Kelas Online
Cara Mudah Belajar Feature Engineering Untuk Jadi AI Engineer

Name: Cara Mudah Belajar Feature Engineering Untuk Jadi AI Engineer
Brand: BuildWithAngga
Price: 199000 IDR
Rating: 4.8 (15 reviews)

Released date March 2026

Last updated March 2026

Member

15 enrolled

Lesson Type

Video + Ebook

Tingkatan

Sertifikat

Konsultasi

61 lessons (9.12 hours)

play_circle 61 more lessons

Develop Your Skills

Pernah merasa model Machine Learning Anda sudah “benar”, tetapi hasilnya tetap kurang akurat?

Anda sudah mencoba berbagai algoritma, melakukan tuning, bahkan mengganti pendekatan, namun performanya tetap tidak optimal.

Dalam banyak kasus, masalahnya bukan terletak pada model, melainkan pada feature engineering dan cara pengolahan data (data preprocessing).

Kursus “Cara Mudah Belajar Feature Engineering Untuk Jadi AI Engineer” dirancang untuk membantu Anda menguasai skill paling krusial dalam dunia AI, yaitu bagaimana mengubah data mentah menjadi fitur yang benar-benar mampu meningkatkan performa model secara signifikan.

Di kelas ini, Anda akan belajar dengan pendekatan yang praktis, terstruktur, dan relevan dengan kebutuhan industri. Anda akan dibimbing untuk memahami dan membangun proses feature engineering secara menyeluruh, mulai dari data mentah hingga siap digunakan dalam modeling.

Apa yang akan Anda pelajari

Dalam kelas ini, Anda akan mengerjakan proses yang umum dilakukan oleh AI Engineer di dunia kerja, di antaranya:

Mengolah dataset dari kondisi mentah (real world data)
Melakukan data cleaning seperti handling missing values dan outliers
Menganalisis karakteristik data (numerik, kategorikal, datetime, dan lainnya)
Menerapkan encoding, scaling, dan transformasi fitur
Menyiapkan dataset untuk kebutuhan model regresi dan klasifikasi

Tidak hanya memahami cara implementasi, Anda juga akan belajar alasan di balik setiap teknik yang digunakan, sehingga Anda dapat mengambil keputusan yang tepat saat mengolah data.

Di akhir kelas, Anda diharapkan mampu membangun pipeline feature engineering secara mandiri dan siap digunakan dalam berbagai use case Machine Learning.

Saya Kurnia, seorang AI Engineer dan Data Scientist lulusan Fisika ITB dengan pengalaman lebih dari 4 tahun di bidang Data Science dan AI.

Saya telah mengembangkan berbagai solusi AI di lingkungan production, mengolah data dalam skala besar hingga puluhan juta record, serta meningkatkan performa model hingga beberapa kali lipat dalam use case bisnis nyata. Saya juga memiliki pengalaman sebagai konsultan AI Engineer, baik di perusahaan dalam negeri maupun luar negeri.

Selain itu, saya telah membimbing lebih dari 1000 siswa dalam mempelajari Data Science dan AI dari dasar hingga siap kerja.

Melalui kelas ini, saya akan membagikan pendekatan praktis, best practice, serta cara berpikir yang digunakan langsung di dunia industri.

Mengapa kelas ini penting

Dalam dunia AI berlaku prinsip “Garbage In, Garbage Out”. Model yang baik tidak akan memberikan hasil optimal jika data yang digunakan tidak diproses dengan benar.

Tanpa feature engineering yang tepat:

Akurasi model sulit meningkat
Model menjadi tidak stabil
Biaya komputasi meningkat
Model sulit diimplementasikan ke production

Sebaliknya, dengan feature engineering yang baik, model dapat menjadi lebih akurat, efisien, dan lebih mudah digunakan dalam konteks bisnis.

Manfaat yang akan Anda dapatkan

Dengan mengikuti kelas ini, Anda akan:

Meningkatkan performa model Machine Learning secara signifikan
Memahami cara berpikir AI Engineer dalam mengolah data
Memiliki skill yang relevan dengan kebutuhan industri
Lebih siap untuk berkarir di bidang AI dan Data Science

Jika Anda serius ingin berkarir di bidang AI, maka feature engineering bukan sekadar pelengkap, tetapi merupakan fondasi utama yang harus Anda kuasai.

Kelas ini akan membantu Anda membangun fondasi tersebut secara tepat dan terarah.

Sneak Peek

Foto kelas Cara Mudah Belajar Feature Engineering Untuk Jadi AI Engineer

Key Points

Mempelajari proses feature engineering dari data mentah hingga siap digunakan dalam model Machine Learning

Menguasai teknik data cleaning seperti handling missing values dan outliers dengan pendekatan yang digunakan di industri

Memahami dan mengolah berbagai tipe data seperti numerik, kategorikal, dan datetime secara tepat

Menerapkan teknik encoding, scaling, dan transformasi fitur untuk meningkatkan performa model

Mengimplementasikan metode-metode Feature Engineering secara end to end menggunakan Python

Mengimplementasikan feature engineering pada kasus regresi dan klasifikasi di AI Machine Learning secara praktis

Designed For

Non-IT yang ingin belajar AI secara terstruktur dari dasar hingga implementasi

Anda yang ingin memiliki potensi punya sumber penghasilan besar di bidang AI

Mahasiswa atau fresh graduate yang ingin meningkatkan kemampuan praktis dalam Machine Learning

Programmer yang ingin beralih ke bidang AI dan memahami pengolahan data secara mendalam

Praktisi data yang ingin meningkatkan performa model melalui feature engineering yang lebih optimal

Anda yang ingin memulai karir sebagai AI Engineer atau Data Scientist dengan skill yang siap pakai di industri

Course Lessons

Load More Lessons

Learn With Expert

Kurnia Anwar R

Data Scientist

(134)

Tools Pendukung

Lengkapi semua pendukung di bawah sebelum belajar

Python

Software

Jupyter Notebook

Software

Anaconda

Software

VSCode

Software

Google Colaboratory

Software

Low Risk, High Return

Investasi kepada diri kita sendiri memberikan
leverage kuat untuk masa depan karir kita

Selamanya

Rp 2,650,000

Rp 199,000

Miliki kelas Premium secara permanen dan bangun sebuah projek nyata

Akses kelas selamanya

Premium rewards

Career consultation

Assets & group konsultasi

Sertifikat kelulusan

Lowongan magang dan kerja

Lihat Benefit Lainnya

Recommended for You

Code PHP 8 Like a Pro: Mastering Website Development

Rp 390,000

Source Code Learning Management System Full-Stack MERN

Rp 400,000 Rp 128,000

Source Code Next JS 15 Web Hospital & Doctor Appointment

Rp 1,000,000 Rp 50,000

Full-Stack JavaScript Developer Next JS: Booking Flight Ticket

Rp 690,000

Pertanyaan Umum

Langkah yang tepat untuk berinvestasi kepada
ilmu pengetahuan yang baru di bidang IT

Contact CS

Tingkatan kelas Premium yang kami miliki dibangun untuk All Levels yang memberartikan bahwa cocok untuk seluruh tingkatan. Kami juga menyarankan calon member untuk mengikuti kelas Starter (gratis) terlebih dahulu sebagai permulaan.

Sertifikat kelulusan kelas hanya tersedia pada kelas Premium. Dan untuk mendapatkannya, para member diwajibkan untuk menyelesaikan seluruh materi kelas dan juga Quiz yang telah disediakan oleh mentor.

Salah satu benefit unggulan kami adalah group konsultasi yang diberikan sebagai bonus untuk member yang telah mengikuti kelas Premium di platform BuildWithAngga. Silakan menghubungi Admin untk mendapatkan akses pada group tersebut.

Kami mengizinkan member yang telah mengikuti kelas Premium untuk menjual kembali projek kelas kepada klien, perusahaan, etc. Syarat utamanya adalah dengan memodifikasi sedikitnya yaitu 30% dari original project buatan mentor kelas tersebut.

Kami melarang member menjual atau membagikan hak akses kelas Premium kepada orang lain yang tidak terdaftar pada kelas tersebut. Mari kita support creators Indonesia dengan cara membeli kelas secara resmi dan satu akun hanya untuk satu pengguna saja.

Kami tidak memperbolehkan member menjual kembali materi kelas di BuildWithAngga. Kami siap melanjutkan kepada proses hukum apabila Anda terbukti benar memperjualbelikan kelas kami secara ilegal.

Cara Mudah Belajar Feature Engineering Untuk Jadi AI Engineer

Mastering Feature Engineering

Video 11 minutes

Teori Data Struktur

Video 8 minutes
Built in Data Structures Phyton

Video 12 minutes
User Define - Data Structures Python

Video 13 minutes

Perkenalan Dataset

Video 4 minutes
Perkenalan Dataset

Video 11 minutes
Numerik Kontinu Diskrit Binary

Video 10 minutes
Kategorikal Variabel

Video 6 minutes
Datetime Variabel

Video 5 minutes
Variabel Campuran

Video 4 minutes

Teori Investigasi Fitur Data

Video 11 minutes
Missing Value Data

Video 8 minutes
Analisis Outlier

Video 12 minutes
Kardinalitas

Video 22 minutes
Label Rare

Video 7 minutes

Teori Pendekatan Statistik

Video 7 minutes
Imputasi Nilai Tengah Rata-Rata

Video 10 minutes
Imputasi Ekstrem Distribusi

Video 11 minutes
Imputasi Modus Sklearn

Video 4 minutes

Teori Pendekatan Bisnis

Video 3 minutes
Imputasi Nilai Sembarang

Video 8 minutes
Imputasi Nilai Missing

Video 11 minutes

Teori Menghandle Persoalan Outlier

Video 5 minutes
Outlier Trim

Video 12 minutes
InterQuantile Range (IQR)

Video 14 minutes
Pendekatan Gaussian

Video 7 minutes
Batas Quantile

Video 5 minutes
Handling Outlier Nilai Sembarang

Video 9 minutes

Teori Transformasi Data Diskritisasi

Video 10 minutes
Transformasi Variabel Gaussian

Video 14 minutes
Diskritisasi Rentang Setara

Video 12 minutes
Diskritisasi Frekuensi Kuantil

Video 8 minutes
Diskritisasi Rentang Setara Encoding

Video 11 minutes

Teori Penskalaan Fitur

Video 5 minutes
Standar Scaller

Video 10 minutes
Normalisasi Rata-Rata

Video 7 minutes
MinMax Scaling

Video 7 minutes
Maximum Absolute Scaling

Video 10 minutes
Robust Scaling

Video 6 minutes

Teori Mengolah Data Datetime

Video 2 minutes
Mengolah Tipe Tanggal

Video 11 minutes
Mengolah Tipe Waktu

Video 11 minutes

Implementasi Machine Learning Regresi

Video 19 minutes

Machine Learning Classification

Video 23 minutes

Closing Statement

Video 2 minutes

Member

Lesson Type

Video + Ebook

Tingkatan

Sertifikat

Konsultasi

Develop Your Skills

Pernah merasa model Machine Learning Anda sudah “benar”, tetapi hasilnya tetap kurang akurat?

Anda sudah mencoba berbagai algoritma, melakukan tuning, bahkan mengganti pendekatan, namun performanya tetap tidak optimal.

Dalam banyak kasus, masalahnya bukan terletak pada model, melainkan pada feature engineering dan cara pengolahan data (data preprocessing).