Beranda
OCW
Open CourseWare (OCW) Fakultas Rekayasa Industri (FRI)
Open CourseWare (OCW) Fakultas Ilmu Terapan (FIT)
Open CourseWare (OCW) Fakultas Informatika (FIF)
Open CourseWare (OCW) Fakultas Ekonomi dan Bisnis (FEB)
Open CourseWare (OCW) Fakultas Industri Kreatif (FIK)
Open CourseWare (OCW) Fakultas Komunikasi dan Bisnis (FKB)
Open CourseWare (OCW) Fakultas Teknik Elektro (FTE)
MOOC
MOOC Fakultas Rekayasa Industri (FRI)
MOOC Fakultas Informatika (FIF)
MOOC Fakultas Ilmu Terapan (FIT)
MOOC Fakultas Ekonomi dan Bisnis (FEB)
MOOC Fakultas Industri Kreatif (FIK)
MOOC Fakultas Komunikasi dan Bisnis (FKB)
MOOC Fakultas Teknik Elektro (FTE)
Semua Course
Kemampuan Akhir Sesuai Tahapan Belajar (CP-MK)
Open CourseWare Telkom University
>
Lessons
>
Kemampuan Akhir Sesuai Tahapan Belajar (CP-MK)
Course Content
11. IoT Platform
0/10
Capaian Mata Kuliah
00:00
Kemampuan Akhir Sesuai Tahapan Belajar (CP-MK)
00:00
Panduan Pembelajaran
00:00
9.1 IoT Platform
00:00
9.2 IoT Platform Secondary Development
00:00
Forum Diskusi
00:00
Quiz 8
00:00
External Link
00:00
Praktikum
00:00
Upload Praktikum 8
00:00
12. Networks, Fog dan Cloud Computing
0/8
Capaian Mata Kuliah
00:00
Kemampuan Akhir Sesuai Tahapan Belajar (CP-MK)
00:00
Panduan Pembelajaran
00:00
[Vid] Networks, Fog and Cloud Computing (Bahasa)
00:00
Forum Diskusi
00:00
Quiz 9
00:00
External Link
00:00
Praktikum
00:00
13. Dasar Analisis Data IoT
0/8
Capaian Mata Kuliah
00:00
Kemampuan Akhir Sesuai Tahapan Belajar (CP-MK)
00:00
Panduan Pembelajaran:
00:00
[Vid] Everything Generates Data (Bahasa)
00:00
Forum Diskusi
00:00
Quiz 10
00:00
External Link
00:00
Praktikum
00:00
14. Pengenalan Machine Learning
0/7
Capaian Mata Kuliah
00:00
Kemampuan Akhir Sesuai Tahapan Belajar (CP-MK)
00:00
Panduan Pembelajaran:
00:00
Forum Diskusi
00:00
Quiz 11
00:00
External Link
00:00
Praktikum
00:00
Menggali Dunia Internet of Things (IoT): Platform, Komputasi, Analisis Data, dan Dasar Machine Learning.
About Lesson
Mahasiswa mampu mempelajari analisis data
Mahasiswa mampu mempelajari dan menggunakan big data
Mahasiswa mampu mempelajari persiapan dan akusisi data
Mahasiswa mampu mempelajari etika big data