Belajar Analisis Data (Data Analysis), Ilmu Data (Data Science) dan Machine Learning dengan Bahasa R bagi Ahli Statistika (Data Scientist)

Deskripsi Pelatihan

Pelatihan ini menerapkan kompetensi atau okupasi yang diambil dari rujukan Klasifikasi Baku Jabatan Indonesia (KBJI) 2014: 2120.07 Ahli Statistika (Terapan) 

Pelatihan ini mempelajari seluk beluk dunia data science. Peserta dapat belajar menjadi seorang data scientist atau data analyst. Beberapa teknik yang dibahas pada pelatihan ini adalah pengenalan dunia data science, pengenalan dan tugas seorang data scientist, perbedaan data science dengan data analysis, metode ilmiah, machine learning, deep learning, reinforcement learning, statistical learning, pengenalan bahasa R, serta cara menggunakan R Studio. Sebelum mengikuti pelatihan, ada beberapa hal yang harus dipersiapkan yaitu: 

1. Peserta harus memiliki PC/laptop, digunakan untuk mengkoding program 

2. Peserta diminta untuk mengunduh aplikasi R Studio 

3. Peserta harus menggunakan koneksi internet yang bagus agar dapat menyelesaikan pembelajaran dengan baik 

Profesi yang direkomendasikan setelah mengikuti pelatihan yaitu: 

Ahli analisis riset operasi Data analyst Data scientist Tipe pelatihan ini adalah Self-Paced Learning. Peserta dapat langsung memulai pelatihan di Learning Management System (LMS) Course-Net di saat kapan pun dan di mana pun tanpa harus menunggu jadwal pelatihan.

Pelatihan ini memiliki sesi konsultasi langsung bersama pelatih (coach) yang wajib diikuti oleh semua peserta di mana peserta bisa berkonsultasi apa saja terkait materi pelatihan yang belum dimengerti. 

Sesi konsultasi akan dilaksanakan melalui aplikasi Zoom pada setiap hari Sabtu pukul 18:15 sd 19:15 WIB. 

Untuk link zoom akan diinfokan melalui grup kelas.
*peserta diminta untuk mengunduh aplikasi Zoom agar bisa mengikuti sesi konsultasi

Tujuan Umum Pelatihan

Melalui pelatihan ini peserta akan mempelajari seluk beluk dunia data science. Peserta dapat belajar menjadi seorang data scientist atau data analyst. Dengan memahami bagaimana seorang menganalisa data dan memahami machine learning, kita dapat merancang dan membuat suatu projek.

Tujuan Khusus Pelatihan

1. Memahami apa itu data science, serta tugas seorang data scientist 

2. Membedakan data science dengan data analysis 

3. Mengenal apa itu Metode Ilmiah, serta pembahasannya 

4. Mengenal apa itu machine learning, deep learning, reinforcement learning, statistical learning, serta pembahasan dan jenis-jenis nya. 

5. Memahami bahasa R 

6. Mengetahui sintaks-sintaks dalam bahasa R serta mempraktekkan dalam R Studio 

7. Memahami Time Series serta mempraktekkan dalam R Studio

Aspek Kompetensi: Pengetahuan (Knowledge)

1. Mampu mengingat data science, perbedaan data science dengan data analysis, tugas seorang data scientist, metode ilmiah, algoritma pada machine learning, deep learning, reinforcement learning, statistical learning

2. Mampu memahami bahasa R dan sintaks-sintaksnya

3. Mampu mengaplikasikan jenis-jenis algoritma pada machine learning serta mempraktekkan pada R Studio

4. Mampu menganalisis lebih dalam tentang machine learning, time series, association rule

Aspek Kompetensi: Keterampilan (Skill)

1. Mendapatkan persepsi mengenai aspek data science secara umum

2. Mampu memberikan respon sesuai kebutuhan bisnis ditunjukan dengan dapat menggunakan sintaks-sintaks pada bahasa R secara tepat sesuai masalah yang dihadapi

3. Secara adaptif dapat menentukan algoritma machine learning yang benar untuk data-data yang ingin diolah

Aspek Kompetensi: Sikap (Attitude)

1. Dapat mendemonstrasikan konsep metode ilmiah pada proyek data science

2. Mampu mengorganisasikan sintaks-sintaks bahasa R dalam pengembangan pengolahan data

3. Memiliki sikap konsisten dalam mengikuti dan mematuhi standar algoritma pada proses machine learning

Kelompok Sasaran

1. Pendidikan minimal SMA 

2. Memiliki gawai/handphone yang terkoneksi internet bagus, diharapkan peserta memiliki PC/notebook untuk mencoba pelatihan ini secara langsung

Durasi Per Sesi

1 Perkenalan Data Science : (194:40 menit)

2 Berkenalan dengan R : (81:01 menit)

3 Perkenalan Machine Learning : (178:41 menit)

4 Machine Learning Lainnya : (111:34 menit)

Total Durasi

565 Menit

Kapasitas Kelas

Unlimited

Level Pelatihan

Intermediate / Tingkat Menengah

Mode Penyampaian

Self Paced Learning

Metode ajar yang digunakan adalah menggunakan kombinasi antara ceramah, studi kasus, dan simulasi.

Metode Evaluasi

1. Pre-Test

2. Post-Test

3. Quiz

4. Tugas praktik.

Jenis/Klasifikasi Sertifikat 

Sertifikat Penyelesaian, Sertifikat Kompetensi Lulus

Profil Pengajar

William Surjadinata 

William adalah seorang Business Analytics & Data Scientist di PT. Bank Central Asia Tbk., sekaligus sebagai coach di Course-net Indonesia. Sebelumnya kiprah William adalah selama lebih dari 4 tahun di PT. Bank Internasional Indonesia sebagai Business Manager dan terlibat pada CRM Data Warehouse Project. Sertifikasi yang dimiliki William adalah Certified Course-Net Coach (CCC), sebuah sertifikasi resmi yang dikeluarkan oleh Course-Net Indonesia untuk menjamin mutu terbaik coach di tiap pelatihannya.

Jadwal Mingguan Konsultasi dengan Tenaga Pelatih

Hari: Sabtu 

Pukul: 18:15 WIB sd 19:15 WIB

Panduan Redeem Voucher

1. Di website Pijar Mahir (https://pijarmahir.id/), klik menu profil (nama anda) pada pojok kanan atas kemudian klik menu Voucher Saya dan klik Salin Kode (atau catat kode voucher secara manual)

2. Lakukan redeem voucher ke COURSE-NET INDONESIA dengan mengakses url berikut https://coaching.course-net.com/   

3. Apabila belum memiliki akun, maka peserta harus melakukan Registrasi terlebih dahulu dengan cara klik tombol Register lalu masukkan data yang diminta sebagai Informasi Registrasi, Setelah selesai klik “Register” untuk melanjutkan

4. Akan Muncul notifikasi sukses melakukan registrasi, Selanjutnya silakan cek email untuk verifikasi (jika tidak ada di Inbox, silakan dicek di Spam).

5. Setelah berhasil verifikasi email, Anda akan langsung diarahkan ke halaman Login LMS. Lakukan Login dengan email dan password yang dibuat saat registrasi, kemudian saat berhasil akan masuk ke halaman Home.

6. Masukan Kode Voucher anda pada tempat yang disediakan, Klik tombol Claim.

7. Jika Anda sudah berhasil melakukan redeem voucher, untuk memulai pembelajaran klik menu My Course

8. Jika anda mengalami kesulitan silahkan kunjungi https://prakerja.course-net.com/ atau hubungi team Customer Service Admin Course-Net pada nomor 0812-8114-0833

 

Kontak Lembaga Pelatihan

Customer Service Course-Net

+62 812-8114-0833