BIG DATA SCIENTIST

Pelatihan Big Data Scientist dirancang untuk membekali peserta dengan pengetahuan dan keterampilan dalam mengelola, mengolah, menganalisis, serta memanfaatkan data dalam skala besar dan kompleks untuk menghasilkan insight yang mendukung pengambilan keputusan. Program ini membahas konsep big data, data engineering, data analytics, machine learning, hingga penyajian hasil analisis.

Peserta akan mempelajari proses pengolahan data mulai dari data collection, data storage, data processing, data cleaning, data transformation, exploratory data analysis (EDA), statistical analysis, hingga machine learning. Pelatihan juga membahas ekosistem big data, distributed computing, serta pengelolaan data pipeline untuk mendukung pengolahan data secara efisien.

Melalui kombinasi teori, studi kasus, demonstrasi, dan praktik, peserta akan memperoleh pemahaman mengenai bagaimana memanfaatkan Big Data untuk menemukan pola, membuat prediksi, dan menghasilkan insight yang bernilai bagi organisasi dan bisnis.

Tujuan Pelatihan

• Memahami konsep dan karakteristik Big Data.
• Memahami peran dan tanggung jawab seorang Big Data Scientist.
• Memahami proses pengumpulan dan pengelolaan data dalam skala besar.
• Mampu melakukan data cleaning dan transformasi data.
• Memahami konsep data pipeline dan data processing.
• Mampu melakukan Exploratory Data Analysis (EDA).
• Memahami dasar statistik untuk analisis data.
• Memahami konsep dasar machine learning.
• Mampu mengidentifikasi pola dan menghasilkan insight dari data.
• Memahami penerapan Big Data dalam kebutuhan bisnis dan organisasi.

Materi Pelatihan

1. Fundamentals of Big Data

• Konsep Big Data
• Karakteristik Big Data
• Volume, Velocity, Variety, Veracity & Value
• Big Data Ecosystem
• Structured, Semi-Structured & Unstructured Data
• Big Data Use Cases
• Data-Driven Organization
• Big Data Challenges

2. Big Data Architecture & Ecosystem

• Big Data Architecture
• Data Sources
• Data Ingestion
• Data Storage
• Data Lake Concept
• Data Warehouse Awareness
• Distributed Computing
• Batch & Stream Processing
• Big Data Processing Workflow

3. Data Collection & Data Management

• Data Collection Methods
• Database Fundamentals
• Data Sources Integration
• API Data Awareness
• Data Quality
• Data Governance Fundamentals
• Data Privacy Awareness
• Data Management Workflow
• Metadata Awareness

4. Data Processing & Transformation

• Data Cleaning
• Missing Data Handling
• Data Transformation
• Data Integration
• Data Aggregation
• Data Normalization
• Feature Preparation
• Data Processing Pipeline
• Data Quality Validation

5. Programming for Data Science

• Python Fundamentals for Data Science
• Data Structures
• Data Manipulation
• Data Analysis Libraries Awareness
• Data Processing Workflow
• Working with Large Datasets
• Data Visualization Fundamentals
• Reproducible Analysis Awareness

6. SQL & Data Querying

• Database Query Fundamentals
• SQL Basics
• SELECT & Filtering
• JOIN Operations
• Aggregation
• Grouping
• Window Function Awareness
• Data Extraction
• Query Optimization Awareness

7. Exploratory Data Analysis (EDA)

• EDA Fundamentals
• Data Profiling
• Descriptive Statistics
• Data Distribution
• Correlation Analysis
• Pattern Identification
• Trend Analysis
• Outlier Awareness
• Exploratory Visualization

8. Machine Learning Fundamentals

• Introduction to Machine Learning
• Supervised Learning
• Unsupervised Learning
• Classification
• Regression
• Clustering
• Feature Engineering
• Model Training
• Model Evaluation
• Overfitting & Underfitting

9. Big Data Analytics & Visualization

• Big Data Analytics
• Business Problem Definition
• KPI Analysis
• Predictive Analytics
• Pattern Recognition
• Data Visualization
• Dashboard Concepts
• Data Storytelling
• Business Insight Communication

10. Big Data Pipeline & Deployment Awareness

• Data Pipeline Design
• ETL & ELT Concepts
• Workflow Automation Awareness
• Model Deployment Concepts
• Data Monitoring
• Model Monitoring Awareness
• Scalability
• Performance Optimization
• MLOps Fundamentals Awareness

11. Big Data Use Cases & Case Study

• Customer Analytics
• Marketing Analytics
• Financial Analytics
• Operational Analytics
• Fraud Detection Awareness
• Recommendation System Awareness
• Demand Forecasting
• Predictive Maintenance Awareness
• Big Data Case Study

12. Big Data Scientist Workshop

• Big Data Case Study
• Data Collection Exercise
• Data Cleaning Practice
• SQL Query Exercise
• Exploratory Data Analysis
• Data Visualization Exercise
• Machine Learning Simulation
• Model Evaluation Exercise
• Business Insight Presentation

Learning Outcomes

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta mampu:

• Memahami konsep, karakteristik, dan ekosistem Big Data.
• Memahami proses pengumpulan, penyimpanan, dan pengolahan data dalam skala besar.
• Melakukan data cleaning, transformasi, dan persiapan data untuk analisis.
• Memahami dasar penggunaan Python dan SQL dalam pengolahan data.
• Melakukan Exploratory Data Analysis (EDA) untuk menemukan pola dan tren.
• Memahami konsep dasar statistik dan machine learning.
• Memahami proses pengembangan data pipeline.
• Mengidentifikasi insight dan peluang bisnis berdasarkan data.
• Memahami konsep visualisasi dan komunikasi hasil analisis.
• Memahami penerapan Big Data untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Metode Pelatihan

• Instructor-Led Training
• Interactive Discussion
• Live Demonstration
• Hands-On Practice
• Big Data Case Study
• Data Processing Exercise
• SQL Practice
• Exploratory Data Analysis
• Machine Learning Simulation
• Business Insight Presentation

Peserta yang Direkomendasikan

• Data Scientist
• Data Analyst
• Big Data Analyst
• Data Engineer
• Business Intelligence Staff
• Machine Learning Engineer Pemula
• Software Developer
• Database Administrator
• IT Staff
• Business Analyst
• Researcher
• Digital Transformation Team
• Fresh Graduate bidang Data, Statistik, Matematika, Sistem Informasi, atau Teknologi Informasi
• Profesional yang ingin mengembangkan kompetensi di bidang Big Data dan Data Science.

Durasi Pelatihan

3–5 Hari

Fasilitas Pelatihan

• Modul pelatihan
• Training Kit
• Sertifikat Pelatihan
• Materi dan studi kasus
• Big Data Case Study
• Data Processing Practice
• SQL Exercise
• Exploratory Data Analysis Workshop
• Data Visualization Exercise
• Machine Learning Simulation
• Business Insight Presentation
• Coffee Break dan Lunch (kelas tatap muka)
• Konsultasi pasca pelatihan

Benefit Mengikuti Pelatihan

• Meningkatkan pemahaman dan kompetensi di bidang Big Data dan Data Science.
• Memahami proses pengelolaan data dari pengumpulan hingga menghasilkan insight.
• Meningkatkan kemampuan dalam data cleaning, transformasi, dan analisis data.
• Memahami dasar penggunaan Python dan SQL untuk analisis data.
• Mampu melakukan Exploratory Data Analysis untuk menemukan pola dan tren.
• Memahami dasar machine learning dan evaluasi model.
• Memahami konsep data pipeline dan pengolahan data dalam skala besar.
• Meningkatkan kemampuan mengubah data menjadi informasi yang mendukung strategi bisnis.
• Mendukung pengembangan kompetensi menuju peran Big Data Scientist dan Data Science Professional.

Info Training & Pendaftaran

Untuk informasi jadwal Public Training, In-House Training, maupun Corporate Training, silakan menghubungi tim marketing kami:

📞 0878-9402-4805

Formulir

Judul *

Nama *

Nomor *

Email *

Kota *

Instansi *

Captcha *

Kirim Data