Carian Kursus

[ KCA0057 ] Kursus Machine Learning for Data Science [ Siri 1/2023 ]

Kod Kursus KCA0057

Kod QR

Tarikh Kursus

24/07/2023 hingga 27/07/2023

Tempoh

4 Hari

Yuran

Percuma

Tarikh Buka Permohonan

30/12/2022

Tarikh Tutup Permohonan

10/07/2023

Kumpulan Sasaran

Gred 41 Hingga Gred 54

Kaedah Pembelajaran

Dalam Talian

Penyelaras Program

  • Kartini binti Jailani
    03-2084 7874
    kartini.jailani@intanbk.intan.my

    • Setiausaha Kursus

  • Hasnani Abdul Ghani
    03-2084 7797
    hasnani@intanbk.intan.my

Anjuran

Institut Tadbiran Awam Negara Kampus Utama Bukit Kiara
JABATAN PERKHIDMATAN AWAM (JPA)
JABATAN PERDANA MENTERI

Tempat

( Secara Dalam Talian - Online ),
INTAN Kampus Utama Bukit Kiara,
Jalan Bukit Kiara
Sinopsis Kursus

Kursus ini menerangkan mengenai konsep Machine Learning dengan betul menggunakan pengaturcaraan R. Kursus ini juga membolehkan peserta untuk menerangkan algoritma di dalam Machine Learning seperti Supervised dan Unsupervised dengan betul dan mengaplikasikan algoritma tersebut di dalam membina model yang terbaik dan tepat semasa analisa data dilakukan.  

Objektif Kursus
  1. Menerangkan konsep Machine Learning dengan betul
    Explain the concept of Machine Learning correctly
  2. Menerangkan algoritma di dalam Machine Learning seperti Supervised dan Unsupervised Algorithm dengan betul
    Explain algorithms in Machine Learning such as Supervised and Unsupervised Algorithms correctly
  3. Menggunakan pengaturcaraan R untuk menghasilkan algoritma Machine Learning yang betul
    Using R Programming to produce a correct Machine Learning algorithm
Syarat Tambahan

Peserta perlu menghadiri kursus Data Science Fundamentals dan Data Science for Big Data Analytics sebagai pra-syarat

Modul/Topik
Hari Pertama | 05/08/2021 | Khamis
Masa/Sesi Topik
SESI 1 : 02.30 Petang - 04.30 Petang
: Topic 7: Random Forest Topic 8: Evaluating Regression Model Performance
Hari Ke-2 | 24/07/2023 | Isnin
Masa/Sesi Topik
SESI 1 : 08.30 Pagi - 10.30 Pagi
: Introduction to ML
SESI 2 : 11.00 Pagi - 01.00 Tengah Hari
: Simple Linear & Multiple Linear Regression
SESI 3 : 02.30 Petang - 04.30 Petang
: Polynomial & Support Vector Regression
Hari Ke-3 | 25/07/2023 | Selasa
Masa/Sesi Topik
SESI 1 : 08.30 Pagi - 10.30 Pagi
: Decision Tree Regression
SESI 2 : 11.00 Pagi - 01.00 Tengah Hari
: Random Forest Regression
SESI 3 : 02.30 Petang - 04.30 Petang
: Logistic Regression & Evaluating Regression Model Performance (Supervised)
Hari Ke-4 | 26/07/2023 | Rabu
Masa/Sesi Topik
SESI 1 : 08.30 Pagi - 10.30 Pagi
: Decision Tree Classification & K-Nearest Neighbor (KNN)
SESI 2 : 11.00 Pagi - 01.00 Tengah Hari
: Support Vector Machine (SVM)
SESI 3 : 02.30 Petang - 04.30 Petang
: Naïve Bayes
Hari Ke-5 | 27/07/2023 | Khamis
Masa/Sesi Topik
SESI 1 : 08.30 Pagi - 10.30 Pagi
: Random Forest SVM & Evaluating Classification Model Performance (Supervised)
SESI 2 : 11.00 Pagi - 01.00 Tengah Hari
: K-Means Clustering
SESI 3 : 02.30 Petang - 04.30 Petang
: Hierarchical Clustering & Evaluating Model Performance (Unsupervised)