Kecerdasan buatan (AI) adalah teknologi yang memungkinkan mesin meniru kemampuan kognitif manusia seperti belajar, memecahkan masalah, dan membuat keputusan, serta mampu memahami bahasa, melihat objek, dan melakukan prediksi. AI meliputi teknik seperti machine learning dan pembelajaran mendalam yang memproses data untuk meningkatkan kinerja sistem. Aplikasi AI digunakan dalam berbagai sektor, mulai dari layanan kesehatan untuk diagnosis penyakit hingga bisnis untuk analisis data dan rekomendasi produk, serta dalam kehidupan sehari-hari seperti mesin pencari dan asisten virtual.
Komputasi awan adalah penyediaan sumber daya komputasi, seperti server, penyimpanan, basis data, dan perangkat lunak, melalui internet sesuai permintaan, dengan model bayar-sesuai-pemakaian. Ini memungkinkan individu dan bisnis mengakses dan menggunakan layanan teknologi tanpa perlu membeli, memiliki, dan mengelola infrastruktur fisik sendiri, sehingga lebih fleksibel dan hemat biaya.
Mata kuliah ini membahas konsep, prinsip, kerangka kerja, dan praktik terbaik dalam melakukan audit serta tata kelola teknologi informasi pada organisasi. Mahasiswa mempelajari proses perencanaan, pelaksanaan, dan pelaporan audit TI berdasarkan standar seperti COBIT, ITIL, ISO/IEC 38500, serta metodologi audit ISACA. Selain itu, mahasiswa akan mengevaluasi kontrol umum, kontrol aplikasi, manajemen risiko TI, serta keamanan informasi untuk memastikan kesesuaian dengan tujuan bisnis dan regulasi.
Studi multidisiplin yang menggabungkan statistika, ilmu komputer, dan pengetahuan domain untuk mengekstrak wawasan dan pengetahuan dari data. Mata kuliah ini melatih mahasiswa untuk berpikir secara analitis dan memecahkan masalah dunia nyata menggunakan data. Mahasiswa akan mempelajari siklus hidup data, mulai dari pengumpulan data, pembersihan, eksplorasi, analisis, hingga visualisasi dan komunikasi hasil.
Tujuan Pembelajaran :
Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa diharapkan mampu:
Memahami dan mengaplikasikan metodologi Data Science dari awal hingga akhir.
Menggunakan bahasa pemrograman dan library yang relevan untuk memproses dan menganalisis data.
Membangun dan mengevaluasi model prediktif menggunakan berbagai algoritma pembelajaran mesin.
Mengkomunikasikan hasil analisis secara efektif melalui visualisasi data dan laporan.
Mengidentifikasi dan memecahkan masalah bisnis atau ilmiah menggunakan pendekatan berbasis data.