1. Menguasai Teknik Analisis Data Lanjutan: Menerapkan teknik analisis data yang lebih kompleks seperti regresi multivariat, analisis cluster, dan analisis prediktif.
2. Memahami Algoritma Pembelajaran Mesin: Menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk membuat model prediksi dan klasifikasi.
3. Mengelola dan Menerapkan Big Data: Mengelola dan menganalisis volume data besar dengan menggunakan alat dan platform big data.
4. Menangani Tantangan Data dalam Organisasi: Memahami dan mengelola tantangan kualitas data, integrasi data, dan pengelolaan data yang efisien.
5. Memahami Manajemen Data dalam Organisasi: Menyusun strategi manajemen data yang efektif untuk meningkatkan keputusan berbasis data di seluruh organisasi.
6. Meningkatkan Kemampuan Visualisasi Data: Menggunakan teknik visualisasi data untuk mengkomunikasikan hasil analisis dengan cara yang lebih mudah dipahami.

– Data Scientists dan Analis Data
– Manajer TI dan Pengelola Data
– Profesional yang Berfokus pada Pengambilan Keputusan Data-driven
– Pekerja di Industri Teknologi dan Riset
– Pakar dalam Bidang Bisnis, Pemasaran, dan Keuangan
– Pengembang dan Insinyur Data

Module 1: Pengenalan pada Analisis Data Lanjutan
Tujuan Modul: Memberikan peserta pemahaman dasar tentang pentingnya analisis data dalam pengambilan keputusan bisnis dan organisasi.
Topik:
Definisi dan konsep dasar analisis data.
Teknik analisis deskriptif dan inferensial.
Persiapan dan pembersihan data (data wrangling).
Alat dan perangkat lunak analisis data yang umum digunakan (Excel, Python, R, SQL).

Module 2: Analisis Regresi dan Teknik Statistik Lanjutan
Tujuan Modul: Menggunakan teknik statistik lanjutan untuk menganalisis hubungan antar variabel dalam data.
Topik:
Regresi linier dan regresi multivariat.
Uji hipotesis dan analisis varians (ANOVA).
Model regresi logistik dan aplikasi praktis.
Penggunaan statistik dalam pengambilan keputusan.
Praktik menggunakan Python dan R untuk analisis regresi.

Module 3: Teknik Pembelajaran Mesin (Machine Learning)
Tujuan Modul: Memahami konsep pembelajaran mesin dan aplikasinya dalam analisis data.
Topik:
Algoritma pembelajaran mesin dasar: regresi linier, pohon keputusan, dan k-NN (k-nearest neighbors).
Pembelajaran terawasi vs. tidak terawasi.
Clustering: K-means dan analisis segmentasi.
Model prediksi dan klasifikasi menggunakan pembelajaran mesin.
Penggunaan pustaka Python seperti Scikit-Learn, TensorFlow, dan Keras dalam pembelajaran mesin.

Module 4: Big Data Analytics
Tujuan Modul: Memahami cara mengelola dan menganalisis big data menggunakan alat dan platform yang tepat.
Topik:
Pengenalan pada Big Data: Volume, kecepatan, variasi.
Arsitektur big data (Hadoop, Spark, dan platform terkait).
Penyimpanan data terdistribusi dan manajemen big data.
Pengolahan data terdistribusi menggunakan Spark.
Menganalisis data dalam jumlah besar menggunakan platform cloud dan big data tools.
Studi kasus: Analisis data besar dalam dunia nyata.

Module 5: Teknik Analisis Clustering dan Segmentasi Data
Tujuan Modul: Menggunakan teknik clustering untuk mengelompokkan data dan mendapatkan wawasan penting.
Topik:
Algoritma clustering: K-means, hierarchical clustering.
Analisis segmentasi pasar dan pelanggan.
Penggunaan teknik clustering untuk analisis customer behavior.
Analisis korelasi dan asosiasi dalam data.

Module 6: Visualisasi Data dan Pengkomunikasian Hasil Analisis
Tujuan Modul: Menggunakan visualisasi data untuk menyampaikan hasil analisis secara efektif.
Topik:
Teknik visualisasi data yang efektif (grafik, peta panas, diagram alir, dll).
Penggunaan alat visualisasi seperti Tableau, Power BI, dan Matplotlib (Python).
Desain visual untuk analisis data yang kompleks.
Penggunaan infografis dalam presentasi hasil analisis.
Praktik membuat dashboard data interaktif.

Module 7: Pengelolaan dan Manajemen Data
Tujuan Modul: Memahami prinsip-prinsip pengelolaan dan manajemen data yang efektif dalam organisasi.
Topik:
Kualitas dan integritas data: Pengujian, validasi, dan perbaikan data.
Pengelolaan siklus hidup data (data lifecycle management).
Kebijakan keamanan dan privasi data.
Pemeliharaan dan penyimpanan data dalam sistem terdistribusi.
Strategi integrasi data dalam organisasi.