Sains Data
( 24 Modul )

modul #1
Pengenalan kepada Sains Data
Tinjauan keseluruhan sains data, kepentingan dan aplikasi

modul #2
Proses Sains Data
Memahami proses sains data:takrifan masalah, pengumpulan data, pembersihan, analisis dan visualisasi

modul #3
Python untuk Sains Data
Pengenalan kepada bahasa pengaturcaraan Python dan perpustakaannya untuk sains data (NumPy, Pandas, dll.)

modul #4
Prapemprosesan Data
Mengendalikan nilai yang tiada, normalisasi data, penskalaan ciri dan data transformasi

modul #5
Penggambaran Data
Pengenalan kepada visualisasi data menggunakan Matplotlib dan Seaborn

modul #6
Statistik Deskriptif
Ukuran kecenderungan pusat, kebolehubahan dan pengedaran data

modul #7
Statistik Inferens
Hipotesis ujian, selang keyakinan dan nilai-p

modul #8
Analisis Regresi
Regresi linear mudah dan berbilang, andaian regresi dan penilaian model

modul #9
Kejuruteraan Ciri
Teknik pemilihan, pengekstrakan dan penciptaan ciri

modul #10
Pembelajaran Terselia
Pengenalan kepada pembelajaran diselia, klasifikasi dan regresi

modul #11
Pembelajaran Tanpa Selia
Pengenalan kepada pembelajaran tanpa seliaan, pengelompokan dan pengurangan dimensi

modul #12
Penilaian Model
Metrik untuk menilai prestasi model, overfitting, dan underfitting

modul #13
Pohon Keputusan dan Hutan Rawak
Pengenalan kepada pokok keputusan dan hutan rawak, kelebihan dan had

modul #14
Mesin Vektor Sokongan
Pengenalan untuk menyokong mesin vektor, helah kernel, dan jenis SVM

modul #15
Rangkaian Neural
Pengenalan kepada rangkaian neural, perceptron, dan multilayer perceptron

modul #16
Pembelajaran Mendalam
Pengenalan kepada pembelajaran mendalam, rangkaian neural konvolusi dan rangkaian saraf berulang

modul #17
Pemprosesan Bahasa Semulajadi
Pengenalan kepada pemprosesan bahasa semula jadi, prapemprosesan teks dan perwakilan teks

modul #18
Data Besar dan Pangkalan Data NoSQL
Pengenalan kepada data besar, ekosistem Hadoop dan pangkalan data NoSQL

modul #19
Penceritaan Data
Komunikasi cerapan dan hasil yang berkesan menggunakan visualisasi data dan penceritaan

modul #20
Alat dan Teknologi Sains Data
Pengenalan kepada alatan dan teknologi sains data, Buku Nota Jupyter dan Git

modul #21
Kajian Kes 1:Analisis Regresi
Menggunakan analisis regresi kepada masalah dunia sebenar

modul #22
Kajian Kes 2:Pengkelasan
Menggunakan teknik pengelasan kepada masalah dunia sebenar

modul #23
Kajian Kes 3: Pengelompokan
Menggunakan teknik pengelompokan untuk masalah dunia sebenar

modul #24
Penutup & Kesimpulan Kursus
Merancang langkah seterusnya dalam kerjaya Sains Data

Bersedia untuk belajar, berkongsi, dan bersaing?

Hak Cipta 2025 @ wizape.com
Hak Cipta Terpelihara