Tag: pelatihan penggunaan spark untuk big data

Fokus: Mempelajari teknik pengolahan dan analisis data besar (Big Data) menggunakan tools dan platform modern. Pendahuluan Di era digital saat ini, perusahaan dan organisasi menghasilkan data dalam jumlah yang sangat besar setiap harinya. Data ini mencakup transaksi pelanggan, aktivitas pengguna, log sistem, hingga interaksi di media sosial. Namun, data dalam jumlah besar tidak akan berguna tanpa kemampuan untuk mengolah, menganalisis, dan mengambil insight darinya secara efektif. Di sinilah peran seorang Big Data Scientist sangat dibutuhkan. Pelatihan Big Data Scientist Profesional – Analisis Data Skala Besar ini dirancang untuk membekali peserta dengan kompetensi praktis dalam pengolahan dan analisis data besar menggunakan tools modern seperti PySpark, Google Colab, dan platform dashboard interaktif. Peserta akan mempelajari cara membersihkan data, mengelola jutaan baris dataset, melakukan agregasi, hingga menyajikan insight dalam bentuk visual yang mudah dipahami oleh pengambil keputusan. Program ini sangat cocok untuk pemula maupun profesional di bidang data, IT, atau bisnis yang ingin memperluas keterampilannya ke ranah Big Data. Dengan pendekatan berbasis kompetensi dan studi kasus industri, pelatihan ini juga mempersiapkan peserta untuk memperoleh sertifikasi resmi dari BNSP sebagai pengakuan nasional atas keahliannya. Pelatihan ini dilaksanakan secara online, dengan biaya terjangkau hanya Rp2.800.000, dan dibuka untuk minimal 8 peserta per angkatan. Contoh Studi Kasus & Penyelesaian (Praktik) Studi Kasus: Sebuah perusahaan e-commerce ingin mengetahui pola perilaku pengunjung situs dari data log server selama 3 bulan terakhir. Data yang tersedia sangat besar (jutaan baris), sehingga tidak bisa diproses dengan Excel atau tools konvensional. Anda sebagai calon Big Data Scientist diminta untuk memproses dan menganalisisnya. Langkah Penyelesaian (Praktik dengan Big Data Tools): Data Ingest dan Storage: Gunakan Google Colab atau Hadoop Distributed File System (HDFS) untuk menyimpan file log dalam format CSV/parquet. Data Preprocessing: Gunakan PySpark untuk membaca data dan membersihkan data yang tidak relevan (missing, duplikat, format error). Contoh kode PySpark: python SalinEdit from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("LogAnalysis").getOrCreate() df = spark.read.csv("/path/log_data.csv", header=True, inferSchema=True) df_clean = df.dropna().dropDuplicates() Analisis: Identifikasi halaman paling sering dikunjungi, jam puncak trafik, dan perangkat pengguna. Gunakan fungsi agregasi dan groupBy() di PySpark. Visualisasi dan Insight: Ekspor hasil ke CSV → Visualisasikan di Google Data Studio atau Power BI. Rekomendasi: optimasi UI mobile karena 72% pengunjung berasal dari perangkat seluler. Silabus Pelatihan 2 Hari Hari Materi Pelatihan 1 - Pengenalan Big Data, Peran Data Scientist, dan Teknologi Pendukung - Struktur Data Besar dan Karakteristiknya (Volume, Velocity, Variety) - Pengolahan Data Besar dengan PySpark - Praktik: Membaca dan Membersihkan Dataset Besar 2 - Analisis Agregasi dan Grouping Data dengan Spark - Visualisasi Hasil Big Data di Dashboard Interaktif - Studi Kasus Proyek Big Data dan Penyusunan Insight - Simulasi Sertifikasi BNSP dan Review Portofolio Proyek Kesimpulan Pelatihan ini membekali peserta dengan kemampuan teknis dan praktis untuk menjadi seorang Big Data Scientist profesional, mulai dari pengolahan, analisis, hingga visualisasi data berskala besar. Peserta akan menggunakan tools modern seperti PySpark, Google Colab, dan dashboard visualisasi. Pelatihan ini dilaksanakan 100% online, dengan biaya hanya Rp2.800.000, dan dibuka untuk minimal 8 peserta. Di akhir program, peserta akan mengikuti sertifikasi resmi dari BNSP.