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
Matematika Dasar
Study of matrices to solve systems of linear equations, functions, function limits, function continuity, function derivatives and their applications, integrals and their applications
Anatomy and Physiology of Living Creatures
This course examines the structure and function of the parts that make up the body of living creatures in terms of their morphological and anatomical
Data Structures and Algorithms
This course is a project-based course that studies basic techniques for abstracting data, creating algorithms that can access that data, and manipulating the abstract structure.
Copyright © 2026 Sinau Digital UNESA All Rights Reserved