Deskripsi kursus

Pelajari cara memanfaatkan Principal Component Analysis (PCA) sebagai alat yang efektif untuk eksplorasi data dan reduksi dimensi. Dalam pelatihan ini, Anda akan memahami konsep dasar PCA, aplikasinya dalam analisis data, serta cara mengimplementasikannya menggunakan tools seperti Python, R, atau Excel.

Anda akan diajak untuk:

• Memahami prinsip kerja PCA dan bagaimana teknik ini membantu menyederhanakan dataset kompleks tanpa kehilangan informasi penting.
• Menggunakan PCA untuk mengurangi dimensi data, meningkatkan visualisasi, dan mempercepat proses pemodelan machine learning.
• Menerapkan PCA pada studi kasus nyata untuk mendapatkan insight yang lebih jelas dari data multidimensi.

Siap untuk menggali lebih dalam dari data Anda? Daftar sekarang! ????

Apa yang akan saya pelajari

• Modul 1: Pengenalan PCA Konsep dasar PCA: Apa itu PCA dan bagaimana cara kerjanya? Manfaat PCA dalam eksplorasi data dan reduksi dimensi. Kapan dan mengapa menggunakan PCA dalam analisis data. Modul 2: Implementasi PCA Persiapan data untuk PCA: Normalisasi, scaling, dan penanganan missing value. Menghitung principal components secara manual dan menggunakan tools (Python/R/Excel). Interpretasi hasil PCA: Variance explained, loading scores, dan scree plots. Modul 3: Aplikasi PCA dalam Studi Kasus Reduksi dimensi untuk dataset besar (contoh: dataset kesehatan, finansial, atau marketing). Visualisasi data multidimensi menggunakan PCA (2D/3D plots). Integrasi PCA dalam pipeline machine learning untuk preprocessing data. Modul 4: Praktik Langsung Hands-on session: Menerapkan PCA pada dataset nyata. Diskusi hasil dan feedback dari instruktur.

Pertanyaan Seputar Course