E-Learning
Inixindo

Certified Data Science Specialist (CDSS) - Live Virtual Class with Exam

5 Hari Entry Level

Pelajari cara mengubah kumpulan informasi mentah menjadi wawasan bisnis bernilai melalui pelatihan 5 hari Certified Data Science Specialist, yang memadukan teor…

Pelatihan & Sertifikasi
favorite_border

Certified Data Science Specialist (CDSS) - Live Virtual Class with Exam

Kehidupan kita saat ini dibanjiri oleh informasi dalam jumlah yang sangat besar, namun tidak semuanya merupakan data yang berguna. Oleh karena itu, sangat penting bagi kita untuk mempelajari cara mengaplikasikan ilmu data (data science) ke dalam berbagai aspek kehidupan, mulai dari keuangan pribadi, kebiasaan gaya hidup, hingga dalam membuat keputusan bisnis yang cerdas.

Pelatihan Certified Data Science Specialist (CDSS) adalah kursus berdurasi 5 hari yang dipandu secara hands-on agar Anda dapat menguasai konsep, alat, dan teknik krusial untuk memulai perjalanan di ranah data science. Kelas ini mencakup topik utama dari dasar ilmu data hingga big data, serta merinci tahapan pengumpulan (gathering), pembersihan (cleaning), dan penanganan data.

Kurikulum disusun dengan keseimbangan yang tepat antara teori dasar dan aplikasi praktis, di mana konsep-konsep kunci akan diajarkan menggunakan referensi studi kasus nyata. Raih kemampuan untuk mengeksekusi nilai ekonomi baru bagi bisnis dan validasi keahlian Anda melalui ujian sertifikasi profesional CDSS.

Target Peserta

  • Individu yang memiliki ketertarikan kuat untuk mempelajari ilmu data science.

  • Individu yang ingin memulai atau merintis karier profesional sebagai seorang Data Scientist.

Pra Syarat

  • Seluruh peserta diwajibkan memiliki pemahaman dasar tentang data dan relasi data.

  • Peserta harus memiliki pengetahuan dasar tentang matematika (basic knowledge of mathematics).

Hasil pembelajaran

Tujuan Pelatihan Certified Data Science Specialist (CDSS) - Live Virtual Class with Exam

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

  • Melakukan tugas penanganan data dasar, mengumpulkan, menganalisis, dan mempresentasikannya menggunakan alat standar industri.
  • Mengidentifikasi model yang paling tepat untuk diaplikasikan pada berbagai tipe data yang berbeda.
  • Menciptakan alur kerja proses dan analisis data mandiri.
  • Mendefinisikan dan menjelaskan konsep serta model kunci yang relevan dengan data science.
  • Membedakan proses kunci data ETL, mulai dari pembersihan, pemrosesan, hingga tahapan visualisasi.
  • Mengimplementasikan algoritma tingkat lanjut untuk mengekstrak informasi berharga dari dataset.
  • Menerapkan praktik terbaik dalam disiplin data science dan terbiasa dengan perkakas standar.
Materi yang akan dipelajari

Apa yang Akan Anda Dapatkan & Pelajari dalam Pelatihan Certified Data Science Specialist (CDSS) - Live Virtual Class with Exam?

Kuasai alur kerja data science secara menyeluruh, mulai dari manipulasi SQL, pemrograman Python dan R, algoritma Machine Learning, hingga pengenalan ekosistem Big Data.

Pengantar Data Science & Alur Kerja (Workflow)

  • Mendefinisikan apa itu data, jenis-jenisnya, serta mengeksplorasi Data Science Workflow mulai dari Gathering, Cleansing, Analisis (Deskriptif, Prediktif, Preskriptif), Visualisasi, hingga Model Deployment.

  • Membedah peran dan roadmap pendidikan Data Scientist, pengembangan keterampilan T-Shaped, serta dinamika pasar tenaga kerja.

  • Mengadopsi pola pikir Data Scientist dalam mengembangkan produk data pada organisasi yang digerakkan oleh data (Data-Driven Organization).

Prasyarat Analitik, SQL & Pengenalan Database

  • Menyegarkan kembali konsep probabilitas dan statistik, aljabar linier, kalkulus, serta kombinatorika.

  • Mengeksekusi Structured Query Language (SQL) untuk operasi CRUD (Create, Retrieve, Update, Delete).

  • Merancang desain database dunia nyata, melakukan normalisasi tabel, serta menganalisis berbagai tipe database (Relational, NoSQL, dan Hybrid).

Pemrograman Python & Pengumpulan Data

  • Menguasai dasar bahasa Python, termasuk fungsi, paket, lists, Numpy, Scipy, dan antarmuka iPython.

  • Mengeksplorasi data langsung menggunakan Python dalam aktivitas laboratorium.

  • Mengeksekusi teknik pengumpulan data dari repositori daring, format file lokal (json, xml), hingga pemanfaatan Web API dan web scraping.

Persiapan, Pembersihan (ETL) & Dasar Bahasa R

  • Menjalankan alur Extract, Transform and Load (ETL) menggunakan perangkat seperti Pentaho atau Talend.

  • Mengeksekusi pembersihan data (Data Cleansing) dengan OpenRefine dan melakukan Aggregation, Filtering, Sorting, serta Joining.

  • Memahami paket dasar dalam bahasa R untuk keperluan impor data, wrangling, dan visualisasi awal.

  • Mempelajari Conditionals and Control Flow, operasi Loops, dan Functions di dalam bahasa R.

Exploratory Data Analysis & Kualitas Data

  • Membedah tujuan dari Exploratory Data Analysis (EDA) dan peran penting grafis analitik.

  • Menangani anomali data (handling outliers) serta menjalankan reduksi dimensi (dimension reduction).

  • Menganalisis perbedaan Raw versus Tidy Data serta mengeksplorasi pemeliharaan fitur-fitur kunci kualitas data.

  • Mengeksekusi Data Profiling untuk memastikan kelengkapan dan konsistensi data.

Machine Learning & Text Mining

  • Mengadopsi pendekatan prediktif menggunakan Bayes Theorem, Teori Informasi, NLP, serta algoritma statistik dan stokastik.

  • Menjalankan penambangan teks (Text Mining), pra-pemrosesan data teks, serta ekstraksi fitur dokumen menggunakan fungsi BeautifulSoup.

  • Membedakan model pembelajaran Supervised, Unsupervised, dan Semi-supervised Learning, serta membangun pohon keputusan (decision tree).

Visualisasi Data & Teknik Presentasi Analisis

  • Menentukan metode visualisasi yang tepat dan memplot data menggunakan library Python maupun R.

  • Menggunakan Jupyter Notebook untuk memvalidasi script analitik.

  • Mengonversi data menjadi slide presentasi menggunakan bahasa Markdown, serta menghindari jebakan analitik (pitfall of data analysis).

  • Melaksanakan proyek mini (Mini Project) beserta presentasi kelompok.

Ekosistem Big Data & Ujian Sertifikasi

  • Memahami batasan small data versus big data, elemen 3V, dan tantangan dalam mengekstrak nilai Big Data.

  • Mengenal Ekosistem Hadoop serta membandingkan penggunaan Cloudera dan Hortonworks pada aplikasi big data nyata.

  • Menempuh ujian komprehensif untuk meraih gelar profesional Certified Data Science Specialist (CDSS).

Temukan pelatihan mendatang lain untuk mendukung pengembangan kompetensi Anda.

Konsultasi WhatsApp
Inixindo