Mastering Feature Engineering Process for Machine Learning

Kurnia Anwar Ra'if, S.Si. | Data Scientist at KitaLulus International

100% Ulasan Positif

17 Peserta

Level Kelas : Pemula

Data Science

Diskon 40%

Rp 199.000 Rp 329.000

+ Keranjang Beli Kelas

00:00:00 kembali ke harga normal

Dapatkan akses seumur hidup

14 Chapter | 9 Jam 34 Menit

Bersertifikat

Ingin belajar dengan lebih hemat?

Kamu bisa mendapatkan kelas ini dan akses semua kelas mulai dari Rp16.583/bulan

Ambil Paket Berlangganan

Kurikulum Kelebihan Mentor Review

Tentang Kelas ini

Feature Engineering adalah proses dalam machine learning yang melibatkan penyesuaian dan pembentukan fitur data untuk meningkatkan kinerja model prediktif. Tujuannya adalah menciptakan representasi fitur yang lebih informatif dan relevan agar membantu algoritma machine learning mengenali pola-pola yang signifikan dalam data. Kelas Feature Engineering yang kami tawarkan akan membantu Anda mengatasi kendala terkait optimasi data guna meningkatkan performa machine learning. Di sini, Anda dapat mendalami prinsip-prinsip Feature Engineering sebagai strategi yang efektif untuk mengoptimalkan potensi fitur dalam data Anda. Materi dalam video kami disusun secara terstruktur, mulai dari identifikasi masalah umum dalam data, solusi kreatif, hingga pengenalan metode manipulasi fitur terkini. Dengan penyajian yang menarik dan mudah dimengerti, kelas ini akan membantu Anda memilih dan menerapkan elemen-elemen yang relevan sesuai dengan analisis data Anda. Kami menggunakan pendekatan praktis, menggabungkan teori dengan contoh pengaplikasian yang akan membantu Anda mengaplikasikan pengetahuan baru dalam proyek dunia nyata. Jangan lewatkan kesempatan belajar yang menarik dan tingkatkan kinerja model machine learning Anda sambil mendapatkan keunggulan kompetitif dalam pengolahan data!

Lihat lebih banyak

Apa yang kamu Pelajari

Feature engineering introduction

Data structures exploration

Understanding datasets

Data feature investigation

Handling missing values: statistical approach

Handling missing values: business approach

Dealing with outliers

Data transformation and discretization

Feature scaling techniques

Categorical data encoding

Processing datetime data

Application of Machine Learning: regression

Application of Machine Learning: classification

Lihat lebih banyak

Kurikulum

14 Chapter | 9 Jam 34 Menit

Akses Pre-test

Lihat Semua Materi

Apa Yang Berbeda di Kelas.work?

Sistem Belajar

Temukan kebebasan belajar dengan sistem online yang memudahkanmu belajar dimanapun.

Jadwal Belajar

Tidak ada lagi batasan waktu! kamu bebas akses materi kapan pun kamu siap untuk belajar.

Klaim Profesional Sertifikat

Setelah menyelesaikan kelas, kamu akan mendapatkan sertifikat profesional yang diakui industri.

Belajar dari Ahlinya

Kamu akan belajar langsung dengan mentor yang telah memiliki pengalaman profesional di bidangnya.

Mentor

Kurnia Anwar Ra'if, S.Si.

Data Scientist at KitaLulus International

Kurnia Anwar Ra'if, S.Si. Data Scientist at KitaLulus International

Kurnia seorang lulusan Fisika ITB yang memiliki pengalaman lebih dari 4+ tahun berkarir di dunia IT, termasuk menjadi seorang Data Scientist selama lebih dari 3+ tahun dan telah menjangkau berbagai sektor industri, mulai dari Perbankan, Oil & Gas, serta bidang Rekrutmen. Keahlian Kurnia yaitu memiliki kemampuan menganalisis data kompleks dan merancang solusi inovatif untuk menangani tantangan bisnis. Sampai saat ini, Kurnia terus mengembangkan diri dengan mengikuti berbagai sertifikasi dari lembaga-lembaga terkemuka di bidang Data Science, khususnya bidang-bidang yang terfokus pada ranah AI seperti Machine Learning dan Deep Learning. Dengan ini, Kurnia siap berkontribusi untuk membantu memberikan nilai tambah yang luar biasa bagi siapa pun yang mengambil kursus ini. Mari kita bersama-sama menjelajahi potensi data dan mengubahnya menjadi keputusan strategis yang menginspirasi, demi mempersiapkan pengolahan data untuk era Artificial Intelligence (AI).

Lihat lebih banyak

Semua Ulasan (9)