Tugas Akhir ini merupakan tugas pada Pelatihan Microcredential Certification Associate Data Scientist tahun 2021. Daftar Nama Kelompok yang mengerjakan tugas akhir ini adalah:
- Iqbal Khariza
- Mig Asvino
- Muhammad Iqbal Ramadhan
Kelompok ini merupakan peserta pelatihan di Kelas UG04, dengan host pelaksana adalah Universitas Gunadarma.
#------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=701SL8xf7Ms
github : https://github.com/Ikhari/Microcredential-Certification_Associate-Data-Scientist
website : https://share.streamlit.io/ikhari/spadadikti-machinelearning/main
#------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Penjelasan singkat mengenai Pelatihan:
Pada tanggal 01 November 2021 - 10 Desember 2021, Ditjen Dikti Ristek (Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknnologi RI) menyelenggarakan Pelatihan Microcredential untuk Associate Data Scientist yang diikuti oleh seluruh mahasiswa di Indonesia.
Pelatihan ini melibatkan 11 (sebelas) perguruan tinggi di Indonesia, yaitu:
- Universitas Gunadarma
- Institut Teknologi Bandung
- Universitas Syiah Kuala
- Universitas Indonesia
- Telkom University
- Universitas Gadjah Mada
- Universitas Dian Nuswantoro
- Institut Teknologi Sepuluh November
- Universitas Hasanudin
- Universitas Udayana
- Universitas AMIKOM
Materi yang disampaikan pada pelatihan ini berdasarkan SKKNI bidang Data Science, sebagai berikut:
Pertemuan 1. Pengantar AI 1: Pengantar Course Pemasangan Tools
Pertemuan 2. Pengantar AI 2: Teknologi dan Aplikasi AI
Pertemuan 3. Metodologi Pengembangan AI menggunakan data
Pertemuan 4. Tools Proyek Data Science
Pertemuan 5. Data Understanding 1: Mengumpulkan Data, Menelaah Data dengan metode Statistik
Pertemuan 6. Data Understanding 2: Menelaah Data dengan Visualisasi
Pertemuan 7. Data Preparation 1: Menentukan Objek atau Memilih Data
Pertemuan 8. Data Preparation 2: Membersihkan Data, Memvalidasi Data
Pertemuan 9. Data Preparation 3: Mengkonstruksi Data
Pertemuan 10. Membangun Model 1 (Dasar Regresi dan Regresi Linier)
Pertemuan 11. Membangun Model 2 (Regresi Non Linier, Support Vector Machine, dll)
Pertemuan 12. Membangun Model 3 (Regresi dengan Tree)
Pertemuan 13. Membangun Model 4 (Dasar ANN, perceptron, Back Propagation, SOM)
Pertemuan 14. Membangun Model 5 (ANN lanjutan, RNN, deep learning)
Pertemuan 15. Membangun Model 6 (Clustering)
Pertemuan 16. Membangun model 7: evaluasi
Pertemuan 17. Melakukan Deployment Model (pipelining, teknologi deployment, cara deployment)
Pertemuan 18. UJIAN dan SUBMIT PROJECT
Selain materi yang disampaikan berdasarkan pada SKKNI bidang Data Science, pelatihan ini juga dilengkapi dengan Sesi Industri dan Proyek. Pada sesi Industri dan Proyek ini melibatkan nara sumber dari patner industri, lembaga pemerintah.
https://dikti.kemdikbud.go.id/