| Kode Mata Kuliah | II5005 / 3 SKS |
|---|
| Penyelenggara | 282 - Information System and Technology / STEI |
|---|
| Kategori | Lecture |
|---|
| Bahasa Indonesia | English |
|---|
| Nama Mata Kuliah | Sains Data | Data Science |
|---|
| Bahan Kajian | - Siklus (lifecycle) sains data.
- Statistika deskriptif dan inferensi pada sains data.
- Penanganan dan pemrosesan data.
- Exploratory Data Analysis.
- Pemodelan dan machine learning.
- Sains data dalam bisnis dan industri.
| - Data science lifecycle.
- Descriptive and inferential statistics for data science.
- Data handling and preprocessing.
- Exploratory Data Analysis.
- Modeling and machine learning.
- Data science in the business and industry.
|
|---|
| Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK) | - Menganalisis bagaimana sains data menghasilkan nilai pada industry dan mengidentifikasi masalah yang dapat diselesaikan dengan data.
- Membangun solusi menggunakan pendekatan sains data untuk menyelesaikan masalah bisnis dan membuat keputusan berdasarkan data.
- Menentukan metode evaluasi yang tepat dan memberikan rekomendasi dalam menyelesaikan masalah bisnis dan membuat keputusan berdasarkan data.
| - Analyzing how data science creates value across industries and identifying key business problems that can be addressed with data.
- Developing solutions using a data science approach to solve real-world business problems and make data-driven decisions.
- Determine the appropriate evaluation method and provide recommendations for solving business problems and making decisions based on data.
|
|---|
| Metode Pembelajaran | Kuliah, diskusi, studi kasus | Lecture, discussion, and case study |
|---|
| Modalitas Pembelajaran | Luring/ bauran sinkron, daring asinkron | Synchronous offline/ hybrid, asynchronous online |
|---|
| Jenis Nilai | ABCDE |
|---|
| Metode Penilaian | Tugas, Ujian, Project, Presentasi | Assignments, Exams, Project, Presentation |
|---|
| Catatan Tambahan | | |
|---|