prakerja

Memvisualisasikan Data Interaktif bagi Calon Ahli Statistika (Terapan)

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%).
  4. Kursus yang sudah dibeli/sudah melakukan pembayaran melalui Prakerja atau pembayaran lainnya tidak dapat dibatalkan dan/atau direfund.

 

Deskripsi:

Data adalah salah satu komponen penting yang dapat memberikan informasi, keterangan, atau fakta-fakta dalam sebuah bisnis atau organisasi. Namun, tidak semua data dapat langsung dibaca dan dicerna oleh audiens. Artinya sebuah data memerlukan pengolahan dan analisis terlebih dahulu. Sebagai calon ahli statistika terapan harus memiliki kemampuan dalam mengolah data dari mentah dan menganalisisnya menggunakan tools yang advanced sehingga dapat memberikan insight untuk mengambil keputusan dan terus mengembangkan bisnis.

Kamu akan belajar untuk mengolah dan menganalisis data di BigQuery dengan menggunakan berbagai macam functions dalam SQL. Lalu selanjutnya adalah melakukan explanatory dan predictive data di RStudio. Berikutnya, kamu mengolah dan menganalisis data dengan lebih simple menggunakan Microsoft Excel. Materi yang akan dibahas antara lain cara melakukan import data, melakukan data cleaning dan validation, penggunaan VLOOKUP, HLOOKUP, dan XLOOKUP hingga membuat Pivot Table. Untuk mengikuti kelas ini, kamu diharapkan telah memiliki kemampuan dasar bahasa pemrograman dan RStudio yang akan menunjang pemahaman materi.

Setelah data berhasil diolah dan dianalisis, kamu akan mempelajari bagaimana cara menyajikan data dalam bentuk visualisasi yang efektif dan interaktif. Visualisasi dilakukan agar sebuah data yang kompleks menjadi efektif atau mudah dipahami oleh audiens. Pembahasan dimulai dengan cara menentukan pesan, memilih chart, dan membuat chart lebih efektif serta profesional. Selain itu, kamu juga akan diajarkan bagaimana membuat visualisasi data dengan menggunakan tools Data Studio. 

Jadi, tunggu apalagi? Segera ikuti kelasnya sekarang!

 

Tujuan Umum:

Peserta mampu menerapkan penggunaan tools pada dashboard untuk memvisualisasikan data dengan interaktif sesuai dengan contoh yang diberikan pada materi kelas.

 

Tujuan Khusus:

  • Peserta mampu mengidentifikasi kebutuhan pengolahan data 
  • Peserta mampu menjelaskan metode analisis data
  • Peserta mampu menjelaskan analisis data dan konsepnya
  • Peserta mampu menerapkan penggunaan Query dalam mengolah dan menganalisis data
  • Peserta mampu mengkonsepkan pengelolaan data
  • Peserta mampu menerapkan penggunaan tools pada dashboard
  • Peserta mampu menyusun visualisasi data yang interaktif
  • Peserta mampu memiliki sikap yang tanggung jawab dalam membuat data
  • Peserta mampu teliti dalam analisis data
  • Peserta mampu teliti dalam melakukan visualisasi data

 

Aspek Kompetensi:

Pengetahuan (Knowledge):

  • Menjelaskan konsep analisis data
    • Pengenalan Analisis Data (0:14-0:58)
    • Karakteristik Data & Tahap Eksplorasi (0:27-07:29)
    • Tahap Eksplanatori & Predictive Data (0:06-05:29)
    • Tipe-Tipe Data dalam Database (0:13-05:24)
  • Menjelaskan tipe-tipe data
    • Karakteristik Data & Tahap Eksplorasi (01:49-03:23)
    • Tipe-Tipe Data dalam Database (0:13-05:24)
  • Menjelaskan metode analisis data
    • Explanatory Data: Pivot Table RStudio (0:28-07:06)
    • Explanatory Data: Pivot Table RStudio Lanjutan (0:07-03:26)
    • Explanatory Data: Pivot & rpivotTable RStudio (0:07-04:25)
    • Explanatory Data: rpivotTable Rstudio Lanjutan (0:09-07:03)
    • Predictive Data: Metode Naive dan ETS (0:07-08:17)
    • Predictive Data: Metode Naive dan ETS Lanjutan (0:07-04:59)
    • Predictive Data: Metode ARIMA & Forecasts (0:06-04:48)
    • Predictive Data: Metode ARIMA & Forecasts Lanjutan (0:11-07:53)
  • Menjelaskan fungsi pengolahan data pada Ms. Excel
    • Microsoft Excel dalam Dunia Kerja (0:26-03:34)
    • Import Data ke Microsoft Excel (0:34-06:30)
    • Import Data ke Microsoft Excel Lanjutan (0:10-04:47)
    • Data Cleaning Kata-kata Microsoft Excel (0:20-06:11)
    • Data Cleaning Kata-kata Microsoft Excel Lanjutan (0:08-05:41)
    • Data Cleaning Angka pada Microsoft Excel (0:24-04:36)
    • Data Cleaning Angka pada Microsoft Excel Lanjutan (0:08-06:36)
    • Data Validation pada Microsoft Excel (0:31-06:36)
    • Data Validation pada Microsoft Excel Lanjutan (0:10-06:07)
    • Mengatur Notifikasi Kesalahan Data (0:07-06:41)
    • Penggunaan VLOOKUP (0:33-06:54)
    • Penggunaan HLOOKUP (0:07-03:20)
    • Penggunaan XLOOKUP Data Vertical (0:25-08:02)
    • Penggunaan XLOOKUP Data Horizontal (0:08-01:56)
    • Pivot Table (0:32-02:34)
    • Cara Membuat Pivot Table (0:17-07:07)
    • Proteksi File (0:32-06:11)
    • Proteksi Workbook dan Worksheet (0:07-05:06)
  • Menjelaskan tools dalam visualisasi data
    • Menyiapkan Google Sheet dan Google Data Studio (0:18-02:56)
    • Membuat Dashboard Pertama (0:16-02:51)
    • Membuat Scorecard, Header Dashboard dan Table (0:18-05:56)
    • Membuat Time Series Dashboard dan Bar Charts (0:18-05:11)
    • Membuat Pie Chart (0:18-01:51)
    • Membuat Filter Tanggal dan Dimensi (0:18-04:01)
    • Visualisasi Data: Map Visualization (0:16-07:12)
    • Visualisasi Data: Scatter Charts (0:16-04:09)
    • Visualisasi Data: Heatmaps (0:15-04:43)
    • Kalkulasi Field: Metode Agregasi (0:22-02:19)
    • Metode Agregasi: Function (0:17-05:03)
    • Metode Agregasi: Comparison Date Range (0:18-02:37)
    • Metode Agregasi: Conditional Function (0:17-03:15)
    • Publikasi Dashboard (0:16-02:28)
  • Menjelaskan konsep visualisasi data
    • Step 1: Menentukan Tipe Perbandingan Data (0:12-07:27)
    • Studi Kasus Menentukan Tipe Perbandingan Data (0:11-05:52)
    • Step 2: Menentukan Pie & Line Chart (0:13-04:54)
    • Step 2: Menentukan Bar & Scatter Chart (0:06-05:50)
    • Studi Kasus Menentukan Chart (0:14-05:12)
    • Step 3: Struktur Presentasi yang Profesional (0:14-05:31)
    • Step 3: Membuat Chart yang Efektif dan Profesional (0:07-08:23)
    • Studi Kasus Membuat Chart Efektif dan Profesional (0:09-04:10)

Keterampilan (Skill):

  • Menerapkan penggunaan Query pada data
    • Nested Query dan Sub-Query: Total Profit (0:24-05:59)
    • Nested Query dan Sub-Query: Total Profit (0:07-04:22)
    • Nested Query dan Sub-Query: Monthly Average Profit (0:06-08-18)
    • Windows Functions: Row_number dan Rank (0:15-08:57)
    • Windows Functions: Max, Min, Sum, dan Average (0:16-04:49)
    • Windows Functions: LAG (0:18-06:35)
  • Menerapkan pengelolaan data
    • Import Data ke Microsoft Excel (0:34-06:30)
    • Import Data ke Microsoft Excel Lanjutan (0:10-04:47)
    • Data Cleaning Kata-kata Microsoft Excel (0:20-06:11)
    • Data Cleaning Kata-kata Microsoft Excel Lanjutan (0:08-05:41)
    • Data Cleaning Angka pada Microsoft Excel (0:24-04:36)
    • Data Cleaning Angka pada Microsoft Excel Lanjutan (0:08-06:36)
    • Data Validation pada Microsoft Excel (0:31-06:36)
    • Data Validation pada Microsoft Excel Lanjutan (0:10-06:07)
    • Mengatur Notifikasi Kesalahan Data (0:07-06:41)
    • Proteksi File (0:32-06:11)
    • Proteksi Workbook dan Worksheet (0:07-05:06)
  • Menerapkan penggunaan fungsi pada tools SQL
    • Windows Functions: Row_number dan Rank (0:15-08:57)
    • Windows Functions: Max, Min, Sum, dan Average (0:16-04:49)
    • Windows Functions: LAG (0:18-06:35)
    • Aggregation Functions (0:19-05:27)
    • Aggregation Functions Lanjutan (0:08-06:04)
    • Date & Timestamp Functions (0:23-06:17)
    • Date & Timestamp Functions: Date Array (0:06-09:08)
    • Date & Timestamp Functions: Timestamp Array (0:06-01:40)
  • Merancang visualisasi data
    • Step 1: Menentukan Tipe Perbandingan Data (0:12-07:27)
    • Studi Kasus Menentukan Tipe Perbandingan Data (0:11-05:52)
    • Step 2: Menentukan Pie & Line Chart (0:13-04:54)
    • Step 2: Menentukan Bar & Scatter Chart (0:06-05:50)
    • Studi Kasus Menentukan Chart (0:14-05:12)
    • Step 3: Struktur Presentasi yang Profesional (0:14-05:31)
    • Step 3: Membuat Chart yang Efektif dan Profesional (0:07-08:23)
    • Studi Kasus Membuat Chart Efektif dan Profesional (0:09-04:10)
    • Menyiapkan Google Sheet dan Google Data Studio (0:18-02:56)
    • Membuat Dashboard Pertama (0:16-02:51)
    • Membuat Scorecard, Header Dashboard dan Table (0:18-05:56)
    • Membuat Time Series Dashboard dan Bar Charts (0:18-05:11)
    • Membuat Pie Chart (0:18-01:51)
    • Membuat Filter Tanggal dan Dimensi (0:18-04:01)
    • Visualisasi Data: Map Visualization (0:16-07:12)
    • Visualisasi Data: Scatter Charts (0:16-04:09)
    • Visualisasi Data: Heatmaps (0:15-04:43)
    • Kalkulasi Field: Metode Agregasi (0:22-02:19)
    • Metode Agregasi: Function (0:17-05:03)
    • Metode Agregasi: Comparison Date Range (0:18-02:37)
    • Metode Agregasi: Conditional Function (0:17-03:15)
    • Publikasi Dashboard (0:16-02:28)
  • Menerapkan langkah-langkah analisa data
    • Explanatory Data: Pivot Table RStudio (0:28-07:06)
    • Explanatory Data: Pivot Table RStudio Lanjutan (0:07-03:26)
    • Explanatory Data: Pivot & rpivotTable RStudio (0:07-04:25)
    • Explanatory Data: rpivotTable Rstudio Lanjutan (0:09-07:03)
    • Predictive Data: Metode Naive dan ETS (0:07-08:17)
    • Predictive Data: Metode Naive dan ETS Lanjutan (0:07-04:59)
    • Predictive Data: Metode ARIMA & Forecasts (0:06-04:48)
    • Predictive Data: Metode ARIMA & Forecasts Lanjutan (0:11-07:53)
    • Penggunaan VLOOKUP (0:33-06:54)
    • Penggunaan HLOOKUP (0:07-03:20)

Sikap (Attitude):

  • Memiliki ide yang kreatif dalam memvisualisasikan data
    • Menyiapkan Google Sheet dan Google Data Studio (0:18-02:56)
    • Membuat Dashboard Pertama (0:16-02:51)
    • Membuat Scorecard, Header Dashboard dan Table (0:18-05:56)
    • Membuat Time Series Dashboard dan Bar Charts (0:18-05:11)
    • Membuat Pie Chart (0:18-01:51)
    • Membuat Filter Tanggal dan Dimensi (0:18-04:01)
    • Visualisasi Data: Map Visualization (0:16-07:12)
    • Visualisasi Data: Scatter Charts (0:16-04:09)
    • Visualisasi Data: Heatmaps (0:15-04:43)
    • Kalkulasi Field: Metode Agregasi (0:22-02:19)
    • Metode Agregasi: Function (0:17-05:03)
    • Metode Agregasi: Comparison Date Range (0:18-02:37)
    • Metode Agregasi: Conditional Function (0:17-03:15)
    • Publikasi Dashboard (0:16-02:28)
  • Teliti dalam menganalisa data
    • Explanatory Data: Pivot Table RStudio (0:28-07:06)
    • Explanatory Data: Pivot Table RStudio Lanjutan (0:07-03:26)
    • Explanatory Data: Pivot & rpivotTable RStudio (0:07-04:25)
    • Explanatory Data: rpivotTable Rstudio Lanjutan (0:09-07:03)
    • Predictive Data: Metode Naive dan ETS (0:07-08:17)
    • Predictive Data: Metode Naive dan ETS Lanjutan (0:07-04:59)
    • Predictive Data: Metode ARIMA & Forecasts (0:06-04:48)
    • Predictive Data: Metode ARIMA & Forecasts Lanjutan (0:11-07:53)
    • Penggunaan VLOOKUP (0:33-06:54)
    • Penggunaan HLOOKUP (0:07-03:20)
    • Penggunaan XLOOKUP Data Vertical (0:25-08:02)
    • Penggunaan XLOOKUP Data Horizontal (0:08-01:56)
    • Cara Membuat Pivot Table (0:17-07:07)
  • Teliti dalam melakukan perancangan visualisasi data
    • Step 1: Menentukan Tipe Perbandingan Data (0:12-07:27)
    • Studi Kasus Menentukan Tipe Perbandingan Data (0:11-05:52)
    • Step 2: Menentukan Pie & Line Chart (0:13-04:54)
    • Step 2: Menentukan Bar & Scatter Chart (0:06-05:50)
    • Studi Kasus Menentukan Chart (0:14-05:12)
    • Step 3: Struktur Presentasi yang Profesional (0:14-05:31)
    • Step 3: Membuat Chart yang Efektif dan Profesional (0:07-08:23)
    • Studi Kasus Membuat Chart Efektif dan Profesional (0:09-04:10)
    • Menyiapkan Google Sheet dan Google Data Studio (0:18-02:56)
    • Membuat Dashboard Pertama (0:16-02:51)
    • Membuat Scorecard, Header Dashboard dan Table (0:18-05:56) 
    • Membuat Time Series Dashboard dan Bar Charts (0:18-05:11)
    • Membuat Pie Chart (0:18-01:51)
    • Membuat Filter Tanggal dan Dimensi (0:18-04:01)
    • Visualisasi Data: Map Visualization (0:16-07:12)
    • Visualisasi Data: Scatter Charts (0:16-04:09)
    • Visualisasi Data: Heatmaps (0:15-04:43)
    • Kalkulasi Field: Metode Agregasi (0:22-02:19)
    • Metode Agregasi: Function (0:17-05:03)
    • Metode Agregasi: Comparison Date Range (0:18-02:37)
    • Metode Agregasi: Conditional Function (0:17-03:15)
    • Publikasi Dashboard (0:16-02:28)
  • Cermat dalam memberikan solusi terkait kendala yang muncul dalam data
    • Penggunaan VLOOKUP (0:33-06:54)
    • Penggunaan HLOOKUP (0:07-03:20)
    • Penggunaan XLOOKUP Data Vertical (0:25-08:02)
    • Penggunaan XLOOKUP Data Horizontal (0:08-01:56)
    • Cara Membuat Pivot Table (0:17-07:07)
    • Mengatur Notifikasi Kesalahan Data (0:07-06:41)
    • Proteksi File (0:32-06:11)
    • Proteksi Workbook dan Worksheet (0:07-05:06)
  • Bertanggung Jawab dalam mengelola data
    • Import Data ke Microsoft Excel (0:34-06:30)
    • Import Data ke Microsoft Excel Lanjutan (0:10-04:47)
    • Data Cleaning Kata-kata Microsoft Excel (0:20-06:11)
    • Data Cleaning Kata-kata Microsoft Excel Lanjutan (0:08-05:41)
    • Data Cleaning Angka pada Microsoft Excel (0:24-04:36)
    • Data Cleaning Angka pada Microsoft Excel Lanjutan (0:08-06:36)
    • Data Validation pada Microsoft Excel (0:31-06:36)
    • Data Validation pada Microsoft Excel Lanjutan (0:10-06:07)
    • Mengatur Notifikasi Kesalahan Data (0:07-06:41)
    • Proteksi File (0:32-06:11)
    • Proteksi Workbook dan Worksheet (0:07-05:06)

 

Materi Pelatihan:

  • Konsep Analisis Data 2:23:04 
    • 1.1 Pengenalan Analisis Data (video) 03:28
    • 1.2 Karakteristik Data & Tahap Eksplorasi (video) 07:48
    • 1.3 Tahap Eksplanatori & Predictive Data (video) 05:56
    • 1.4 Tipe-Tipe Data dalam Database (video) 05:51
    • 1.5 Nested Query dan Sub-Query: Total Profit (video) 06:06
    • 1.6 Nested Query dan Sub-Query: Total Profit Lanjutan (video) 04:33
    • 1.7 Nested Query dan Sub-Query: Monthly Average Profit (video) 08:47
    • 1.8 Windows Functions: Row_number dan Rank (video) 09:12
    • 1.9 Windows Functions: Max, Min, Sum, dan Average (video) 04:55
    • 1.10 Windows Functions: LAG (video) 06:57
    • 1.11 Aggregation Functions (video) 05:35
    • 1.12 Aggregation Functions Lanjutan (video) 06:31
    • 1.13 Date & Timestamp Functions (video) 06:29
    • 1.14 Date & Timestamp Functions: Date Array (video) 09:15
    • 1.15 Date & Timestamp Functions: Timestamp Array (video) 02:00
    • 1.16 Explanatory Data: Pivot Table RStudio (video) 07:13
    • 1.17 Explanatory Data: Pivot Table RStudio Lanjutan (video) 03:30
    • 1.18 Explanatory Data: Pivot & rpivotTable RStudio (video) 04:32
    • 1.19 Explanatory Data: rpivotTable Rstudio Lanjutan (video) 07:27
    • 1.20 Predictive Data: Metode Naive dan ETS (video) 08:22
    • 1.21 Predictive Data: Metode Naive dan ETS Lanjutan (video) 05:08
    • 1.22 Predictive Data: Metode ARIMA & Forecasts (video) 04:53
    • 1.23 Predictive Data: Metode ARIMA & Forecasts Lanjutan (video) 08:36
  • Melakukan Analisa Data 1:47:24 
    • 2.1 Microsoft Excel dalam Dunia Kerja (video) 06:41
    • 2.2 Import Data ke Microsoft Excel (video) 06:39
    • 2.3 Import Data ke Microsoft Excel Lanjutan (video) 05:24
    • 2.4 Data Cleaning Kata-kata Microsoft Excel (video) 06:20
    • 2.5 Data Cleaning Kata-kata Microsoft Excel Lanjutan (video) 06:11
    • 2.6 Data Cleaning Angka pada Microsoft Excel (video) 04:41
    • 2.7 Data Cleaning Angka pada Microsoft Excel Lanjutan (video) 07:16
    • 2.8 Data Validation pada Microsoft Excel (video) 06:44
    • 2.9 Data Validation pada Microsoft Excel Lanjutan (video) 06:14
    • 2.10 Mengatur Notifikasi Kesalahan Data (video) 07:19
    • 2.11 Penggunaan VLOOKUP (video) 07:01
    • 2.12 Penggunaan HLOOKUP (video) 03:46
    • 2.13 Penggunaan XLOOKUP Data Vertical (video) 08:11
    • 2.14 Penggunaan XLOOKUP Data Horizontal (video) 02:30
    • 2.15 Pivot Table (video) 02:43
    • 2.16 Cara Membuat Pivot Table (video) 07:35
    • 2.17 Proteksi File (video) 06:20
    • 2.18 Proteksi Workbook dan Worksheet (video) 05:49
  • 3 Langkah Membangun Visualisasi Data yang Efektif 1:03:29 
    • 3.1 Pengantar Visualisasi Data (video) 08:00
    • 3.2 Menentukan Pesan yang Ingin Disampaikan (video) 05:37
    • 3.3 Step 1: Menentukan Tipe Perbandingan Data (video) 07:35
    • 3.4 Studi Kasus Menentukan Tipe Perbandingan Data (video) 06:13
    • 3.5 Step 2: Menentukan Pie & Line Chart (video) 05:02
    • 3.6 Step 2: Menentukan Bar & Scatter Chart (video) 06:09
    • 3.7 Studi Kasus Menentukan Chart (video) 05:33
    • 3.8 Step 3: Struktur Presentasi yang Profesional (video) 05:56
    • 3.9 Step 3: Membuat Chart yang Efektif dan Profesional (video) 08:36
    • 3.10 Studi Kasus Membuat Chart Efektif dan Profesional (video) 04:48
  • Membuat Dashboard Interaktif 1:02:43 
    • 4.1 Pengenalan Kelas Analisis Data (video) 04:05
    • 4.2 Menyiapkan Google Sheet dan Google Data Studio (video) 03:11
    • 4.3 Membuat Dashboard Pertama (video) 03:08
    • 4.4 Membuat Scorecard, Header Dashboard dan Table (video) 06:15
    • 4.5 Membuat Time Series Dashboard dan Bar Charts (video) 05:28
    • 4.6 Membuat Pie Chart (video) 02:07
    • 4.7 Membuat Filter Tanggal dan Dimensi (video) 04:18
    • 4.8 Visualisasi Data: Map Visualization (video) 07:27
    • 4.9 Visualisasi Data: Scatter Charts (video) 04:35
    • 4.10 Visualisasi Data: Heatmaps (video) 04:58
    • 4.11 Kalkulasi Field: Metode Agregasi (video) 02:36
    • 4.12 Metode Agregasi: Function (video) 05:22
    • 4.13 Metode Agregasi: Comparison Date Range (video) 02:56
    • 4.14 Metode Agregasi: Conditional Function (video) 03:32
    • 4.15 Publikasi Dashboard (video) 02:45
  • Rangkuman 18:00 
    • 5.1 Ringkasan Memvisualisasikan Data Interaktif bagi Calon Ahli Statistika (Terapan) (file bacaan) 18:00

 

Target Peserta:

  • Minimal lulusan S1 (sarjana satu) khususnya dengan jurusan Statistika atau sederajat
  • Tenaga profesional lainnya yang ingin merintis karir sebagai ahli statistik
  • Masyarakat umum yang ingin mempelajari pengolahan, analisis, dan visualisasi data
  • Memiliki alat (PC/laptop) untuk mengakses materi online
  • Memiliki jaringan internet yang stabil 
  • Memiliki kemampuan bahasa pemrograman dan R
  • Mampu mengoperasikan tools yang diperlukan dalam pengolahan data

  

Durasi Online:

Topik Durasi
Konsep Analisis Data 143 menit
Melakukan Analisa Data 107 menit
3 Langkah Membangun Visualisasi Data yang Efektif 63 menit
Membuat Dashboard Interaktif 63 menit
Rangkuman 18 menit
Total Durasi 394 menit

 

Level:

Basic

 

Metode Pembelajaran:

Self Paced Learning: Metode ajar yang digunakan adalah menggunakan kombinasi antara ceramah, studi kasus, dan simulasi 

 

Metode Evaluasi:

  • Pre Test
  • Post Test
  • Formative Test/Kuis
  • Tugas Praktik

 

Sesi Konsultasi:

Tiap Jumat, jam 16.00-17.00 WIB via LMS

 

Apa Yang Perlu Kamu Persiapkan?

Kamu hanya perlu mempersiapkan laptop/notebook, tablet, atau smartphone dengan koneksi Internet.

 

Fitur 

Digital content material: Peserta bisa mengakses material belajar digital

Setifikat penyelesaian: Peserta yang telah menyelesaikan semua kegiatan pembelajaran yang dipersyaratkan dalam kursus online akan menerima Sertifikat Penyelesaian (Certificate of Completion).

Test akhir: tersedia

Forum diskusi: tidak tersedia

Online session: tersedia

Offline meet-up: tidak tersedia 

 

Cara Redeem Voucher:

  1. Kunjungi website www.skillacademy.com atau download Aplikasi Skill Academy di Play Store
  2. Pilih Masuk apabila sebelumnya sudah mendaftar akun Skill Academy atau pilih Daftar jika sebelumnya Anda belum pernah mendaftar akun Skill Academy
  3. Klik "Tukarkan" pada bagian penukaran voucher di homepage atau halaman prakerja
  4. Masukkan kode voucher yang sudah Anda dapatkan dari Pintaria lalu klik "Gunakan Voucher"
  5. Setelah penukaran berhasil silakan klik ''Lihat Kelas'' atau cek pada bagian Kelas Saya untuk mengikuti kelasnya
  6. Selamat Anda dapat langsung mulai belajar dan mengikuti pelatihan di Skill Academy

Penyelenggara Kursus

Skill Academy by Ruangguru

Skill Academy by Ruangguru merupakan wadah kursus online yang hadir menjadi solusi untuk meningkatkan technical & soft skill di berbagai bidang yang dipersembahkan untuk para mahasiswa, profesional, dan umum. Skill Academy by Ruangguru memungkinkan siapapun untuk #MudahUpgradeSkill karena dapat dilakukan di mana saja dan kapan saja.


Para Instruktur

Memvisualisasikan Data Interaktif bagi Calon Ahli Statistika (Terapan)

oleh Skill Academy by Ruangguru,
KATEGORI Arts & design
KLASIFIKASI Training
METODE E-learning
DURASI 6 hours

HARGA

Rp650.000


Ulasan

/5

0 Ulasan

  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1