Section outline
-
-
Halo semua!
Selamat datang dan selamat bergabung dalam kursus Data Mining 101 Introduction! Senang rasanya bisa bertemu dengan kalian semua di kursus ini. Kita semua pasti sudah paham betapa pentingnya teknologi dalam dunia informasi saat ini, dan Data Mining adalah salah satu hal yang sangat relevan untuk dipelajari.
Kursus ini bukan hanya sekedar pelatihan biasa, tetapi kesempatan luar biasa bagi kita untuk memperluas pengetahuan tentang bagaimana cara menggali informasi berharga dari data. Bagi generasi muda, pengetahuan ini akan sangat membantu untuk memahami tren, mengambil keputusan yang lebih cerdas, serta mempersiapkan diri menghadapi tantangan di masa depan.
Di sini kita akan belajar bersama konsep dasar Data Mining, teknik-tekniknya, dan juga bagaimana aplikasinya dalam berbagai bidang. Mari kita mulai perjalanan ini dengan semangat dan antusiasme yang tinggi. Selamat belajar dan semoga kursus ini memberikan manfaat yang besar bagi kita semua.
Terima kasih.
-
-
-
Students mustMark as done
Meta Course
- Fee : Rp 1
- Level : Expert
- Duration : 3 Jam
- Modul : 5 modul
- Sertifikat : Ada
-
-
Kursus Data Mining 101 Introduction adalah program pelatihan yang dirancang untuk memperkenalkan konsep dasar dan aplikasi praktis dari Data Mining kepada peserta. Melalui kursus ini, peserta akan belajar tentang konsep dasar mengenai data mining, perlunya data mining, definisi data mining, proses data mining, tugas-tugas data mining, dan penerapan data mining. Peserta akan mempelajari pentingnya data mining dalam memperoleh insight dari suatu data sehingga insight ini bermanfaat untuk pengambilan keputusan.
Kursus ini dilengkapi dengan video pembelajaran, materi pembelajaran, serta kuis untuk mengukur pemahaman peserta. Peserta kursus dapat memahami materi secara mandiri dengan waktu yang fleksibel. Peserta kursus dianggap lulus apabila telah menyimak seluruh materi dan telah mengerjakan kuis yang telah disediakan.
-
Ratih Ardiati Ningrum is a lecturer in the Data Science Technology study program, at the Faculty of Advanced Technology and Multidiscipline, Universitas Airlangga, Indonesia. Her research interests include data mining, statistics, and machine learning. She can be contacted at email: ratih.an@ftmm.unair.ac.id.
-
-
Students mustMark as done
Kursus Data Mining 101 Introduction dengan sub-topic Why Mine Data adalah pengantar yang menarik ke dunia Data Mining, di mana peserta secara mandiri akan belajar mengapa penambangan data (data mining) penting dalam konteks analisis modern. Kursus ini akan menggali alasan mengapa penambangan data diperlukan, termasuk kemampuannya untuk mengungkap pola tersembunyi, tren pasar, dan wawasan bisnis yang krusial dari kumpulan data besar. Peserta akan memahami bagaimana teknik Data Mining dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan strategi bisnis yang lebih efektif, membuat mereka siap menghadapi tantangan di era informasi saat ini.
Capaian Pembelajaran:
Peserta dapat memahami pentingnya melakukan data mining / penambangan data. Peserta dapat menghubungkan perkembangan teknologi dengan ketersediaan data yang melimpah, dan mampu menyebutkan contoh sumber data.
Pokok Bahasan:
1) Sejarah revolusi industri
2) Perkembangan AI dan teknologi
3) Efek ketersediaan data dengan perkembangan teknologi dan AI
4) Sumber ketersediaan dataMetode Belajar:
- a) Menyimak dengan baik materi yang disampaikan mengenai Sejarah revolusi industri, Perkembangan AI dan teknologi, Efek ketersediaan data dengan perkembangan teknologi dan AI, dan Sumber ketersediaan data.
- b) Mengerjakan kuis untuk memastikan pemahaman yang mendalam.
-
Students mustMark as done
-
Students mustMark as done
-
-
Students mustMark as done
-
-
-
Students mustMark as done
Sub-topic What is Data Mining adalah materi kursus dengan program pembelajaran yang mendalam mengenai konsep, teknik, dan aplikasi dari Data Mining. Peserta akan mempelajari dasar-dasar Data Mining, termasuk bagaimana teknologi ini digunakan untuk menggali informasi berharga dari data besar dan kompleks. Peserta akan diajak untuk memahami konsep dasar Data Mining, termasuk definisi dan tujuannya dalam analisis data.
Capaian Pembelajaran:
Peserta dapat memahami definisi data mining dan nama lain dari data mining.
Pokok Bahasan:
1) Definisi data mining
2) Nama alternatif data miningMetode Belajar:
- a) Menyimak dengan baik materi yang disampaikan mengenai Definisi data mining dan Nama alternatif data mining.
- b) Mengerjakan kuis untuk memastikan pemahaman yang mendalam.
-
Students mustMark as done
-
Students mustMark as done
-
-
Students mustMark as done
-
-
-
Students mustMark as done
Sub-topic Process in Data Mining adalah pelatihan yang menitikberatkan pada proses utama dalam Data Mining. Peserta akan dipandu untuk memahami secara mendalam langkah-langkah sistematis dalam melakukan penambangan data, mulai dari pemilihan data yang relevan, preprocessing untuk membersihkan dan mempersiapkan data, penerapan algoritma Data Mining, hingga evaluasi dan interpretasi hasil analisis. Kursus ini dirancang untuk memberikan pemahaman praktis dan keterampilan teknis dalam menerapkan proses Data Mining secara efektif, sehingga peserta dapat menghasilkan wawasan yang berharga dari data untuk mendukung keputusan strategis dan inovasi dalam berbagai konteks industri dan akademis.
Capaian Pembelajaran:
Peserta dapat memahami proses dalam data mining mulai dari input, proses dalam bentuk data integration, dimension reduction, pattern discovery, pattern evaluation, pattern interpretation, pattern visualization, dan output sebagai bahan decision making.
Pokok Bahasan:
1) Proses data mining meliputi data selection, data preprocessing, data transformation, data mining, evaluation
2) Data pre-processing (data integration, normalization, feature selection, dimension reduction)
3) Data mining (pattern discovery, association & correlation, classification, clustering)
4) Post-processing (pattern evaluation, pattern selection, pattern interpretation, pattern visualization)Metode Belajar:
- a) Menyimak dengan baik materi yang disampaikan mengenai Proses data mining, Data pre-processing, Post-processing.
- b) Mengerjakan kuis untuk memastikan pemahaman yang mendalam.
-
Students mustMark as done
-
Students mustMark as done
-
Students mustMark as done
Try this quiz to test and enhance your knowledge of Process in Data Mining
-
Students mustMark as done
-
-
-
Students mustMark as done
Sub-topic Data Mining Tasks adalah program pembelajaran yang mengfokuskan pada berbagai tugas atau aktivitas yang dilakukan dalam Data Mining. Peserta akan mempelajari berbagai jenis tugas utama dalam analisis data, seperti klasifikasi, klastering, asosiasi, dan prediksi. Melalui kursus ini, peserta akan mengembangkan pemahaman mendalam tentang bagaimana menerapkan teknik-teknik ini untuk mengeksplorasi dan mengungkap informasi berharga dari data besar. Kursus ini dirancang untuk memberikan pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan dalam menghadapi tantangan analisis data modern, serta mengoptimalkan penggunaan Data Mining untuk keuntungan bisnis dan ilmiah.
Capaian Pembelajaran:
Peserta mampu menyebutkan dan memahami tugas-tugas dalam data mining meliputi association and correlation analysis, classification tasks, dan cluster analysis.
Pokok Bahasan:
1) Data integration dan data warehouse construction
2) Association and correlation analysis (definisi, tujuan dan manfaat, metode Association Rule Mining dan Market Basket Analysis)
3) Classification tasks (definisi, tujuan dan manfaat, metode Logistic Regression, Support Vector Machines, Decision Tree, Random Forest)
4) Cluster analysis (definisi, tujuan dan manfaat, metode hierarchical clustering, non-hierarchical clustering, density-based clustering)Metode Belajar:
- a) Menyimak dengan baik materi yang disampaikan mengenai Data integration dan data warehouse construction, Association and correlation analysis, Classification tasks, Cluster analysis.
- b) Mengerjakan kuis untuk memastikan pemahaman yang mendalam.
-
Students mustMark as done
-
Students mustMark as done
-
-
Students mustMark as done
-
-
-
Students mustMark as done
Sub-topic Data Mining in Applications adalah program yang mengkaji penerapan praktis dari teknik Data Mining dalam berbagai bidang dan konteks. Peserta akan belajar bagaimana Data Mining digunakan untuk memecahkan masalah konkret dalam industri, bisnis, ilmu pengetahuan, dan teknologi. Kursus ini akan membahas studi kasus nyata dan aplikasi dari teknik-teknik Data Mining seperti klasifikasi, klastering, asosiasi, dan prediksi, serta bagaimana hasil-hasil ini dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan strategi yang lebih efektif. Peserta akan diperkenalkan dengan berbagai alat dan teknik yang digunakan dalam penerapan Data Mining di dunia nyata, sehingga mempersiapkan mereka untuk menghadapi tantangan dan peluang dalam mengolah data besar menjadi wawasan yang berharga.
Capaian Pembelajaran:
Peserta mampu menyebutkan penerapan data mining pada beberapa bidang seperti bidang kesehatan, bidang ekonomi, bidang sosial, dan lain-lain.
Pokok Bahasan:
1) Penerapan di bidang kesehatan (computational healthcare)
2) Penerapan di bidang ekonomi (credit risk management)
3) Penerapan di bidang sosial (sentiment analysis)
4) enerapan di bidang lainnya (anomali detection, spam filtering, forecasting, market segmentation)Metode Belajar:
- a) Menyimak dengan baik materi yang disampaikan mengenai Penerapan Data Mining di bidang kesehatan, ekonomi, sosial, dan lain-lain.
- b) Mengerjakan kuis untuk memastikan pemahaman yang mendalam.
-
Students mustMark as done
-
Students mustMark as done
-
Students mustMark as done
Try this quiz to test and enhance your knowledge of Data Mining in Applications
-
Students mustMark as done
-
-
-
Students mustMark as done
Try to answer these final test questions to make sure you have already understood the Data Mining 101 Introduction. Good luck!
-
Kursus ini membahas tentang konsep dan teknik dasar data mining, serta aplikasi praktisnya dalam berbagai bidang. Kursus ini akan membekali Anda dengan pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan untuk menggali informasi berharga dari data yang besar dan kompleks.