CPL-3 Mengembangkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan kreatif dalam melakukan pekerjaan yang spesifik di bidang keahliannya serta sesuai dengan standar kompetensi kerja bidang yang bersangkutan
CPL-4 Mengembangkan diri secara berkelanjutan dan berkolaborasi.
CPL-6 Memiliki tanggung jawab profesional dan dapat melakukan penilaian berdasar informasi dalam praktek computing berdasar pada prinsip-prinsip legal dan etika
CPL-19 Mampu menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif dalam mendesain, mengimplementasi dan mengevaluasi ilmu pengetahuan dan teknologi yang memperhatikan dan menerapkan nilai humaniora dalam bidang sains data.
CPL-22 Mampu merancang dan mengembangkan algoritma untuk berbagai keperluan seperti analisis big data, kecerdasan artifisial, basis data, penambangan data, statistika inferensial, desain dan analisis algoritma, dan data warehouse.
CPL-26 Menguasai konsep teoritis bidang pengetahuan sains data khusus dalam bidang pengetahuan tersebut secara mendalam, serta mampu memformulasikan penyelesaian masalah prosedural.
CPMK
CPMK-1 Memahami konsep dasar pemelajaran mesin dasar, konsep pembelajaran, dan memahami model jaringan syaraf tiruan seperti perceptron, serta loss function dalam suatu model
CPMK-2 Mampu memahami dan menerapkan beberapa model pengembangan jaringan syaraf tiruan seperti Hebbian, Adeline, Delta Rule, LVQ, dan SOM
CPMK-3 Mampu memahami dan menerapkan beberapa model pengembangan jaringan syaraf tiruan seperti Multi Layer Perceptron, Backpropagation, Many Adeline, dan GLVQ
CPMK-4 Mampu memahami dan menerapkan beberapa model berbasis probabilitas seperti Expectation maximization (EM), Markov models, Hidden Markov Models (HMMs), dan Mixtures Model
CPMK-5 Mampu memahami dan menerapkan beberapa model Linear dan Non-linear Support vector machine (SVM)
CPMK-6 Mampu memahami dan menerapkan beberapa model optimization algorithm seperti PSO, Genetic Algorithm, dan Ant Colony
CPMK-7 Mampu memahami dan mengatasi data imbalance menggunakan teknik seperti SMOTE, Adasyn, dan weighted algorithm serta memahami evaluation measure
CPMK-8 Ujian Tengah Semester (UTS)
CPMK-9 Mampu memahami dan menerapkan proses seleksi fitur dan ekstraksi fitur
CPMK-10 Mampu memahami dan menerapkan model Ensemble Learning
CPMK-11 Mampu memahami dan menerapkan model Recurrent Neural Networks and online learning
CPMK-12 Mahasiswa mampu merancang penyelesaian masalah menggunakan teknik pemelajaran mesin dasar
CPMK-13 Mahasiswa mampu menjelaskan hasil penyelesaian masalah menggunakan teknik pemelajaran mesin dasar
