Tentang Kursus

PERHATIAN!

1. Kursus yang dibeli dengan menggunakan Kartu Prakerja tidak dapat dipindahtangankan dan hanya bisa diambil oleh pemegang Kartu Prakerja yang bersangkutan. Kursus yang dipindahtangankan dapat berakibat tidak dikeluarkannya sertifikat penyelesaian dan/atau tidak dibayarkannya insentif oleh Pemerintah.
2. Jika kamu pengguna Kartu Prakerja, harap gunakan nama, alamat email, dan nomor HP yang sama dengan yang kamu gunakan ketika mendaftar Kartu Prakerja.
3. Syarat Kelulusan: Mengakses semua materi belajar, menyelesaikan kuis di setiap perpindahan dari satu sesi/modul ke sesi/modul lainnya (minimum passing grade 80%) dan menyelesaikan tes akhir (minimum passing grade 60%).

Deskripsi:

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:

• Peserta harus memiliki PC/laptop, digunakan untuk mengkoding program
• Peserta diminta untuk mengunduh aplikasi R Studio
• 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 dimana 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:

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:

• Memahami apa itu data science, serta tugas seorang data scientist
• Membedakan data science dengan data analysis
• Mengenal apa itu Metode Ilmiah, serta pembahasannya 
• Mengenal apa itu machine learning, deep learning, reinforcement learning, statistical learning, serta pembahasan dan jenis-jenis nya.
• Memahami bahasa R
• Mengetahui sintaks-sintaks dalam bahasa R serta mempraktekkan dalam R Studio
• Memahami Time Series serta mempraktekkan dalam R Studio

Aspek Kompetensi:

Pengetahuan (Knowledge):

• Mengenal data science, perbedaan data science dengan data analysis, tugas seorang data scientist, metode ilmiah, algoritma pada machine learning, deep learning, reinforcement learning, statistical learning
  • Materi: (1-Perkenalan Data Science durasi mulai 00:00 s/d 194:40)
• Mengetahui bahasa R dan sintaks-sintaks serta mempraktekkan pada R Studio
  • Materi: (2-Berkenalan dengan R durasi mulai 00:00 s/d 81:01)
• Mengerti tentang jenis-jenis algoritma pada machine learning 
  • Materi: (3-Perkenalan Machine Learning durasi mulai 00:00 s/d 178:41)
• Memahami lebih dalam tentang machine learning, time series, association rule 
  • Materi: (4-Machine Learning Lainnya durasi mulai 00:00 s/d 111:34)

Keterampilan (Skill):

• Memahami aspek data science secara umum 
  • Materi: (1-Perkenalan Data Science durasi mulai 00:00 s/d 194:40)
• Dapat menentukan sintaks-sintaks pada bahasa R secara tepat sesuai masalah yang dihadapi
  • Materi: (2-Berkenalan dengan R durasi mulai 00:00 s/d 81:01)
• Dapat menentukan algoritma machine learning yang benar untuk data-data yang ingin diolah
  • Materi: (3-Perkenalan Machine Learning durasi mulai 00:00 s/d 178:41), (4-Machine Learning Lainnya durasi mulai 00:00 s/d 111:34)

Sikap (Attitude):

• Teliti dalam mengerjakan metode ilmiah materi: (1-Perkenalan Data Science durasi mulai 00:00 s/d 194:40)
• Fokus dalam memahami sintaks-sintaks bahasa R
  • Materi: (2-Berkenalan dengan R durasi mulai 00:00 s/d 81:01)
• Ikut dan patuh pada standar algoritma pada proses machine learning
  • Materi: (3-Perkenalan Machine Learning durasi mulai 00:00 s/d 178:41), (4-Machine Learning Lainnya durasi mulai 00:00 s/d 111:34)

Materi Pelatihan:

• Perkenalan Data Science 
• Berkenalan dengan R 
• Perkenalan Machine Learning 
• Machine Learning Lainnya 

Target Peserta:

Pendidikan minimal SMA

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

Fitur yang akan kamu dapatkan?

• Sertifikat penyelesaian: Peserta yang telah menyelesaikan semua kegiatan pembelajaran yang dipersyaratkan dalam kursus online akan menerima Sertifikat Penyelesaian (Certificate of Completion).
• Offline meet-up: tidak tersedia

Durasi Online:

Level:

Intermediate

Metode Pelatihan:

Pelatihan Belajar Analisis Data (Data Analysis), Ilmu Data (Data Science) dan Machine Learning dengan Bahasa R bagi Ahli Statistika (Data Scientist) menggunakan metode Self Paced Learning

Jadwal Sesi Konsultasi:

Hari: Sabtu

Pukul: 18:15 WIB sd 19:15 WIB

Via: Zoom 

Cara Redeem Voucher: 

1. Lakukan redeem voucher menggunakan kode voucher yang didapatkan dari Digital Platform ke LMS Course-Net dengan memasukan data diri lengkap melalui taut ini https://newvideo.course-net.com/web/index.php?r=redeem Setelah berhasil redeem voucher, untuk memulai kelas dapat mengakses taut ini https://newvideo.course-net.com/web 
2. Klik Menu Program Kursus untuk memulai pembelajaran