Seorang Machine Learning Developer adalah pakar dalam menggunakan data untuk model pelatihan. Model-model tersebut kemudian digunakan untuk mengotomatisasi proses seperti klasifikasi gambar, pengenalan suara, dan perkiraan pasar. Sering kali ada penggabungan dengan peran data scientist atau artificial intelligence (AI) engineer. Machine learning adalah subbidang AI yang berfokus pada analisis data untuk menemukan hubungan antara input dan output yang diinginkan. Seorang pengembang pemelajaran mesin harus mampu menghasilkan solusi yang dibuat khusus untuk setiap masalah dan mencapai hasil optimal dengan hati-hati memproses data dan memilih algoritma terbaik untuk konteks yang diberikan.

Machine Learning Developer

DeskripsiDeskripsi Kelas
Saat ini data adalah sebuah hal yang penting dalam organisasi ataupun perusahaan. Data sendiri merupakan kumpulan informasi, fakta atau keterangan yang diperoleh dari hasil pengamatan dari berbagai sumber. Manfaatnya bisa untuk membuat keputusan, dasar perencanaan, ataupun dasar untuk evaluasi hal yang dibutuhkan.

Untuk itu kelas ini sangat cocok bagi kamu yang ingin belajar terkait cara menganalisis sebuah data sehingga bisa menghasilkan sebuah informasi. Kelas ini akan dimulai dengan mempelajari apa itu analisis data, menerapkan fungsi dan operasi dalam pengolahan data, menerapkan metode dalam analisis data, lalu memvisualisasikan data dengan Tableau, hingga cara melakukan manajemen data. Kelas ini akan membantu kamu untuk mendapatkan gambaran pekerjaan sebagai analis database.

Ikuti kelasnya sekarang!
Happy Learning!

Mempelajari Cara Menganalisa Data untuk Analis Database

DeskripsiDetail Kelas
Statistika merupakan satu dari tiga ilmu dasar yang dibutuhkan dalam Data Science. Di kelas ini terdapat 14 video yang akan membantu kamu  memahami statistika dasar yang digunakan dalam dunia Data Science. Pembahasan dimulai dari mengenal berbagai jenis data dalam statistika, teknik sampling, statistika deskriptif dan inferensial, hingga mempelajari exploratory data analysis serta hypothesis testing dan A/B Testing.  

Target Peserta
Kelas ini cocok untuk kamu yang ingin memahami statistika dasar untuk kebutuhan pengolahan data, orang yang ingin mendalami statistika untuk data science, programming, analyst, dan consultant, maupun orang yang ingin/baru  berkarir di bidang data science, programming, analyst, dan consultant.

Dasar Statistika untuk Data Science

DeskripsiDetail Kelas
Course “Data from Scratch to Insight with SQL, Data Studio, and RStudio” merupakan course yang sesuai untuk peserta yang berniat untuk meningkatkan kemampuan analisa data lebih lanjut dan lebih advanced di era digital. Course ini dikhususkan untuk peserta yang sudah mengerti dasar bahasa SQL dan bahasa pemrograman R. Dalam course ini peserta akan belajar dari dasar yaitu konsep analisis data, tipe-tipe data sering digunakan, Nested dan Sub-query serta functions yang ada, seperti Windows, Aggregation, dan Date. Selain itu, peserta juga akan belajar memvisualisasikan data agar dapat mengkomunikasikan informasi secara jelas dan efisien melalui tabel atau grafik untuk mempermudah pemahaman struktur data yang kompleks. Di akhir video kamu akan belajar advanced analytics menggunakan RStudio. 

Target Peserta
Kelas ini cocok untuk data scientist, data analyst, manajer database, ataupun data engineer.

Pelajari Data dari Awal dengan menggunakan SQL, Data Studio, dan RStudio

DeskripsiDetail Kelas
Setiap organisasi pasti memiliki data. Baik itu informasi mengenai organisasi, proyek, maupun informasi tentang pelanggan. Data yang sangat banyak dan beragam, harus dikelola agar dapat digunakan organisasi untuk kegiatan organisasi, kapan pun dan di mana pun oleh pengguna yang tepat. Jangan sampai data-data rahasia dapat diakses oleh pihak yang dapat merugikan organisasi. Pencurian dan penyalahgunaan data menjadi hal yang berbahaya di era digital seperti sekarang, yang melibatkan data di setiap kegiatan organisasi. Hal ini dapat dihindari dengan data management.

Data management adalah kegiatan organisasi terhadap pembuatan, penyimpanan, pemeliharaan dan penempatan data yang berguna untuk sumber daya informasi organisasi agar data selalu akurat, aman dari gangguan dan tersedia bagi pengguna data. Semua kegiatan dalam data management sangat penting untuk dipahami karena berpengaruh pada kegiatan bisnis organisasi. 

Materi-materi itu akan dibahas dalam course ini yang bertujuan agar Anda mampu mempelajari penerapan dan organisasi data management.

Ayo! Pelajari cara mengelola data dengan data management untuk melindungi data organisasimu.

Target Peserta 
Kelas ini cocok untuk pekerja di bidang IT seperti data analytics, business intelligence dan data engineer

Data Management di Era Disrupsi Teknologi

DeskripsiDetail Kelas 
Data engineer adalah pekerjaan yang sangat populer di dunia data. Namun, apa yang dimaksud dengan data engineer? Data engineer adalah seseorang yang membangun, mengembangkan, menguji, dan memelihara arsitektur database dan sistem pemrosesan dalam skala besar.  Lalu, seberapa penting ya tugasnya? Data engineer sangat dibutuhkan untuk memudahkan proses penyusunan data, karena sifat data yang kotor dan tidak dapat dianalisis secara langsung. Kelas ini dapat dinikmati mulai tahap pemula dalam pekerjaan data, karena materi yang disampaikan sangat detail yang dimulai dengan pemahaman dasar mengenai peranan data engineer. Selain itu, kamu juga akan dijelaskan mengenai pengenalan data warehouse dan arsitektur data warehouse serta pengaturan keamanannya. Tak sekadar belajar mengenai data warehouse, di kelas ini kamu akan diajarkan mengenai data modeling dan dimensional modeling yang dapat kamu aplikasikan dalam data warehouse beserta penerapan Slowly Changing Dimension dengan beragam tipenya. Hal penting lainnya yang akan kamu temukan di video ini adalah materi mengenai tools untuk data engineer. Pada materi ini, kamu akan belajar media penyimpanan yang bisa kamu pakai dalam data engineering dan framework komputasi paralel. Kamu akan diajarkan beberapa hal termasuk komparasi SQL dengan NoSQL, MongoDB, dan HBase, serta instalasi dan cara memproses framework komputasi paralel. Terakhir, course ini akan mengajarkan Extract, Transform, dan Load yang sangat dibutuhkan dalam keperluan Big Data. Dalam aplikasinya, ETL dipakai untuk memproses data sebelum dijadikan bentuk analisis tabel.  

Target Peserta 
Kelas ini cocok untuk kamu yang ingin mengembangkan karier sebagai data engineer yang berkualitas dalam peranannya di dunia data, mahasiswa program studi yang berhubungan dengan IT, matematika, dan bisnis/manajemen, sekaligus karyawan yang bekerja di bidang data, IT, maupun analis bisnis

Dasar Data Engineer untuk Data Warehouse

DeskripsiDeskripsi Kelas
Menurut Harvard Business Review, Data Scientist merupakan “The Sexiest Job of the 21st Century”.

Di era sekarang, segala sesuatu bergantung pada data. Baik itu pemerintahan, perusahaan startup, perusahaan multinasional, bahkan segmen ukm. Dengan tugas mengumpulkan dan menganalisis data, seorang Ahli Statistika Terapan (Data Scientist) akan membantu stakeholder menentukan strategi untuk mencapai tujuan organisasi. 

Kita akan membahas penggunaan pemrograman Python untuk pengolahan dan menganalisis data sebagai seorang Ahli Statistika Terapan (Data Scientist) Data Scientist.

Materi yang akan dibahas dibagi menjadi 4 bagian. Materi yang pertama adalah dasar Python yang terdiri dari 4 bagian.  Disertai satu proyek pembuatan pemrograman untuk kepentingan perpustakaan. Materi kedua akan membahas Python Data Analysis Library (PANDAS). Materi ketiga adalah Python Scientific and Visualization Tools. Materi terakhir adalah studi kasus pengolahan dan analisis data untuk memprediksi kasus covid-19 di indonesia.

Tunggu apa lagi? Segera ikuti kelasnya sekarang!

Menggunakan Pemrograman Python untuk Ahli Statistika Terapan (Data Scientist)

DeskripsiDeskripsi Pelatihan
Arsitek Database (Data Engineer) adalah pekerjaan yang sangat populer di dunia data. Namun, apa yang dimaksud dengan Arsitek Database (Data Engineer)?

Arsitek Database (Data Engineer) adalah seseorang yang membangun, mengembangkan, menguji, dan memelihara arsitektur database dan sistem pemrosesan dalam skala besar. 
 
Lalu, seberapa penting ya tugasnya? Arsitek Database (Data Engineer) sangat dibutuhkan untuk memudahkan proses penyusunan data, karena sifat data yang kotor dan tidak dapat dianalisis secara langsung. Oleh karena itu, kelas ini sangat tepat untuk kamu yang ingin mengembangkan karier sebagai Arsitek Database (Data Engineer) yang berkualitas dalam peranannya di dunia data.
 
Kelas ini dapat dinikmati mulai tahap pemula dalam pekerjaan data, karena materi yang disampaikan sangat detail yang dimulai dengan pemahaman dasar mengenai peranan Arsitek Database (Data Engineer). Selain itu, kamu juga akan dijelaskan mengenai pengenalan data warehouse dan arsitektur data warehouse serta pengaturan keamanannya.
  
Tak sekadar belajar mengenai data warehouse, di kelas ini kamu akan diajarkan mengenai data modeling dan dimensional modeling yang dapat kamu aplikasikan dalam data warehouse beserta penerapan Slowly Changing Dimension dengan beragam tipenya.
 
Hal penting lainnya yang akan kamu temukan di video ini adalah materi mengenai tools untuk Arsitek Database (Data Engineer). Pada materi ini, kamu akan belajar media penyimpanan yang bisa kamu pakai dalam data engineering dan framework komputasi paralel. Kamu akan diajarkan beberapa hal termasuk komparasi SQL dengan NoSQL, MongoDB, dan HBase, serta instalasi dan cara memproses framework komputasi paralel. Terakhir, course ini akan mengajarkan Extract, Transform, dan Load yang sangat dibutuhkan dalam keperluan Big Data. Dalam aplikasinya, ETL dipakai untuk memproses data sebelum dijadikan bentuk analisis tabel.

Membuat Data Warehouse untuk Arsitek Database (Data Engineer)

DeskripsiDetail Kelas
Microsoft Excel menjadi pioneer spreadsheet dalam dunia perkantoran yang wajib untuk dikuasai. Dikutip dari Excel Specification and Limit, terdapat 341 rumus fungsi pada Microsoft Excel, mulai dari penggunaan rumus sederhana seperti Sum, Average, Min dan Max, hingga rumus yang lebih kompleks, seperti Pivot Table, Hlookup, dan Vlookup. 
Di kelas ini kamu akan mempelajari rumus-rumus tersebut, teknik mengolah data mentah menjadi data terstruktur dengan Data Cleaning dan Data Validation, menganalisis data dengan Vlookup, Hlookup, dan Xlookup, hingga melindungi data pada Worksheet dan Workbook. Kamu bisa menyelesaikan kelas ini selama xx minggu jika kamu menyediakan waktu 30 menit/hari. 
Catatan: Kelas ini menggunakan versi terbaru dari Microsoft Excel, yaitu Office 365.

Target Peserta
Kelas ini cocok untuk data analyst, akuntan, staff administrasi, market analyst, mahasiswa, ataupun bidang profesi lain yang membutuhkan kemahiran pengoperasian Ms. Excel dalam pekerjaan sehari-hari.

Mengolah dan Menganalisis Data Menggunakan Microsoft Excel

DeskripsiMengikuti tren saja tidak cukup untuk menentukan kesuksesan sebuah bisnis. Butuh analisis mendalam serta perencanaan yang matang untuk mengambil sebuah keputusan bisnis, entah itu untuk pengembangan produk, strategi penjualan dan pemasaran, hingga mengamati tren dan persaingan dalam pasar. Hal tersebut bisa didapatkan dengan melakukan market research atau riset pasar. Lingkup riset pasar itu sendiri tidak hanya fokus pada pasar dalam makna luas. Namun juga menganalisis faktor-faktor lain, seperti persaingan atau kompetisi, konsumen, hingga kesehatan sebuah merek. 

Untuk itu, kelas ini akan membahas hal-hal apa saja yang perlu diketahui untuk melakukan sebuah riset pasar. Dimulai dengan mengetahui 4 cakupan dalam riset pasar, kemudian jenis riset dan metode yang digunakan, cara membuat proposal riset, serta menyiapkan instrumen riset. Selanjutnya akan ada pembahasan cara mengumpulkan dan menganalisis data berdasarkan 4 cakupan riset. Terakhir, Anda akan belajar cara membuat laporan riset dan merumuskan rekomendasi dalam bentuk insight yang bisa ditindaklanjuti.
Kelas ini cocok untuk researcher pemula, business/market analyst perusahaan, dan pemula dalam bisnis. Dengan mengikuti kelas ini, kamu diharapkan mampu melakukan riset pasar (market research) dari menyusun proposal riset, pengumpulan data dan analisis, menyusun laporan riset, hingga merumuskan insight yang bisa ditindaklanjuti serta dikaitkan dengan business acumen.Selengkapnya

Sukses Kembangkan Bisnis Sesuai Tren, Peluang, dan Kebutuhan Konsumen dengan Riset Pasar

Data Processing adalah metode pengumpulan data mentah dan menerjemahkannya ke dalam informasi yang dapat digunakan. Biasanya dilakukan dalam proses langkah demi langkah oleh tim data scientist dan data engineers dalam sebuah organisasi. Data mentah dikumpulkan, difilter, diurutkan, diproses, dianalisis, disimpan, lalu disajikan dalam format yang dapat dibaca.

Kompeten Co

Data Processing

Data Processing Materials

Search Materials

Filters

Machine Learning Developer

Dicoding

Mempelajari Cara Menganalisa Data untuk Analis Database

Bagoes Rahmat Widiarso

Dasar Statistika untuk Data Science

Rifan Kurnia

Pelajari Data dari Awal dengan menggunakan SQL, Data Studio, dan RStudio

Bagoes Rahmat Widiarso

Data Management di Era Disrupsi Teknologi

Caesar Alpha Irawan

Dasar Data Engineer untuk Data Warehouse

Ikhlas Purwanto

Menggunakan Pemrograman Python untuk Ahli Statistika Terapan (Data Scientist)

Brian Pamukti

Membuat Data Warehouse untuk Arsitek Database (Data Engineer)

Ikhlas Purwanto

Mengolah dan Menganalisis Data Menggunakan Microsoft Excel

Hafizha Husnaisa

Sukses Kembangkan Bisnis Sesuai Tren, Peluang, dan Kebutuhan Konsumen dengan Riset Pasar

Irfan Agia

Kompeten Co