Live Webinar
KategoriTechnology & Software
4.8(58 rating)
Jadwal gelombang Live Webinar lainnya
Berikut jadwal gelombang yang tersedia. Kamu bisa pilih jadwal saat melakukan pembelian di platform pembayaran (Bukalapak, Kariermu, Tokopedia, Pijar Mahir, dan Pintar)*Khusus peserta Kartu Prakerja
Tentang kelas ini
Deskripsi kelas
Syarat Mengikuti Kelas :
1. Minimal pendidikan SMA/sederajat
2. Minimal usia 18 tahun dan maksimal 64 tahun
3. Pekerja di bidang IT atau umum
4. Peserta yang memiliki ketertarikan bidang data analis dan data science
5. Peserta yang memiliki pengetahuan ilmu matematika, statistika, dan bisnis
6. Peserta memiliki pemahaman dasar statistika
7. Peserta yang memiliki laptop/PC dan akses internet
8. Peserta yang memiliki aplikasi Python di laptop (jika belum memiliki aplikasi ini, disediakan tutorial download & instal aplikasi di kelas ini)
9. Memiliki laptop/PC dengan sistem operasi Windows minimal 32-Bit, terinstall Anaconda dan PythonKamu akan mendapatkan
Pelatihan ini menggunakan moda webinar
Okupasi Pelatihan: Data Analysts and Scientists
Rujukan Okupasi: The Future of Jobs Report 2023
Gambaran Pelatihan
Pelatihan ini memberikan dasar terkait bagaimana cara melakukan analisis data khususnya dengan bahasa pemrograman Python bagi Data Analysts and Scientists. Seluruh materi akan disampaikan dalam 5 sesi webinar dengan ragam konten serta aktivitas pembelajaran yang interaktif, praktikal, dan disertai banyak studi kasus yang relevan pada industri masa kini.
Kompetensi yang Dilatih
Melalui pelatihan ini, peserta akan mendapat pembelajaran tentang dasar analisis data, proses instalasi dan penulisan koding sederhana hingga penggunaan library bahasa Python untuk analisis data. Rangkaian kompetensi tersebut penting untuk dikuasai oleh peserta agar mampu menggunakan bahasa Python sebagai media untuk melakukan analisis data. Seluruh kompetensi akan diuji melalui rangkaian tes, kuis, tugas praktik mandiri, dan unjuk keterampilan.
Urutan Pembelajaran
Sesi 1: Data Science dengan Python
Sesi 2: Variabel dan Tipe Data di Python
Sesi 3: Kondisional dan Fungsi di Python
Sesi 4: Menggunakan Library Python
Sesi 5: Analisis Data Menggunakan Python
Syarat Mengikuti Kelas :
1. Minimal pendidikan SMA/sederajat
2. Minimal usia 18 tahun dan maksimal 64 tahun
3. Pekerja di bidang IT atau umum
4. Peserta yang memiliki ketertarikan bidang data analis dan data science
5. Peserta yang memiliki pengetahuan ilmu matematika, statistika, dan bisnis
6. Peserta memiliki pemahaman dasar statistika
7. Peserta yang memiliki laptop/PC dan akses internet
8. Peserta yang memiliki aplikasi Python di laptop (jika belum memiliki aplikasi ini, disediakan tutorial download & instal aplikasi di kelas ini)
9. Memiliki laptop/PC dengan sistem operasi Windows minimal 32-Bit, terinstall Anaconda dan Python
Selengkapnya
Akses Kelas Seumur Hidup
Sertifikat Skill Academy
Webinar
Tagging
#PRA-KERJA
Tentang Instruktur
Charles BernandoLead Data Scientist
-Charles Bernando memiliki pengalaman di bidang data science selama 7 tahun. Ia pernah mencapai pertumbuhan penjualan tahunan sebesar 13% melalui analisis data dan visualisasi data penjualan menggunakan Excel, SPSS, Python, dan Business Intelligence tools. Saat ini, ia menjadi Lead Data Scientist dan berfokus untuk meneliti strategi bisnis paling efisien untuk MPPA (ritel) dan NOBU Bank (perbankan) melalui eksplorasi data menggunakan Machine Learning dan Artificial Intelligence (AI).
Materi kelas
5 Kuis
Pre Exam
Exam
Sertifikat
5 Live Webinar
Pre-Exam
Data Science dengan Python
Durasi
Webinar: Sesi 1: Data Science dengan Python
3 jam pertemuanSesi "Data Science dengan Python" dalam course ini menuntun peserta dalam memahami peran dan proses kerja seorang Data Scientist, serta konsep-konsep penting dalam analisis data. Tujuan utama sesi ini adalah agar peserta mampu melakukan instalasi Python sebagai alat analisis data. Peserta akan belajar bagaimana mengolah dan menganalisis data menggunakan Python, sehingga dapat mendukung kemampuan praktis untuk menjadi seorang Data Scientist.
Kuis: Kuis: Data Science dengan Python
Tugas Praktik Mandiri
Variabel dan Tipe Data di Python
Durasi
Kondisional dan Fungsi di Python
Durasi
Menggunakan Library Python
Durasi
Analisis Data Menggunakan Python
Durasi
Post-Exam
Ulasan Peserta
Rekomendasi kelas lainnya
