Tentang MAGENTA

Kementerian BUMN dan Forum Human Capital Indonesia (FHCI) bersinergi dengan seluruh BUMN di Indonesia untuk dapat memberikan kesempatan magang bagi mahasiswa dan fresh graduate baik lulusan dalam negeri maupun luar negeri.

Selengkapnya

Seleksi dan Penerimaan

Cara Melihat Status Pendaftaran
Curriculum Vitae

Chang Hong Kwang

Chang Hong Kwang

Kota Surabaya
Terakhir login

Portfolio

Keahlian saya di bidang pemrograman, algoritma,data, dan machine learning dimulai dari kecintaan saya di bidang matematika dan logika. Saya berharap dapat berkontribusi pada masyarakat dengan mengaplikasikan keahlian saya.

Sedang berjalan
Institut Teknologi Sepuluh Nopember

S1 Sistem Informasi IPK 3.6

April 2024 - September 2024
Data Scientist
Verified intern of Logo Magenta

PT Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk Magang


Agustus 2023 - Desember 2023
Asisten Dosen Algoritma dan Struktur Data

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Part Time

Dengan menjadi asisten dosen mata kuliah Algoritma dan Struktur Data, saya bertanggung jawab dalam mengajar mahasiswa untuk memahami materi algoritma dan struktur data dalam bahasa Java. Selain itu, saya juga menjalankan praktikum untuk memastikan para mahasiswa dapat menggunakan pengetahuan teoritik dengan mempraktikkannya. Saya juga merupakan grader yang menilai tugas serta ujian para mahasiswa.

Agustus 2024
Prepare Data for Exploration

Google https://coursera.org/verify/9DPCKG7A7UCN (9DPCKG7A7UCN)

Ini merupakan sertifikasi google yang saya dapatkan saat mengikuti program Bangkit Academy 2024, dalam machine learning, data yang baik adalah kunci untuk menghasilkan model machine learning yang baik. Karena itu, lewat sertifikasi ini saya menguasai pengolahan data dan analisis data yang baik serta langkah-langkah eksplorasi data yang harus dilakukan


Media
Lihat Media

Maret 2024
Process Data from Dirty to Clean

Google https://coursera.org/verify/B8WQYKYRSU2A (B8WQYKYRSU2A )

Melalui sertifikasi ini, saya menguasai tahap tahapan pre-processing data, agar dihasilkan data yang bersih, sebagai contoh seperti mengganti nilai kategorikal menjadi numerik agar dapat dipahami oleh mesin dan mengatasi banyak nilai null pada data. Dengan data yang bersih ini, dapat dilakuakan pembelajaran mesin yang baik, karena dalam machine learning berlaku garbage in garbage out, yang artinya jika datanya kotor maka model yang dihasilkan juga tidak baik


Media
Lihat Media

Januari 2024
Penulis dan presenter paper yang berjudul "Product Recommendations through Neo4j by Analyzing Patterns in Customer Purchases"

IEEE,ICETSIS 2024,Applied Science University #400 (1570981153) https://edas.info/showPaper.php?m=1570981153

Saya bersama rekan saya bersama sama menulis paper terkait pembuatan sistem rekomendasi produk menggunakan Neo4j, graph database yang memiliki metode keterhubungan data yang sangat tinggi dan tidak dimiliki database lain seperti relational database. Paper ini lolos dalam 2024 International Conference in Emerging Technologies for Sustainability and Intelligent
Systems (ICETSIS 2024) yang digelar di 28-29 Januari 2024 di Applied Science University di Bahrain. Saya juga merupakan presenter yang mepresentasikan paper di konferensi internasional tersebut


Media
Lihat Media

Desember 2023
TensorFlow Developer Certificate

TensorFlow 86784929

Ini merupakan tes kompetensi untuk mejadi TensorFlow certificate developer. Untuk lulus dari tes ini diperlukan kemampuan mengalisis data, pre-processing data, pemilihan model yang tepat, utilisasi penggunaan TensorFlow, neural network, serta basis machine learning yang kuat.


Media
Lihat Media

April 2023
Machine Learning Specialization

Stanford University, Coursera, Deep Learning AI https://coursera.org/verify/specialization/SXGPDE852GDN (SXGPDE852GDN)

Lewat sertifikasi ini, saya telah mempelajari konsep-konsep pembelajaran mesin modern, termasuk supervised learning (linear regression, logistic regression,neural network, decision tree), unsupervised learning (clustering, anomaly detection), recommender system, dan reinforcement learning. Saya telah memahami praktik terbaik dalam membangun model machine learning dan mendapatkan keterampilan praktis untuk menerapkan teknik pembelajaran mesin pada masalah dunia nyata yang kompleks.


Media
Lihat Media
Hard Skills:
Analisa Data
Machine Learning
Software Development

Soft Skills:
Collaboration
Komunikasi
Adaptive