Calculus for Data Science: Dasar-Dasar Pembelajaran Mesin — PickAClass
3.8 (4) ⏱ 2 jam 42 mnt 📚 27 pelajaran 🎧 Versi audio

Calculus for Data Science: Dasar-Dasar Pembelajaran Mesin

Menguasai konsep kalkulus penting di balik optimasi dan jaringan saraf untuk transisi dari menyalin kode untuk benar-benar memahami algoritma pembelajaran mesin.

  • 💬 Instruktur AI
    Tanyakan apa pun tentang pelajaran dan dapatkan jawaban jelas seketika, kapan saja.
  • 🕐 Mulai kapan saja
    Tanpa jadwal atau tenggat — belajar dengan kecepatan sendiri, kapan pun Anda mau.
  • 🌐 Dalam bahasa Indonesia
    Pelajaran, tugas, dan sertifikat — semuanya sepenuhnya dalam bahasa Anda.

Tentang kursus ini

Banyak ilmuwan data yang bercita-cita tinggi kesulitan untuk melewati tutorial bagi pemula karena matematika yang mendasarinya terasa seperti kotak hitam. Mengerti kalkulus di balik algoritma machine learning adalah kunci untuk membuka keahlian sejati dalam ilmu data dan kecerdasan buatan. Kursus ini menjembatani kesenjangan antara teori matematika abstrak dan aplikasi praktis. Dengan membaca penjelasan yang jelas dan melakukan latihan tertulis yang bertarget, Anda akan mengembangkan pemahaman intuitif yang kuat tentang bagaimana algoritma belajar, mengoptimalkan, dan memperbarui. Anda akan menjelajahi konsep inti seperti derivatif, gradien, dan integrasi, dan melihat bagaimana konsep-konsep ini diwakili menggunakan perpustakaan Python modern untuk komputasi ilmiah. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti konsep dasar dari batas, derivatif, dan tingkat perubahan. - Terapkan aturan turunan kunci, termasuk aturan rantai, untuk mendemistifisiasi backpropagation dalam jaringan saraf. - Menguasai turunan parsial dan gradien untuk memahami algoritma optimasi gradien turun. - Mengeksplorasi integrasi dan peran kritisnya dalam distribusi probabilitas dan analisis data kontinu. - Lakukan terjemahkan rumus matematika ke dalam kode Python yang bersih dan modern menggunakan pustaka matematika simbolik seperti SymPy. - Menganalisis bagaimana kerangka kerja optimalisasi modern menangani diferensiasi otomatis untuk model pembelajaran mendalam. Kursus ini dimulai dengan definisi dasar dan terminologi matematika utama sebelum berlanjut ke aplikasi praktis. Anda akan bergerak langkah demi langkah dari kalkulus variabel tunggal ke konsep multivariabel dan kalkulus vektor, selalu menghubungkan matematika kembali ke skenario ilmu data dunia nyata. Kursus ini dirancang untuk ilmuwan data pemula, programmer, dan penggemar teknologi yang ingin membangun dasar matematika yang kuat. Pemahaman dasar aljabar sekolah menengah atas akan membantu, tetapi tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dalam kalkulus atau pemrograman tingkat lanjut. Mulai membaca hari ini untuk mendemistifikasi matematika machine learning dan mengambil kendali perjalanan ilmu data Anda.

Apa yang Anda dapatkan

  • 📜 Sertifikat penyelesaian
    Tambahkan ke profil LinkedIn Anda
  • 💬 Tutor AI pribadi
    Bingung di tengah pelajaran? Tanya tutor bawaan kamu apa saja, kapan saja.
  • 🎧 Termasuk versi audio
    Belajar di mana saja — tanpa layar
  • ♾️ Akses seumur hidup
    Kembali kapan saja, tanpa kedaluwarsa
  • 📱 Ponsel atau komputer
    Berfungsi di mana saja, perangkat apa saja
  • 💸 Pengembalian 14 hari
    Tanpa pertanyaan
  • Singkat dan fokus
    2 jam 42 mnt konten praktis

Sertifikat penyelesaian

Setiap kursus yang Anda selesaikan di PickAClass menerbitkan kredensial seperti ini — orisinal, dengan kodenya sendiri, dapat diverifikasi via URL, dan rinci tentang yang benar-benar ditunjukkan.

P
PickAClass
Profil keterampilan · terverifikasi
Dokumen
Sertifikat Penguasaan
Ini menyatakan bahwa
Nama Lengkap
telah berhasil menunjukkan penguasaan
Calculus for Data Science: Dasar-Dasar Pembelajaran Mesin
Keterampilan yang ditunjukkan
Analisis pola perilaku
Dasar
1.2 jam
Kerangka arsitektur keputusan
Mahir
1.4 jam
Desain uji A/B
Mahir
1.7 jam
Copywriting perilaku
Lanjutan
1.9 jam
P
PickAClass — Nama Lengkap
Calculus for Data Science: Dasar-Dasar Pembelajaran Mesin
Halaman 2 dari 2
Detail kinerja
Ringkasan tugas kursus
Pelajaran selesai 14 / 14
Soal latihan 26 / 28
Tugas dikirim 4 (rata 4,5 / 5)
Proyek capstone Ditinjau — 4,6 / 5
Total latihan 6.2 jam
Tolok ukur kinerja
Peringkat kohort 12% teratas dari 1,625
Waktu penyelesaian 11 hari (median: 22)
Skor penguasaan 91 / 100
Skor soal latihan 94%
Verifikasi keterampilan Jalur Keterampilan terverifikasi
Verifikasi kredensial ini
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Diterbitkan di bawah standar akademik PickAClass. Tingkat keterampilan mencerminkan kinerja yang dinilai terhadap rubrik kompetensi kursus. Ini kredensial orisinal platform ini.

Ulasan (4)

Zewdu Girma ET Pelajar terverifikasi
★ 4 · 24.06.2026

Kursus yang bagus. strukturnya jelas, meskipun beberapa contoh bisa menggunakan sedikit lebih banyak rincian. masih, belajar banyak.

Siti Aisyah binti Mohd Saleh MY Pelajar terverifikasi
★ 4 · 04.06.2026

Pengantar yang baik untuk topik. strukturnya logis, dan sebagian besar contohnya relevan, meskipun saya berharap lebih dalam di beberapa bidang.

Lotte Mulder NL
★ 4 · 26.05.2026

pengenalan yang bagus strukturnya jelas, tapi aku berharap ada beberapa contoh dunia nyata lagi, belajar banyak.

Faris Adli bin Mohd Ali MY
★ 3 · 25.05.2026

Ini adalah pengenalan yang baik, bisa dibantu dengan contoh yang lebih beragam dan sedikit lebih baik antara modul.

Tulis ulasan

Setelah mengirim kami akan meminta masuk — draf Anda tersimpan.

Pelajar lain juga mengambil

Pertanyaan umum

Apa yang saya butuhkan untuk mengikuti kursus ini? +

Cukup ponsel atau komputer dengan internet. Tidak ada instalasi atau perangkat khusus.

Bagaimana cara membayar? +

Dengan kartu via Stripe. Kami tidak menyimpan detail kartu — Stripe menanganinya dengan aman.

Bisakah saya mendapat refund? +

Ya — refund penuh dalam 14 hari, tanpa pertanyaan.

Berapa lama saya akan punya akses? +

Selamanya. Setelah membeli, kursus jadi milik Anda untuk dikunjungi lagi kapan saja.

Apakah saya akan mendapat sertifikat? +

Ya. Setelah selesai, Anda akan menerima sertifikat yang bisa ditambahkan ke profil LinkedIn.

Dibuat untuk pelajar di
Teknologi Desain Keuangan Pemasaran Kesehatan Pendidikan Perhotelan Manufaktur