Tag: StatistikDeskriptif

11 -12 November Mobile faculty bekerja sama dengan expertindo dengan mengirimkan Instrukturnya pada skema Data Analyst silabus pelatihan Data Analyst yang dirancang untuk memberikan pemahaman dan keterampilan dalam menganalisis data, menyusun laporan, dan menghasilkan wawasan yang relevan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Silabus Pelatihan Data Analyst 1. Pengenalan Data Analysis Apa itu Data Analytics? Peran dan tanggung jawab Data Analyst. Proses analisis data: Data Collection, Data Cleaning, Data Analysis, dan Data Visualization. Tools utama untuk Data Analyst: Excel, SQL, Python/R, dan BI Tools (Tableau, Power BI, Looker). 2. Pengolahan Data dengan Spreadsheet (Excel/Google Sheets) Dasar-dasar pengelolaan data: Filter, sorting, dan pivot tables. Penggunaan formula dan fungsi: VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX-MATCH, dan IF. Analisis data statistik dasar: Mean, Median, Mode, dan Standard Deviation. Visualisasi data sederhana dengan grafik dan tabel. 3. Pengantar SQL untuk Data Analysis Dasar-dasar SQL: SELECT, WHERE, GROUP BY, ORDER BY, dan JOIN. Membuat query untuk eksplorasi data. Penggunaan fungsi agregasi: COUNT, AVG, SUM, MIN, MAX. Membuat tabel dan pengelolaan database sederhana. 4. Pemrograman Dasar untuk Data Analysis (Python/R) Pengantar Python atau R untuk Data Analysis. Library populer: Python: Pandas, NumPy, dan Matplotlib/Seaborn. R: dplyr, ggplot2, dan tidyr. Teknik eksplorasi data menggunakan kode. Visualisasi data lanjutan dengan grafik interaktif. 5. Data Cleaning dan Transformasi Identifikasi dan penanganan data duplikat, missing value, dan outliers. Standarisasi format data. Menggabungkan data dari beberapa sumber. Studi kasus data cleaning: Dataset dengan masalah kualitas data. 6. Analisis Data dan Statistik Dasar-dasar statistik deskriptif. Analisis korelasi dan regresi. Teknik segmentasi data untuk pengambilan keputusan. Membuat model prediksi sederhana. 7. Visualisasi Data dan Business Intelligence (BI Tools) Dasar-dasar visualisasi data. Pengenalan alat BI seperti Tableau, Power BI, atau Looker. Membuat dasbor interaktif: KPI, trend analysis, dan heatmaps. Studi kasus: Membuat laporan penjualan atau pemasaran. 8. Studi Kasus dan Proyek Akhir Studi kasus analisis data penjualan. Studi kasus analisis data customer churn. Proyek akhir: Menyusun laporan komprehensif berbasis data nyata. Presentasi hasil analisis kepada peserta lain atau mentor. 9. Tren dan Masa Depan Data Analysis Tren dalam dunia data: Big Data, AI, dan Machine Learning. Pemahaman tentang peran Data Analyst dalam transformasi digital. Perbandingan alat dan teknologi terbaru untuk analisis data. 10. Sertifikasi dan Langkah Selanjutnya Persiapan untuk sertifikasi seperti: Microsoft Certified: Data Analyst Associate (Power BI). Google Data Analytics Professional Certificate. Tableau Desktop Specialist. Panduan membangun portofolio Data Analyst. Tips dan strategi untuk karir sebagai Data Analyst. Durasi Pelatihan Dasar: 3-5 hari (fokus pada tools dasar seperti Excel dan SQL). Lanjutan: 7-10 hari (termasuk Python/R dan proyek studi kasus). Target Peserta Profesional pemula yang ingin berkarir sebagai Data Analyst. Karyawan yang ingin meningkatkan keterampilan analisis data. Mahasiswa atau fresh graduate yang ingin membangun keterampilan analitik praktis. Silakan hubungi jika ingin menyesuaikan silabus ini atau menambahkan topik lain! 😊