Data Analytics & Machine Learning for Business Decisions
Data Analytics & Machine Learning for Business Decisions
Description
Di era digital saat ini, data menjadi aset strategis yang sangat penting bagi setiap organisasi. Perusahaan yang mampu mengumpulkan, menganalisis, dan memanfaatkan data dengan efektif memiliki peluang besar untuk meningkatkan daya saing, efisiensi operasional, dan pengambilan keputusan yang lebih tepat. Data Analytics memungkinkan organisasi untuk mengekstrak wawasan dari data historis, mengenali pola, dan membuat keputusan berbasis fakta, bukan sekadar intuisi. Seiring dengan kemajuan teknologi, Machine Learning (ML) telah membuka peluang baru bagi bisnis untuk memanfaatkan data dalam skala besar secara otomatis dan prediktif. ML memungkinkan perusahaan untuk membangun model prediktif, mengidentifikasi tren, segmentasi pelanggan, optimasi proses, serta mendeteksi risiko dan peluang secara real-time. Kombinasi data analytics dan ML menjadi fondasi penting bagi pengambilan keputusan yang cepat, tepat, dan akurat di tengah dinamika pasar yang kompleks.
Objectives
Memahami konsep dasar data analytics dan machine learning dalam konteks bisnis. Mengidentifikasi jenis data yang relevan untuk analisis bisnis. Menerapkan teknik eksplorasi dan visualisasi data untuk mengekstrak insight. Membangun model prediktif menggunakan machine learning untuk keputusan bisnis. Menginterpretasikan output model dan menerapkannya pada strategi bisnis. Mengukur kinerja model dan melakukan validasi untuk memastikan akurasi. Mengintegrasikan pendekatan data-driven dalam proses pengambilan keputusan bisnis. Memahami tantangan dan praktik terbaik dalam implementasi data analytics dan machine learning di dunia bisnis.
Course outline
Pengantar Data Analytics untuk Bisnis Peran data dalam pengambilan keputusan bisnis Jenis data: structured, unstructured, dan semi-structured Overview tools dan software untuk analisis data Data Preparation & Exploration Pengumpulan dan pembersihan data Analisis deskriptif: mean, median, mode, variansi, dan distribusi Data visualization untuk insight bisnis Identifikasi tren, pola, dan outlier Statistik Dasar untuk Analisis Data Konsep probabilitas dan distribusi Korelasi dan regresi sederhana Uji hipotesis untuk pengambilan keputusan Pengantar Machine Learning Konsep supervised vs unsupervised learning Algoritma populer: Regression, Decision Tree, Random Forest, Clustering, dan K-Nearest Neighbor Proses pengembangan model ML: training, testing, dan evaluation Predictive Analytics untuk Keputusan Bisnis Membangun model prediktif untuk sales, marketing, dan risiko Feature selection dan engineering Interpretasi hasil prediksi dan rekomendasi keputusan Evaluasi dan Validasi Model Metrics evaluasi model: accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC Overfitting vs underfitting Cross-validation dan model monitoring Data-Driven Decision Making Mengintegrasikan hasil analisis dalam strategi bisnis Dashboards dan visualisasi untuk manajemen Studi kasus pengambilan keputusan berbasis data Studi Kasus dan Praktik Analisis dataset bisnis nyata atau simulasi Penerapan machine learning untuk prediksi penjualan, churn pelanggan, atau risiko Diskusi dan interpretasi hasil untuk pengambilan keputusan
Method
Pre-test Presentation Discussion Case study Post-test
Facilities
Training Kit (Tas, Hand out, Flashdisk, Block note, Pulpen dll) Certificate Souvenir 2x Coffee Break, 1x Lunch PRICE (Running dengan kuota minimal 3 peserta)
