajar! Strukturnya logis, kecepatannya tepat, dan contohnya sangat membantu. Sangat direkomendasikan!

سلطان الشمري KW Pelajar terverifikasi
★ 5 · 15.07.2026

Pengantar yang bagus. Saya menghargai langkah-langkah yang jelas, meskipun beberapa modul berikutnya dapat menggunakan lebih banyak contoh.

فريد DZ Pelajar terverifikasi
★ 4 · 13.07.2026

itu adalah kursus yang solid strukturnya logis dan kebanyakan contohnya membantu bisa menggunakan beberapa skenario dunia nyata.

عمر بن يوسف TN Pelajar terverifikasi
★ 3 · 07.07.2026

Hmm, aku tidak yakin ini untuk pemula, itu mengasumsikan sedikit pengetahuan sebelumnya yang tidak secara eksplisit diajarkan, beberapa contohnya membingungkan.

কামাল হোসেন BD Pelajar terverifikasi
★ 4 · 02.07.2026

Pengantar yang baik untuk topik. strukturnya logis, dan sebagian besar contohnya relevan, meskipun saya berharap lebih dalam di beberapa bidang.

محمد الشاذلي DZ Pelajar terverifikasi
★ 2 · 20.06.2026

Contohnya tidak selalu langsung berlaku pada apa yang diajarkan. sedikit membingungkan tbh.

Thandiwe Cele ZA Pelajar terverifikasi
★ 4 · 12.06.2026

Contoh yang diberikan sangat membantu, tetapi saya berharap ada lebih banyak kesempatan untuk praktek langsung.

Tulis ulasan

Setelah mengirim kami akan meminta masuk — draf Anda tersimpan.

Pelajar lain juga mengambil

Pertanyaan umum

Apa yang saya butuhkan untuk mengikuti kursus ini? +

Cukup ponsel atau komputer dengan internet. Tidak ada instalasi atau perangkat khusus.

Bagaimana cara membayar? +

Dengan kartu via Stripe. Kami tidak menyimpan detail kartu — Stripe menanganinya dengan aman.

Bisakah saya mendapat refund? +

Ya — refund penuh dalam 14 hari, tanpa pertanyaan.

Berapa lama saya akan punya akses? +

Selamanya. Setelah membeli, kursus jadi milik Anda untuk dikunjungi lagi kapan saja.

Apakah saya akan mendapat sertifikat? +

Ya. Setelah selesai, Anda akan menerima sertifikat yang bisa ditambahkan ke profil LinkedIn.

Dibuat untuk pelajar di
Teknologi Desain Keuangan Pemasaran Kesehatan Pendidikan Perhotelan Manufaktur