Membangun model yang dapat memprediksi credit risk menggunakan dataset yang disediakan oleh company yang terdiri dari data pinjaman yang diterima dan yang ditolak. Dilakukan dengan pengerjaan end-to-end solution. Tujuan utama adalah untuk melakukan prediksi terhadap suatu individu akan kemampuan mereka untuk melakukan pembayaran terhadap pinjaman/kredit yang diberikan.

Text Analytics - Web Scraping

Classification and Regression Tree

Regresi Linear dan Regresi Logistik beserta penerapan kasus

Supervised Learning: Biner Classification

Water Level Forecasting - SARIMA

Metode Smoothing, ARIMA, ARCH/ GARCH, Vector Auto Regressive (VAR)

Transformasi & Penanganan Missing Values

Eksplorasi Data & Outlier Analysis

Statistika Deskriptif Simple Random Sampling Penduga Proporsi Sebaran Percontohan Teori Limit Data Data Kasus: Penghasilan