Dalam beberapa tahun terakhir, kebutuhan akan tenaga ahli di bidang data terus meningkat. Banyak perusahaan kini mengambil keputusan berdasarkan data (data-driven decision making), sehingga kemampuan mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data menjadi keterampilan yang sangat dicari.
Melalui pelatihan Analisis Data dengan Python dan R, peserta akan dibimbing dari dasar pemrograman hingga mampu membangun model machine learning sederhana.
Pelatihan ini dirancang untuk pemula—baik mahasiswa, fresh graduate, maupun profesional—yang ingin masuk ke dunia data analyst, data scientist, maupun pekerjaan berbasis data lainnya
1. Pengenalan Python & R untuk Analisis Data
Python dan R adalah dua bahasa pemrograman paling populer di dunia data.
Kenapa Python?
- Mudah dipelajari
- Banyak library data seperti Pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn
- Banyak digunakan di industri
Kenapa R?
- Kuat untuk statistik dan visualisasi
- Punya library dplyr, tidyr, ggplot2 yang sangat mudah digunakan
- Banyak digunakan di akademik dan riset
Pada tahap awal, peserta akan belajar:
- Instalasi environment (Anaconda, RStudio)
- Sintaks dasar
- Variabel, tipe data
- Percabangan & perulangan
- Fungsi dan modul
Tahap ini memastikan peserta benar-benar memahami pondasi sebelum masuk ke analisis data.
2. Manipulasi Data: Fondasi Utama Data Analyst
Manipulasi data adalah proses paling penting dan paling sering digunakan dalam pekerjaan analis data.
Di Python (Pandas):
- Membaca & menulis file CSV/Excel
- DataFrame & Series
- Indexing & selection
- Grouping & aggregation
- Join, merge, concat
Di R (dplyr):
- filter(), select(), mutate()
- group_by() + summarize()
- Pipe operator (%>%) untuk membuat kode lebih rapi
Contoh kasus nyata:
- Membersihkan data pelanggan
- Menghapus nilai kosong (missing value)
- Menggabungkan dataset penjualan
Materi ini langsung mengarah pada kemampuan mengolah dataset dunia nyata.
3. Visualisasi Data: Menyampaikan Insight dengan Jelas
Di tahap ini, peserta akan mempelajari cara membuat grafik yang menarik dan informatif.
Python Tools:
- Matplotlib: grafik dasar (line, bar, scatter)
- Seaborn: grafik yang lebih kompleks dan tampilan lebih profesional
R Tools:
- ggplot2: library yang mengikuti konsep grammar of graphics, sangat fleksibel untuk custom visual
Visualisasi yang baik membantu penyajian insight dengan lebih mudah, terutama saat presentasi ke stakeholder.
4. Statistik Dasar yang Relevan untuk Data Analyst
Statistik adalah inti dari analisis data.
Peserta akan belajar:
- Mean, median, mode
- Variance & standar deviasi
- Korelasi
- Regresi
- Uji hipotesis (hypothesis testing)
- Distribusi probabilitas
Materi ini diajarkan dengan pendekatan praktis, sehingga peserta langsung memahami penerapannya dalam data nyata, bukan hanya teori.
5. Pengenalan Machine Learning Dasar
Setelah memahami pengolahan & visualisasi data, peserta masuk ke machine learning dasar.
Supervised Learning:
- Linear Regression
- Logistic Regression
- Decision Tree
- Random Forest
Unsupervised Learning:
- Clustering (K-Means)
Semua dipraktekkan menggunakan:
- scikit-learn di Python
- caret di R
Peserta akan memahami alur ML:
- Split data
- Training model
- Evaluasi model
- Menarik kesimpulan
6. Siapa yang Harus Mengikuti Pelatihan Ini?
Pelatihan ini cocok untuk:
- Mahasiswa yang ingin membangun fondasi data analytics
- Fresh graduate yang ingin memperkuat CV
- Profesional yang ingin upgrade skill
- Siapapun yang ingin memulai karier sebagai data analyst atau data scientist
Metode Pelatihan
- Presentasi
- Diskusi
- Studi kasus
- Workshop langsung menggunakan software
Peserta akan langsung praktik, sehingga skill yang dipelajari bisa langsung digunakan dalam pekerjaan.
