Pemula · 28 jam · 12 materi
Data Analyst: SQL, Python & Dashboard dari Nol
oleh Dinda Maharani
4,9(2.051)· 9,9 rb siswa
Rp 299.000Rp 749.000−60%
Machine Learning Terapan dengan Python & scikit-learn
Dari regresi hingga deployment model sebagai API.
4,9(742)3.180 siswaDiperbarui 5 Sep 2026
Dinda Maharani
Lead Data Scientist · Kirana Fintech
Yang akan kamu pelajari
- Membangun pipeline machine learning end-to-end
- Melakukan feature engineering yang berdampak
- Mengevaluasi model dengan metrik yang tepat
- Menangani data tidak seimbang
- Men-deploy model sebagai REST API
Tentang kelas
Kelas machine learning berbasis studi kasus industri: prediksi churn, credit scoring, dan rekomendasi produk. Fokus pada feature engineering, evaluasi model, dan deployment sederhana dengan FastAPI.
Kurikulum
4 bab · 10 materi · 36 jam
01Fondasi2 materi
- Alur kerja proyek ML di industriPreview11:20
- Train/validation/test split yang benar14:35
02Supervised Learning3 materi
- Regresi linier & regularisasi22:15
- Decision tree, random forest, XGBoost28:40
- Studi kasus: prediksi churn32:05
03Evaluasi & Tuning3 materi
- Precision, recall, ROC-AUC18:50
- Imbalanced data & SMOTE16:28
- Hyperparameter tuning20:12
04Deployment2 materi
- Menyimpan model & membuat API dengan FastAPI24:33
- Containerisasi dengan Docker19:47
Persyaratan
- Menguasai Python dan pandas
- Paham statistika dasar
Tools & materi
Pythonscikit-learnXGBoostFastAPIDocker
Mentor
Dinda Maharani
Lead Data Scientist · Kirana Fintech
★ 4,9 · 9,6 rb siswa
Membangun model credit scoring dan fraud detection untuk lebih dari 5 juta nasabah. Lulusan S2 Statistika ITS.
Ulasan siswa
4,9(742)★★★★★
“Bukan sekadar teori, banyak insight praktis dari pengalaman mentor di fintech.”