Pada era digital seperti sekarang ini, data menjadi salah satu hal yang memegang peranan penting. Mengapa? Tentu saja karena nilainya sebagai objek digital yang memiliki komoditas tinggi pada banyak aspek dalam bisnis atau sebuah organisasi. Lalu pertanyaaan selanjutnya adalah, bagaimana cara mengolah data mentah yang didapatkan dari perangkat komputer yang digunakan sehari-hari sehingga data bisa menjadi sangat berharga? Nah inilah fungsi dari Data Science.

 

Pintarian tentu sudah tidak asing lagi dengan Data Science yang merupakan istilah untuk proses memproduksi pengetahuan data (data insight). Nah agar lebih jelas, mari cari tahu apa itu pengetahuan data. Pengetahuan data adalah sebuah simpulan dari sekumpulan data yang kemudian mampu memberi prediksi yang dapat dimengerti untuk beragam kebutuhan spesifik dalam bisnis atau perusahaan.

 

Nah jika Pintarian tertarik untuk tahu lebih dalam mengenai Data Science, Pintaria.com punya kelas Data Science yang akan memberikan pengetahuan lebih mendalam mengenai Data Science. Apa saja yang dipelajari pada kelas Data Science? Mari simak beberapa materi yang bisa kamu dapat di kelas Data Science

 

  1. Analitik Data untuk Bisnis dengan Excel

Materi ini sangat berguna untuk kamu yang berprofesi sebagai Data Analyst namun tidak memiliki latar belakang IT. Kamu akan mempelajari analytic thinking dan problem-solving attitude. Tak hanya itu, kamu juga akan belajar banyak membandingkan descriptive analytic, predictive analytic dan prescriptive analytic sehingga kamu dapat lebih bijaksana dalam menganalisa data.

 

  1. Analisis dan Visualisasi Data dengan R

Selanjutnya, materi mengenai analisa dan visualisasi data dengan R sangat cocok untuk kamu yang berprofesi sebagai Data Analyst dengan latar belakang IT. Di modul ini kamu akan difokuskan untuk menganalisa distribusi data menggunaka teknik statistik, menggunakan DataFrame dan mempraktekkan teknik pengilahan data menggunakan Phython packages (Pandas, NumPy, SciPy) atau R Packages (data.table, plyr, stringr, reshape2) dan tak ketinggalan mempraktekkan visualisasi data dengan menggunakan Python packages (matplotlib, plotly) atau R packages (ggplot2, Shiny)

 

  1. Teknologi dan Manajemen Big Data (Hadoop)

Materi ini sangat berguna bagi Data Engineer yang berlatar belakang IT.  Karena di dalam materi ini, kamu akan diajarkan untuk memahami pentingnya teknologi big data dan aplikasinya di industri yang berbeda-beda. Tak hanya itu saja, kamu juga akan diajari untuk memahami big data architecture dan Apache Hadoop Ecosystem (HDFS, MapReduce, YARN, HBase, Hive, Pig, Mahout), menginstall single-node cluster dengan menggunakan Cloudera distribution, mempraktekkan penyimpanan dan pemrosesan data dengan HDFS danMapReduce, serta menggunakan bahasa SQL, NoSQL, dan PostgreSQL

 

  1. Analisis dan Visualisasi Data dengan Python

Materi selanjutnya sangat cocok untuk Data Analyst yang juga berlatar belakang IT. Pada materi ini kamu akan diajarkan untuk menganalisis distribusi data dengan menggunakan teknik statistik, menggunakan DataFrame dan mempraktikkan teknik-teknik pengolahan data dengan menggunakan Python packages (Pandas, NumPy, SciPy) atau R packages (data.table, plyr, stringr, reshape2) dan mempraktekkan visualisasi data dengan menggunakan Python packages (matplotlib, plotly) atau R packages (ggplot2, Shiny)

 

  1. Machine Learning dengan Python

Data Scientist yang berlatar belakang IT akan sangat terbantu dengan materi ini, karena kamu akan mempelajari Artificial Intelligence, Machine Learning, dan Deep Learning. Tak hanya itu, kamu juga akan belajar membangun hipotesis dan melakukan eksperimen modeling, mempraktekkan beberapa jenis Machine Learning Algorithms termasuk regression, classification, dan association serta mendesain Machine-Learning Algorithm dan mengimplementasikannya pada sistem.

 

Nah, sudah tahu kan apa saja yang akan kamu pelajari di kelas Data Science ini? Yuk ikuti kelas Data Science dengan keuntungan tambahan berupa harga khusus selama bulan April 2018 yakni Rp 750,000 untuk 3 subjek dengan pilihan yang bisa kalian temukan di sini.