Matakuliah

Data Science

- Fakultas Teknik

Deskripsi Mata Kuliah

Mata kuliah Data Science memperkenalkan konsep-konsep dasar dan teknik-teknik analisis data untuk memahami, mengolah, dan menafsirkan data dalam berbagai bentuk. Mahasiswa akan mempelajari metode statistik, pembelajaran mesin (machine learning), serta alat dan perangkat lunak yang digunakan untuk analisis data besar (big data). Materi yang dibahas mencakup pengumpulan data, pembersihan data, eksplorasi data, dan pembuatan model prediktif.

CPL Program Studi pada MK

CPL-3 - Mampu berfikir logis, kritis dan inovatif dalam mengidentifikasi, menganalisis dan memberikan solusi terhadap permasalahan yang sesuai dengan bidang Informatika.

CPL-5 - Memiliki pengetahuan yang memadai terkait cara kerja sistem komputer dan mampu menerapkan/menggunakan berbagai algoritma/metode untuk memecahkan masalah pada suatu organisasi.

CPL-8 - Kemampuan mengimplementasi kebutuhan computing dengan mempertimbangkan berbagai metode/algoritma yang sesuai.

CPMK

CPMK-1 - Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar dan ruang lingkup data science, termasuk proses dan siklus hidup data science (C2 – Memahami).

CPMK-2 - Mahasiswa mampu mengumpulkan, membersihkan, dan mempersiapkan data dari berbagai sumber untuk analisis lebih lanjut (C3 – Menerapkan).

CPMK-3 - Mahasiswa mampu menerapkan teknik eksplorasi data menggunakan statistik deskriptif dan visualisasi data (C3 – Menerapkan).

CPMK-4 - Mahasiswa mampu menggunakan bahasa pemrograman (seperti Python/R) dan pustaka data science (seperti Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn) dalam proyek data science (C3 – Menerapkan).

CPMK-5 - Mahasiswa mampu membangun dan mengevaluasi model pembelajaran mesin dasar (seperti regresi, klasifikasi, clustering) untuk menyelesaikan masalah nyata (C4 – Menganalisis).; Mahasiswa mampu menginterpretasikan hasil analisis dan menyajikan insight dalam bentuk laporan dan visualisasi yang komunikatif (C4 – Menganalisis).; Mahasiswa mampu bekerja dalam tim dan memanfaatkan platform kolaborasi (Git, Jupyter Notebook, dsb.) dalam pengembangan proyek data science (C5 – Mengevaluasi).