Les Online Data Science 1-on-1
Les Online Data Science dari Baris Python Pertama sampai Portofolio Siap Kerja
Satu murid ditemani satu mentor praktisi data dalam sesi video privat yang kami carikan sesuai tujuannya. Layar Jupyter atau Google Colab dibagikan, lalu murid dan mentor menulis kode berdampingan baris demi baris, dari membersihkan data sampai melatih model, dan tiap pertemuannya terekam agar bisa diputar ulang saat mengerjakan proyek. Semua dari rumah, dengan tarif per jam yang terbuka.
3.500+
tutor
70.000+
siswa
4.9
rating
60+
kota
Apa itu Les Online Data Science?
Les online data science mempertemukan satu murid dengan satu mentor praktisi data dalam sesi video langsung. Mentor yang dicarikan sesuai kebutuhan akan membentangkan modul data science terstruktur di layar, menuntun cara membaca dataset, memilih pendekatan analisis, hingga membangun model prediksi. Begitu tiba di tahap menulis kode, layar Jupyter Notebook atau Google Colab dibagikan sehingga tiap perintah Python, tiap fungsi pandas, dan tiap langkah scikit-learn tampak terang, lalu murid mengetikkannya sendiri di perangkatnya. Notebook dan rekaman sesi tersimpan di aplikasi untuk dibuka lagi. Penekanannya selalu pada menuntaskan sebuah proyek data secara utuh, dari data mentah hingga model jadi, supaya kemampuannya betul-betul mengendap dan tampak nyata di portofolio.
- Mentor les online praktisi data aktif serta lulusan Statistika, Ilmu Komputer, dan Sains Data dari kampus ternama
- Pair coding berbagi layar di Jupyter dan Colab, tiap baris Python terlihat lalu ditirukan sendiri
- Modul data science terstruktur dibuka bersama, notebook bisa dibuka ulang di aplikasi
- Setiap sesi terekam, langkah membangun dan mengevaluasi model bisa diputar ulang
- Perkembangan proyek dicatat per modul dan dikabarkan berkala lewat WhatsApp
Layanan
Tiga Cara Mengambil Les Online Data Science, Satu Kedalaman Praktik yang Sama
Privat penuh, kelompok kecil, atau intensif portofolio karier. Alur mengolah data dan membangun model tetap dituntun dengan kedalaman yang sama lewat pair coding berbagi layar.
Les Online Data Science Privat
Satu murid satu mentor lewat video, notebook dan kode ditulis bersama di layar.
Rp 115.000/sesi
90-120 menit
- Perhatian penuh satu murid satu mentor
- Pair coding berbagi layar di Jupyter dan Colab
- Rekaman sesi bisa diputar ulang
- Tanpa biaya transport, lebih hemat
Les Online Data Science Kelompok Kecil
Menekuni data science daring berbarengan 2-3 kawan lewat satu proyek analisis bersama, ongkos per murid pun lebih ringan.
Rp 90.000/sesi
120 menit
- Maksimal 3 murid per kelompok
- Proyek tim dengan dataset bersama
- Biaya per murid lebih terjangkau
- Latihan Git dan berbagi notebook
Les Online Data Science Intensif Portofolio
Fokus membangun proyek data utuh untuk portofolio karier, dipandu penuh lewat berbagi layar.
Rp 130.000/sesi
120 menit
- Proyek end-to-end dari data mentah sampai model
- Pendampingan menyusun repositori GitHub
- Latihan menjelaskan hasil ke pewawancara
- Rekaman untuk diulang saat merapikan proyek
Tahap Belajar Les Online Data Science
Isi materi dan kecepatan mengajarnya kami atur menurut titik mulai dan tujuan Anda, semuanya berjalan dalam sesi daring yang ditemani, dituntun lewat pair coding, dan terekam.
Fondasi Python & Data untuk Pemula Total
Belum pernah menulis kodePerkenalan pada Python dan kebiasaan menalar lewat data, dibawakan sambil berbagi layar. Mentor membuka Google Colab bareng murid, menuntun sintaks awal serta olah data tabel dengan pandas, dan rekaman sesinya bisa disimak lagi di rumah agar tak ada langkah yang terlewat.
Mata Pelajaran:
Python DasarNumPy & pandasMembaca Data CSV dan ExcelBekerja di Jupyter & Colab
Fokus Belajar:
- Nyaman menulis kode Python lewat layar
- Mengolah data tabel dengan pandas
- Memahami tipe dan struktur data
- Menjaga notebook tetap rapi
Analisis & Visualisasi Data
Membaca cerita di balik dataMenjinakkan data yang berantakan lalu menyisir polanya lewat exploratory data analysis, semuanya digarap berdua di layar. Murid berlatih menuangkan temuan ke dalam grafik yang gamblang, dan tiap tahapnya dapat diputar lagi dari rekaman menjelang tenggat tugas.
Mata Pelajaran:
Data CleaningExploratory Data AnalysisMatplotlib & SeabornStatistika Deskriptif
Fokus Belajar:
- Membersihkan data dunia nyata
- Menemukan pola dan anomali
- Membuat grafik yang bercerita
- Menarik kesimpulan dari data
Machine Learning
Membuat data memprediksiNaik ke pemodelan dengan scikit-learn, dari melatih model prediksi sampai mengevaluasi performanya. Mentor menuntun tiap sel kode lewat berbagi layar sebelum murid menjalankannya sendiri, dan sesi tersimpan untuk diulang saat proyek dikerjakan.
Mata Pelajaran:
Supervised LearningRegresi & Klasifikasiscikit-learn WorkflowEvaluasi Model
Fokus Belajar:
- Melatih model prediksi pertama
- Memilih algoritma yang tepat
- Mengukur akurasi dengan benar
- Menghindari overfitting
Proyek & Portofolio Siap Kerja
Karya yang bisa dipamerkanMenyatukan seluruh keterampilan ke dalam satu proyek data yang lengkap, dari data mentah menuju temuan dan model, lalu ditata rapi sebagai portofolio GitHub. Cocok bagi yang bersiap melamar pekerjaan atau magang data, karena tiap tahapnya digarap sambil berbagi layar dan tersimpan sebagai rekaman.
Mata Pelajaran:
Proyek End-to-EndPortofolio & GitHubKomunikasi HasilPersiapan Interview Data
Fokus Belajar:
- Proyek data utuh di portofolio
- GitHub yang rapi untuk perekrut
- Menjelaskan hasil ke non-teknis
- Persiapan interview dan magang
Kurikulum Les Online Data Science
Materi les online data science kami susun bertahap dan berbasis proyek, dari fondasi Python sampai membangun model machine learning yang berjalan.
Mentor menyelaraskan modul online dengan tujuan Anda, dari fokus analisis data sampai porsi pemodelan machine learning yang lebih besar bagi yang mengincar peran data scientist.
Python untuk Data
Meletakkan dasar Python dan cara menggerakkan data tabel memakai pandas, ditulis bergantian lewat layar di Jupyter dan Colab.
- Sintaks dan Struktur Data Python
- NumPy untuk Komputasi Numerik
- pandas: DataFrame dan Operasi Data
- Membaca Berbagai Sumber Data
Analisis & Visualisasi
Merapikan, menelusuri, lalu menggambarkan data supaya sanggup bercerita dengan terang, dibahas sambil berbagi layar.
- Data Cleaning dan Missing Values
- Exploratory Data Analysis
- Matplotlib dan Seaborn
- Statistika Deskriptif dan Korelasi
Machine Learning
Membangun model prediksi dan klasifikasi lalu mengevaluasinya dengan benar, tiap sel kode dituntun mentor lewat video.
- Supervised Learning: Regresi dan Klasifikasi
- scikit-learn Workflow
- Train-Test Split dan Cross-Validation
- Metrik Evaluasi dan Tuning Dasar
Proyek & Portofolio Lewat Berbagi Layar
Menautkan seluruh kemampuan menjadi sebuah proyek data lengkap yang siap dipamerkan, dari lembar notebook sampai repositori GitHub yang tertata.
- Proyek Data Menyeluruh Berbasis Data Sungguhan
- Git dan GitHub untuk Data
- Storytelling dan Presentasi Hasil
- Portofolio dan Persiapan Interview
Untuk Siapa
Empat Profil yang Belajar Data Science Online di Sini
Pekerja yang ingin beralih ke industri data, mahasiswa yang menyiapkan portofolio, profesional yang ingin mengambil keputusan berbasis angka, sampai pelajar yang penasaran dengan dunia data, semuanya bisa menekuni data science dari rumah ditemani mentor yang dipilihkan sesuai tujuan masing-masing.
Career Switcher ke Industri Data
Pekerja dari bidang berbeda yang ingin menyeberang ke ranah data, tertolong oleh sesi daring yang jamnya bisa digeser di sela pekerjaan serta rekaman untuk mengulang bahan selepas jam kantor.
Rekomendasi:
Peta belajar Python hingga machine learningPrioritas menyusun portofolio
Mahasiswa & Fresh Graduate
Mahasiswa dari beragam program studi yang mengejar keterampilan data terapan, dan wisudawan yang merakit portofolio demi melamar peran data, semuanya ditemani lewat layar dari kota mana saja.
Rekomendasi:
Proyek nyata untuk repositori GitHubPendampingan olah data tugas akhir
Profesional yang Ingin Melek Data
Pegawai yang mau menyandarkan keputusannya pada angka, meringkas pekerjaan analisis yang berulang, atau memperkaya kemampuan olah datanya di posisi sekarang, belajar luwes dari rumah di sela jam kerja.
Rekomendasi:
Titik berat pada analisis dan grafik terapanContoh kasus dari bidang kerja sendiri
Pelajar yang Penasaran dengan Data
Remaja SMA dan SMK yang penasaran pada teknologi data lebih awal, ingin berkenalan dengan Python, atau memupuk bekal sebelum melangkah ke program studi rumpun komputer dan data.
Rekomendasi:
Berangkat dari Python dan nalar dataProyek ringan sesuai ketertarikan
Fitur Unggulan
Pantau Perkembangan Proyek Data dari Mana Saja
Lewat Sistem Belajar EduPoint, jejak tiap pertemuan daring terdokumentasi. Modul co-learning dibentangkan berdua di layar, notebook dan alur pemodelan terekam, lalu kami susun peta keterampilan yang sudah kokoh maupun yang masih perlu latihan, dan rangkumannya sampai ke tangan Anda.
Fitur Laporan
Modul Co-Learning Dibuka Bersama
Mentor dan murid membuka modul data science terstruktur yang sama di layar, dari lembar latihan pandas sampai panduan membangun model, dan notebooknya tersimpan di aplikasi untuk dibuka ulang.
Peta Keterampilan per Modul
Lihat penguasaan murid di setiap modul, dari Python dan analisis data sampai machine learning, lewat aplikasi.
Rekaman Langkah Membangun Model
Langkah melatih dan mengevaluasi model yang panjang terekam, sehingga bisa diputar ulang saat murid merapikan proyek atau menyiapkan interview.
Laporan Perkembangan Berkala
Ringkasan progres belajar online dan perkembangan portofolio dikirim berkala via WhatsApp, jadi arah belajar tetap terpantau meski sesi dari layar.
Contoh Laporan Progress
Farrel D.
Career switcher • Mei 2026
68%
Progress Keseluruhan
Sesi Selesai
12 dari 20
Target Selanjutnya
Selesaikan proyek klasifikasi end-to-end untuk portofolio
1 Jun 2026
Python & pandas
Sesuai Target86/90
Mengolah data tabel sudah lancar, mulai rapi menulis fungsi
Exploratory Data Analysis
Meningkat78/85
Visualisasi sudah jalan, membaca korelasi masih perlu latihan
Machine Learning
Perlu Perhatian68/82
Sering lupa memisahkan data latih dan uji sebelum melatih model
Proyek Portofolio
Meningkat72/85
Proyek pertama berjalan, dokumentasi GitHub perlu dirapikan
Catatan dari Ribuan Sesi Les Online Data Science
Hambatan Belajar Data Science Online yang Paling Sering Kami Bereskan
Data science lewat layar punya tantangan tersendiri, dari godaan menyalin kode tanpa paham sampai belajar terpisah-pisah tanpa pernah menuntaskan satu proyek. Inilah lima kendala yang paling sering kami temui di sesi les online data science dan cara kami menanganinya.
Menyalin kode dari tutorial tanpa paham jalannya
Kenapa terjadi
Murid menempel potongan kode yang jalan tanpa mengerti apa yang dikerjakan tiap barisnya.
Cara kami mengatasinya
Lewat pair coding kami berhenti di tiap sel penting, menelusuri apa yang diubah pada data dan mengapa, sebelum lanjut, supaya murid bisa menulis ulang kodenya sendiri tanpa mencontek.
Belajar terpisah-pisah tanpa menuntaskan satu proyek
Kenapa terjadi
Murid menonton Python di satu tempat dan machine learning di tempat lain sampai bingung saat menghadapi data nyata.
Cara kami mengatasinya
Kami tuntun satu alur utuh dari data mentah sampai model dalam satu proyek, lewat berbagi layar, supaya keterampilan menyatu dan terlihat di portofolio.
Menjadikan sesi online sebagai tontonan pasif
Kenapa terjadi
Murid hanya menyimak mentor mengetik tanpa membuka notebook di perangkatnya sendiri.
Cara kami mengatasinya
Kami minta murid membuka Jupyter atau Colab sendiri dan menirukan tiap langkah saat itu juga, sehingga keterampilan codingnya benar-benar terbangun lewat tangan sendiri.
Melatih model tanpa memisahkan data latih dan uji
Kenapa terjadi
Murid tergesa mengejar akurasi tinggi tanpa sadar modelnya sekadar menghafal data.
Cara kami mengatasinya
Kami biasakan memisahkan data latih dan uji serta memakai cross-validation lebih dulu lewat layar, supaya angka akurasinya jujur dan modelnya berguna pada data baru.
Takut mulai karena merasa harus jago matematika
Kenapa terjadi
Murid menunda belajar karena mengira data science menuntut matematika tingkat tinggi.
Cara kami mengatasinya
Kami mulai dari logika dan statistika terapan seadanya, memperkuat konsep tepat saat dibutuhkan di proyek, supaya murid melangkah tanpa terbebani rumus yang belum perlu.
Karena setiap sesi terekam dan notebooknya tersimpan, murid bisa memutar ulang langkah membangun model sampai benar-benar bisa mengerjakannya sendiri. Merampungkan satu proyek mungil kerap memberi pelajaran yang jauh melampaui berjam-jam menonton tutorial.
Keunggulan
Yang Membuat Les Online Data Science Kami Terasa Berbeda
Bimbingan mentor praktisi data secara langsung, pair coding sambil berbagi layar, serta rekaman yang sewaktu-waktu bisa ditengok, berpadu dalam satu sesi daring yang terpantau dan terasa jauh lebih ditemani ketimbang menonton kursus video seorang diri.
Live 1-on-1 dengan Mentor Nyata
Murid menimba data science langsung dari satu mentor pilihan dalam sesi video privat, percakapan berjalan dua arah, dan ia leluasa bertanya begitu sebuah pesan error atau baris kode terasa membingungkan.
Pair Coding Lewat Berbagi Layar
Mentor menulis kode di Jupyter atau Colab yang layarnya dibagikan, lalu murid menirukan di perangkatnya saat itu juga, sehingga teori data science langsung menjadi keterampilan tangan sendiri.
Belajar Berbasis Proyek Nyata
Setiap modul bertumpu pada data sungguhan dan berujung pada analisis atau model yang layak masuk portofolio, jadi murid menimba ilmu sembari mengerjakannya langsung di layar.
Notebook & Rekaman Bisa Diputar Ulang
Langkah melatih model atau membersihkan data yang panjang tersimpan sebagai notebook dan rekaman, bisa ditonton kembali kapan pun murid membutuhkannya.
Tanpa Batas Jarak, Hemat Tanpa Transport
Seorang praktisi data dari kota besar tetap bisa menemani murid yang tinggal di mana saja, dan dompet pun lebih lega karena tak ada ongkos pulang-pergi ke tempat les.
Menuju Portofolio yang Siap Ditunjukkan
Sesi dituntun hingga murid mengantongi proyek data yang tertata di GitHub, bekal yang siap ditunjukkan ketika melamar peran analis maupun ilmuwan data.
Mentor Les Online Data Science Pilihan
Para mentor kami datang dari kalangan pekerja data yang masih aktif berikut mahasiswa dan lulusan terpilih rumpun Statistika, Ilmu Komputer, dan Sains Data di kampus papan atas, karib dengan data nyata dan terbiasa mengampu sesi sambil berbagi layar.
Kualifikasi Guru
- Praktisi data aktif dan lulusan Statistika, Ilmu Komputer, serta Sains Data dari kampus ternama
- Melewati penyaringan kemampuan teknis, uji praktik mengajar, dan latihan mengampu sesi daring
- Cekatan menulis kode di Python, pandas, dan scikit-learn serta piawai memandunya sambil berbagi layar
- Telaten, enak diajak bicara, dan kenyang pengalaman menemani proyek data dari nol
Himawan H.
Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Fondasi statistik untuk pemodelan“Lewat video, Himawan mengaitkan konsep sebaran dan peluang ke kolom data yang tampil di layar, agar murid paham kenapa sebuah metode dipilih ketika nanti membangun modelnya.”
Karina K.
Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Menyiapkan data sebelum dianalisis“Karina mengajak murid menyisir nilai kosong dan format yang berantakan lebih dahulu di layar yang dibagikan, sebab langkah rapi-rapi inilah yang menentukan mutu analisis berikutnya.”
Reta R.
Statistika, Universitas Gadjah Mada
Menerjemahkan angka jadi temuan“Reta membiasakan murid menuturkan apa yang sebenarnya dikatakan sebuah tabel, lalu merangkumnya jadi kalimat yang bisa dimengerti pendengar awam, semua ditelaah bersama di layar sampai terang.”
Charles D.
Statistika, Universitas Brawijaya
Grafik yang menyampaikan pesan“Charles memandu murid memilih bentuk grafik yang tepat untuk sebuah cerita data, dibangun langsung di notebook masing-masing, supaya satu tatapan sudah cukup untuk menangkap maksudnya.”
Angger A.
Statistika, Universitas Diponegoro
Menulis kode Python bersama“Angger menuntun murid mengetik perintah Python satu per satu dalam pair coding, menunggu tiap baris berjalan di perangkat murid, sampai ia terbiasa mengolah datanya tanpa ragu.”
Sony E.
Sains Data Terapan, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Membangun model prediksi“Berbekal sains data terapan, Sony menemani murid menyusun model di scikit-learn di layar yang dibagikan, memperlihatkan bagaimana sebuah prediksi lahir dari data yang tadi mereka rapikan.”
Testimoni
Cerita Mereka yang Memilih Les Online Data Science
Dari pekerja yang beralih karier sampai mahasiswa yang membangun portofolio pertama, inilah pengalaman mereka belajar data science lewat layar.
Dulu istilah coding terdengar menakutkan buat saya yang berlatar akuntansi. Di sesi video, mentornya sabar mengetik bareng saya di Colab, jadi saya ikut menekan tombolnya sendiri, tidak cuma menonton. Tiga bulan berjalan, saya berani menyodorkan proyek pertama ke calon perusahaan.
Reynald T.
Beralih karier dari akuntansi • Jakarta
Sebelumnya saya nonton kursus video acak dan gampang menyerah di tengah. Sesi daringnya beda, ada orang yang menunggu saya menyelesaikan tiap sel kode dan mengoreksi kalau keliru. Model prediksi sederhana pertama saya akhirnya jalan juga.
Prisca W.
Mahasiswa Sistem Informasi • Bandung
Bab olah data di tugas akhir saya mentok, sementara dosen pembimbing beda pulau. Lewat layar yang dibagikan, mentornya menemani dari memilih pendekatan sampai memeriksa hasil model, dan rekamannya saya tonton lagi malam sebelum sidang. Presentasi saya jadi lancar.
Fikri A.
Mahasiswa tingkat akhir • Makassar
Sebagai kepala tim penjualan, saya lelah menunggu laporan dari orang lain. Sesi sore lewat video difokuskan ke membaca angka penjualan kami sendiri. Sekarang saya menyusun grafik mingguan tanpa bergantung siapa pun.
Damar S.
Pekerja yang ingin melek data • Tangerang
Shift kerja saya berpindah-pindah, jadi sesi yang bisa diatur waktunya sangat menolong. Semua notebook tersimpan di aplikasi, dan kalau lupa langkahnya saya tinggal memutar rekamannya. Perlahan saya makin luwes memakai pandas.
Okta R.
Karyawan shift • Depok
Di daerah kami tidak ada komunitas data sama sekali. Berkat video, saya belajar dari praktisi di Jawa tanpa harus pindah kota. Dari menulis kode berdampingan itu, saya menyelesaikan satu model klasifikasi utuh.
Gilang P.
Lulusan baru • Kupang
Anak saya semester akhir dan mengincar karier di bidang teknologi data. Mentornya menuntun dari sintaks paling awal sampai proyek beneran, dan tiap dua pekan mengirimkan catatan kemajuannya ke saya. Ia kini lebih yakin mendaftar magang.
Ratih K.
Orang tua mahasiswa • Yogyakarta
Yang membuat saya betah, tiap pertemuan kami mengolah data sungguhan, bukan contoh mengada-ada. Begitu satu modul kelar, ada hasil analisis yang langsung saya simpan ke GitHub. Rasanya belajar itu ada bekasnya.
Selin H.
Beralih karier dari pemasaran • Medan
Jangkauan & Fleksibilitas Les Online Data Science
Les Online
Online WorldwideLayanan ini menyapa murid di penjuru Nusantara, dari ibu kota provinsi sampai daerah yang jauh dari komunitas data, bahkan keluarga yang tengah menetap di mancanegara. Mentor praktisi data pilihan bisa hadir tanpa dibatasi peta, mengikuti irama harian keluarga dan padatnya jadwal kerja atau kuliah.
- Jangkauan nasional, dari kota besar sampai daerah terpencil
- Jadwal 7 hari seminggu pada rentang 06.00-23.00 WIB
- Cukup laptop dengan koneksi stabil, Google Colab siap saat butuh komputasi lebih
- Modul co-learning, pair coding di Jupyter dan Colab, serta notebook dan rekaman tersimpan di aplikasi
Prestasi Siswa
Kisah Sukses Siswa Les Online Data Science
Perubahan nyata yang terukur dari murid yang konsisten belajar data science online lewat layar.
Berhasil
Dari Admin ke Data Analyst Lewat Les Online
Anisa R.
Lulusan D3, sebelumnya staf administrasi
Sebelum
40
Sesudah
88
+48 poin kesiapan data
8 bulan
Diterima di
Pekerjaan pertama di bidang data
“Saya mulai dari nol total lewat sesi daring. Ditemani menulis Python, olah data, dan SQL bareng di layar, pelan-pelan portofolio saya terbentuk sampai akhirnya diterima sebagai data analyst.”
Tutor:
Kak Angger A.
Berhasil
Portofolio Machine Learning Sebelum Wisuda
Ismail H.
Mahasiswa tingkat akhir non-informatika
Sebelum
45
Sesudah
90
+45 poin
10 bulan
Diterima di
Magang data sebelum wisuda
“Belajar sambil menggarap proyek lewat berbagi layar membuat saya merampungkan empat karya data lengkap, salah satunya sebuah model prediksi. Repositori GitHub saya jadi menonjol dan saya langsung dapat magang data science.”
Tutor:
Kak Sony E.
Berhasil
Dari Bingung Urutan Belajar ke Model Pertama yang Berjalan
Raka P.
Career switcher, luar Jawa
Sebelum
50
Sesudah
92
+42 poin
6 bulan
Diterima di
Percaya diri melamar peran data
“Dulu saya belajar terpisah-pisah dari video acak dan tak pernah selesai. Di sesi daring, mentornya menuntun satu alur utuh sampai model saya berjalan, dan semuanya terasa nyambung.”
Tutor:
Kak Reta R.
Tanya Jawab
Ragu soal Les Online Data Science? Ini Jawabannya
Soal apakah daring benar-benar ampuh, aplikasi yang dipakai, cara pair coding di layar, syarat matematika, keleluasaan jadwal, cara membayar, hingga penggantian mentor, semuanya kami jawab ringkas di bawah ini.
Panduan & Tips
Artikel pendukung untuk membantu Anda memutuskan dan memaksimalkan hasil belajar.
Cara Membuat Portofolio Data Science untuk Pemula
Perekrut menilai kemampuan dari karya yang bisa dilihat. Portofolio yang kuat berisi proyek yang menjawab pertanyaan nyata, terdokumentasi rapi, dan menceritakan cara berpikir Anda.
Roadmap Belajar Data Science dari Nol untuk Pemula Sampai Proyek Pertama
Tujuh tahap berurutan yang membawa pemula total dari fondasi statistika dan Python sampai melatih model machine learning sendiri dan merangkainya jadi satu proyek end-to-end.
Program Terkait
Program lain yang mungkin sesuai untuk Anda
Temani Murid Menaklukkan Data Science dari Rumah, Lewat Les Online
Ceritakan titik mulai dan tujuannya, tim kami bantu carikan mentor les online data science yang bisa menuntun coding lewat berbagi layar dan mendampingi proyek sampai portofolio siap ditunjukkan. Konsultasi gratis.
Konsultasi gratis tanpa komitmenMentor praktisi data yang cocok untuk tujuan AndaPair coding Python dan machine learning lewat berbagi layarBelum cocok setelah sesi pertama? Ganti mentor gratis