Rangkuman
- Materi Data Science Training Digital Skola mencakup fundamental Data Science, data dan database, SQL, programming, data manipulation, serta version control.
- Peserta juga mengenal berbagai tools seperti PostgreSQL, Git, GitHub, NumPy, dan Pandas.
- Pembelajaran dilengkapi Enrichment Sessions dan berbagai project untuk membantu menerapkan materi yang sudah dipelajari.
- Fasilitas program mencakup sertifikasi BNSP, sertifikasi internasional, Global Career, 6 mini project, Data Science Portfolio, Professional Branding, Job Connector, dan tutor consultation.
- Program ini dapat dipertimbangkan oleh pemula, profesional, maupun career switcher yang ingin membangun atau memperkuat skill di bidang Data Science.
- Siap mulai belajar Data Science? Yuk, kenali lebih lanjut Bootcamp Data Science with Certification + Real Internship dari Digital Skola dan temukan detail kelas yang sesuai dengan kebutuhan belajarmu.
Belajar Data Science nggak cukup hanya dengan bisa mengolah data. Ada banyak kemampuan yang perlu dipahami, mulai dari database dan SQL, programming, hingga cara mengolah data untuk menghasilkan insight.
Karena itu, sebelum memilih program belajar, penting untuk tahu materi Data Science Training Digital Skola dan seperti apa praktik yang akan dijalani. Selain materi inti, program ini juga dilengkapi berbagai fasilitas untuk membantu peserta membangun skill dan portofolio Data Science.
Lantas, apa saja yang dipelajari dan fasilitas apa yang bisa didapatkan? Simak selengkapnya di artikel ini!
BACA JUGA: 17 Pekerjaan di Bidang IT dengan Gaji Besar
Apa Saja Materi Data Science Training Digital Skola?
Materi dalam Data Science Training Digital Skola disusun secara bertahap, mulai dari memahami fundamental Data Science hingga mempelajari tools dan kemampuan teknis yang dibutuhkan untuk mengolah data. Setiap materi saling berkaitan agar peserta nggak hanya memahami konsep, tetapi juga bisa menggunakannya dalam proses pengerjaan project.
1. Data Science Fundamentals
Tahap pertama adalah memahami fundamental Data Science sebagai dasar sebelum masuk ke materi yang lebih teknis. Kamu akan mengenal konsep dasar Data Science, Data Science methodology, serta bagaimana pendekatan berbasis data digunakan untuk memahami dan menyelesaikan suatu masalah.
Materi ini membantu memahami alur kerja Data Science secara lebih menyeluruh, mulai dari mengenali masalah, menentukan kebutuhan data, hingga melihat bagaimana data dapat digunakan untuk menghasilkan solusi.
2. Data dan Database
Data yang digunakan untuk analisis perlu disimpan dan dikelola dengan baik. Karena itu, materi berikutnya membahas konsep data dan database, termasuk cara mengambil dan mengolah data menggunakan SQL.
Kamu akan mempelajari Basic SQL dengan PostgreSQL hingga Advanced SQL. Materinya mencakup cara melakukan query, menggabungkan data dari beberapa tabel, melakukan penyaringan dan pengelompokan data, hingga menggunakan SQL untuk kebutuhan pengolahan data yang lebih kompleks.
Kemampuan ini menjadi salah satu fondasi penting dalam Data Science karena proses analisis dimulai dari kemampuan mengambil dan memahami data yang tersedia.
3. Programming untuk Data Science
Selain SQL, programming juga menjadi bagian penting dalam proses pengolahan dan analisis data. Di bagian ini, kamu akan mempelajari dasar-dasar programming, penggunaan function, hingga memperkuat kemampuan programming untuk kebutuhan Data Science.
Pembahasannya nggak berhenti pada memahami sintaks, tetapi juga membantu membangun cara berpikir yang lebih terstruktur ketika menyelesaikan masalah menggunakan kode.
4. Data Manipulation dengan NumPy dan Pandas
Setelah memahami dasar programming, kamu akan masuk ke tahap data manipulation. Materi ini berfokus pada bagaimana data diproses dan dipersiapkan agar lebih mudah digunakan untuk analisis.
Kamu akan mengenal NumPy untuk melakukan komputasi numerik serta Pandas DataFrame untuk mengelola data dalam bentuk tabel. Prosesnya mencakup membaca dataset, memilih dan mengubah data, hingga melakukan transformasi data untuk kebutuhan analisis.
Kemampuan ini penting karena data yang tersedia di dunia nyata belum tentu langsung siap digunakan. Data perlu diperiksa, dibersihkan, dan disusun terlebih dahulu sebelum dapat menghasilkan insight yang relevan.
5. Version Control dan Collaboration
Bekerja dengan data dan kode juga membutuhkan proses kolaborasi yang terstruktur. Karena itu, materi Version Control & Collaboration mengenalkan konsep Version Control System serta penggunaan Git dan GitHub.
Kamu juga akan mempelajari bagaimana SQL dan GitHub dapat digunakan dalam workflow kerja. Dengan memahami version control, perubahan pada kode atau pekerjaan dapat dikelola dengan lebih rapi dan memudahkan kolaborasi ketika mengerjakan project bersama tim.
6. Enrichment Sessions dan Tools Industri
Selain materi fundamental, tersedia Enrichment Sessions yang membahas skill yang dibutuhkan seorang data scientist serta berbagai tools yang relevan dengan kebutuhan industri.
Sesi ini melengkapi materi teknis utama dengan wawasan mengenai kemampuan yang perlu dikembangkan untuk bekerja di bidang Data Science. Materi juga dapat membantu peserta memahami penerapan Data Science dalam pengerjaan project.
Dengan kombinasi materi fundamental, tools, dan praktik, proses belajar menjadi lebih terarah untuk membangun kemampuan yang dibutuhkan dalam mengolah dan menganalisis data.
BACA JUGA: Apa Itu Machine Learning? Kenali Cara Kerja, Jenis, dan Contohnya!
Apa Saja Fasilitas Eksklusif Data Science Training Digital Skola?
Selain materi yang disusun secara bertahap, Data Science Training Digital Skola juga menyediakan beberapa fasilitas untuk mendukung proses belajar, pengembangan portofolio, hingga persiapan karier.
1. Sertifikasi BNSP
Peserta dapat mengikuti sertifikasi Data Scientist dari BNSP (Badan Nasional Sertifikasi Profesi). Sertifikasi ini dapat menjadi bukti kompetensi yang melengkapi kemampuan Data Science yang dipelajari selama program.
2. Sertifikasi Internasional
Selain sertifikasi nasional, tersedia pilihan Microsoft Azure Data Fundamentals untuk mengenal kompetensi dasar terkait data dan cloud computing dalam konteks teknologi yang digunakan secara global.
3. Global Career
Melalui sesi Global Career, peserta mendapatkan pembahasan bersama tutor expert mengenai persiapan karier di bidang data serta hal-hal yang perlu diperhatikan jika ingin mengeksplorasi peluang di pasar global.
4. 6 Mini Projects for Portfolio
Pembelajaran juga dilengkapi dengan 6 mini project yang dapat digunakan untuk melatih penerapan materi Data Science. Project mencakup beberapa topik, seperti data analysis, data visualization, prediction, clustering, hingga data profiling.
Dengan mengerjakan berbagai project, peserta dapat berlatih mengaplikasikan materi yang sudah dipelajari sekaligus memiliki hasil kerja yang dapat dikembangkan menjadi portofolio.
5. 1 Data Science Portfolio
Selain mini project, peserta juga diarahkan untuk membangun 1 Data Science Portfolio yang mencakup proses pengolahan data, analisis, visualisasi, dan prediksi menggunakan dataset simulasi.
Portofolio ini dapat menjadi dokumentasi hasil belajar sekaligus menunjukkan proses dan kemampuan yang sudah dilatih selama mengikuti program.
6. Professional Branding
Kemampuan teknis perlu didukung dengan cara mempresentasikan kompetensi secara profesional. Melalui sesi Professional Branding, peserta dapat mempelajari cara membangun personal branding sebagai profesional di bidang data.
7. Job Connector
Untuk mendukung persiapan karier, tersedia Job Connector yang mencakup pembuatan CV, simulasi wawancara, Unlimited Career Consultation, serta akses informasi lowongan melalui jaringan dan layanan Talent Management Digital Skola.
8. Tutor Consultation Outside of Class
Peserta juga dapat melakukan konsultasi dengan tutor di luar sesi kelas untuk membahas pertanyaan atau kendala yang ditemui selama proses belajar. Fasilitas ini memberikan ruang untuk mendapatkan arahan ketika peserta membutuhkan penjelasan tambahan di luar jam pembelajaran.
BACA JUGA: Manfaat Hingga Tips Memilih Corporate Training Platform
Apa Saja Skill yang Dipelajari dari Data Science Training Digital Skola?
Setelah mempelajari berbagai materi dan mengerjakan project, peserta akan memiliki beberapa kemampuan dasar yang dapat digunakan untuk mengolah dan memahami data. Beberapa di antaranya meliputi:
1. Memahami Fundamental Data Science
Memahami konsep dasar dan methodology Data Science, termasuk bagaimana mengidentifikasi masalah yang dapat diselesaikan menggunakan pendekatan berbasis data.
2. Mengolah Data dengan SQL
Mampu menggunakan SQL untuk mengambil, menyaring, menggabungkan, dan mengolah data dari database menggunakan PostgreSQL, mulai dari kebutuhan dasar hingga query yang lebih kompleks.
3. Menggunakan Programming untuk Pengolahan Data
Memahami dasar programming dan function yang dapat digunakan untuk mendukung proses pengolahan serta analisis data.
4. Melakukan Data Manipulation
Menggunakan NumPy dan Pandas untuk membaca, mengelola, dan mempersiapkan dataset sebelum digunakan dalam proses analisis lebih lanjut.
5. Menggunakan Version Control
Memahami penggunaan Git dan GitHub untuk mengelola perubahan pekerjaan serta mendukung proses kolaborasi dalam pengerjaan project.
6. Membangun Project Data Science
Menerapkan materi yang dipelajari melalui berbagai project, mulai dari data analysis dan data visualization hingga prediction, clustering, dan data profiling. Hasilnya dapat dikembangkan menjadi bagian dari portofolio Data Science.
Dengan kombinasi kemampuan teknis dan pengalaman mengerjakan project, peserta dapat memiliki gambaran yang lebih jelas tentang bagaimana proses pengolahan data dilakukan dalam praktik.
BACA JUGA: Review Corporate Training Data Analytics Digital Skola: PT Bank Mandiri (Persero) Tbk.
Siapa yang Cocok Mengikuti Data Science Training Digital Skola?
Data Science Training Digital Skola dapat menjadi pilihan bagi kamu yang ingin mempelajari Data Science secara lebih terstruktur dan mendapatkan pengalaman praktik melalui project. Program ini juga dapat dipertimbangkan oleh beberapa profil berikut:
1. Pemula yang Ingin Belajar Data Science
Kalau baru mulai mengenal Data Science, materi disusun dari fundamental sebelum masuk ke topik yang lebih teknis seperti SQL, programming, dan data manipulation. Alur ini membantu membangun pemahaman secara bertahap.
2. Profesional yang Ingin Mengembangkan Skill Data
Bagi profesional yang pekerjaannya mulai banyak berhubungan dengan data, program ini dapat menjadi ruang untuk memperkuat kemampuan seperti SQL, pengolahan data, dan penggunaan tools yang relevan dengan Data Science.
3. Career Switcher yang Ingin Mengenal Data Science
Kalau sedang mempertimbangkan perpindahan karier ke bidang Data Science, pembelajaran yang mencakup fundamental, kemampuan teknis, dan project dapat membantu memberikan gambaran tentang kompetensi yang perlu dipelajari.
4. Siapa Saja yang Ingin Membangun Portofolio Data Science
Program ini juga relevan bagi kamu yang ingin memiliki hasil praktik untuk dikembangkan menjadi portofolio. Melalui mini project dan Data Science Portfolio, kamu dapat mendokumentasikan berbagai proses yang sudah dipelajari selama training.
BACA JUGA: Apa Itu Corporate Training Sales? Tujuan Hingga Komponen
Kesimpulan
Data Science Training Digital Skola nggak hanya membahas teori Data Science, tetapi juga membekali peserta dengan kemampuan teknis dan pengalaman praktik. Materinya mencakup fundamental Data Science, database dan SQL, programming, data manipulation dengan NumPy dan Pandas, hingga Git dan GitHub.
Selain materi pembelajaran, peserta juga mendapatkan berbagai fasilitas pendukung seperti sertifikasi, mini project, Data Science Portfolio, Global Career, Professional Branding, Job Connector, dan konsultasi dengan tutor di luar kelas.
Dengan kombinasi pembelajaran terstruktur dan praktik melalui project, program ini dapat menjadi salah satu pilihan bagi kamu yang ingin membangun atau memperkuat fundamental skill di bidang Data Science.
BACA JUGA: Perbandingan Bootcamp Data Science Digital Skola VS Bootcamp Lain
Saatnya Bawa Skill Data Science ke Level Berikutnya bareng Digital Skola!
Kalau kamu ingin belajar Data Science dengan materi yang terstruktur sekaligus punya ruang untuk banyak praktik, Bootcamp Data Science with Certification + Real Internship dari Digital Skola bisa jadi salah satu pilihan untuk dipertimbangkan.
Kamu akan belajar mulai dari fundamental Data Science, SQL, programming, hingga pengolahan data dengan NumPy dan Pandas. Pembelajaran juga dilengkapi 6 project untuk portofolio dan 6 minggu virtual internship agar kamu bisa mengasah kemampuan melalui pengalaman praktik.
Tertarik mulai belajar Data Science? Cek detail program dan kurikulumnya di Digital Skola!
FAQ
1. Apakah perlu memiliki background IT untuk belajar Data Science?
Nggak harus. Pemula dari berbagai latar belakang bisa mempelajari Data Science selama memiliki kemauan untuk belajar dan memahami dasar-dasar pengolahan data.
2. Apa saja tools yang digunakan dalam Data Science Training Digital Skola?
Beberapa tools yang digunakan antara lain PostgreSQL, Git, GitHub, NumPy, dan Pandas untuk mendukung proses pengolahan dan analisis data.
3. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk belajar Data Science?
Waktunya berbeda untuk setiap orang. Dengan belajar secara konsisten dan rutin berlatih, fundamental Data Science dapat dipelajari secara bertahap.
4. Apa saja yang perlu dipersiapkan sebelum mengikuti Data Science Training?
Kamu bisa mulai dengan memahami dasar komputer dan logika sederhana. Nggak perlu menguasai SQL atau programming terlebih dahulu karena materi akan dipelajari secara bertahap.