Sidia is a education Platform website.
Course Description
Program Objectives (PO)
- Mahasiswa mampu memahami pemodelan stokastik dalam sains data
- Mahasiswa mampu memahami simulasi pemodelan stokastik yaitu rantai markov, proses poisson, dan proses Renewal process & Birth-Death
- Mahasiwa mampu memahami tentang simulasi dalam RNG dan RVG serta simulasi monte carlo
- Mahasiswa mampu menerapkan pemodelan stokastik dalam dunia nyata
Aktifitas Pembelajaran
-
Pertemuan 1 Definisi pemodelan stokastik dalam sains data -
Pertemuan 2 Event dan probabilitas -
Pertemuan 3 Definisi proses stokastik -
Pertemuan 4 Definisi rantai markov -
Pertemuan 5 Simulasi discrete-time pada rantai markov -
Pertemuan 6 Simulasi continuous-time pada rantai markov -
Pertemuan 7 Konsep proses poisson dalam pemodelan stokastik -
Pertemuan 8 Ujian Tengah Semester -
Pertemuan 9 Konsep dari renewal process -
Pertemuan 10 Konsep dari renewal process -
Pertemuan 11 Konsep simulasi monte carlo -
Pertemuan 12 Konsep random number generation and sampling -
Pertemuan 13 Konsep pemodelan stokastik teori antrian -
Pertemuan 14 Pemodelan stokastik dalam machine learning probabilistik -
Pertemuan 15 Pemodelan stokastik dalam kehidupan nyata -
Pertemuan 16 Ujian Akhir Semester
Lecturer
Difficult Things About Education.
$75$10
More Similar Courses
Related Courses
Teori Belajar
Examining theories that explain how students learn including behavioral learning theory, social learning theory, cognitive learning theory, constructivist learning theory, and theories of motivating students
Interaksi Manusia dan Komputer
This course studies the main concepts in general software interface design and their application in products using data science. This course reviews the use of
Systematic
Plant Systematics studies: basic principles of taxonomy and their relationship to the diversity of non-vascular plants and vascular plants. The basic principles of taxonomy include
Copyright © 2026 Sinau Digital UNESA All Rights Reserved