Lewati ke konten utama

Cara Belajar Power BI dari Nol pada 2026

Baca cara belajar Power BI dari nol dan berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mempelajarinya.
Diperbarui 28 Sep 2026  · 15 mnt Baca

Jelajahi bersama AI

ChatGPTClaudePerplexity

Baik Anda baru pertama kali terjun ke analisis data maupun ingin mempertajam perangkat analitik Anda, mempelajari Power BI adalah langkah cerdas. Pada 2026, Power BI tetap menjadi salah satu alat visualisasi data paling populer dan andal di pasaran, dikenal karena kemampuannya mengubah data mentah menjadi wawasan yang bermakna.

Dalam artikel ini, kami akan membagikan semua langkah yang perlu Anda ambil untuk belajar Power BI dari nol, sekaligus menjawab beberapa pertanyaan umum yang mungkin Anda miliki. Jika Anda ingin segera mulai berlatih secara langsung, lihat Power BI Fundamentals skill track kami untuk menguasai keterampilan esensial. 

TL;DR - Cara Belajar Power BI dari Nol

Jika Anda tidak punya banyak waktu, berikut ringkasan cepat langkah-langkah untuk belajar Power BI dari nol:

  1. Membiasakan diri dengan antarmuka dan terminologi
  2. Menguasai sumber data, impor, dan pembersihan data
  3. Belajar membuat visualisasi menggunakan bagan dan grafik
  4. Memahami rumus dan perhitungan DAX
  5. Berlatih membangun laporan dan dasbor
  6. Mengembangkan keterampilan melalui tutorial online, kursus, dan sumber daya komunitas

Sekarang, mari kita bahas setiap langkah lebih detail.

Cara Belajar Power BI: 6 Langkah untuk Sukses

Power BI adalah alat analitik dan visualisasi data yang andal yang memungkinkan pengguna menghubungkan, mentransformasi, dan memvisualisasikan data mereka.

Untuk ringkasan cepat mengenai Power BI, lihat Power BI Cheat Sheet kami di bawah ini.

Mempelajarinya untuk pertama kali bisa membingungkan, jadi pertimbangkan mengikuti 6 langkah ini untuk peluang sukses terbaik:

Langkah 1: Membiasakan diri dengan antarmuka

Sebelum mulai membuat laporan dan visualisasi, penting untuk mengenal antarmuka Power BI dan terminologinya. Ini mencakup pemahaman panel navigasi, menu pita (ribbon), panel fields, panel visualizations, dan lainnya.

Selain itu, mempelajari istilah kunci seperti datasets, queries, filters, dan measures akan membantu Anda menavigasi antarmuka dengan lebih efisien.

Antarmuka Power BI Desktop

Antarmuka Power BI Desktop - Sumber

Langkah 2: Menguasai sumber data

Power BI memungkinkan Anda terhubung ke berbagai sumber data, termasuk spreadsheet Excel, basis data, layanan online, dan file. Memahami cara terhubung ke beragam sumber data ini sangat penting untuk membuat laporan yang akurat dan komprehensif. 

Selain itu, mempelajari cara mentransformasi dan membersihkan data sebelum mengimpornya ke Power BI penting untuk hasil visualisasi yang optimal. Anda dapat mempelajari lebih lanjut di kursus Data Connections in Power BI kami.

Langkah 3: Belajar membuat visualisasi

Setelah Anda menghubungkan sumber data dan mentransformasi data, saatnya membuat visualisasi. Power BI menawarkan beragam bagan, grafik, dan peta yang dapat disesuaikan untuk menampilkan data Anda secara efektif. Mempelajari cara membuat visualisasi ini adalah kunci untuk mengomunikasikan wawasan Anda secara efektif.

Untuk mulai, Anda dapat menggunakan panel "Visualizations" di sisi kanan antarmuka Power BI untuk memilih jenis visualisasi yang ingin dibuat. Anda juga dapat menggunakan bilah pencarian untuk menemukan jenis visualisasi tertentu atau memilih dari berbagai templat siap pakai.

contoh dasbor

Sumber: Microsoft Fabric

Setelah memilih visualisasi, Anda dapat menyesuaikannya lebih lanjut dengan menambahkan field data dan opsi pemformatan. Ini memungkinkan Anda memanipulasi tampilan dan perilaku visualisasi sesuai preferensi dan kebutuhan Anda.

Membuat visualisasi tentu bukan hanya keterampilan teknis. Anda memerlukan pemahaman yang baik tentang prinsip desain dan praktik terbaik. Pertimbangkan faktor-faktor seperti:

  • Memilih jenis visualisasi yang tepat untuk data Anda
  • Memilih warna yang menarik secara visual dan mudah ditafsirkan
  • Memastikan visualisasi Anda dapat dipahami dan intuitif bagi audiens

Selain prinsip desain, Anda juga perlu memahami konteks penggunaan visualisasi Anda.

Ini mencakup pemahaman tentang audiens yang akan melihatnya, serta batasan atau kendala apa pun dari platform atau media tempat visualisasi disajikan. Anda dapat memahami proses ini lebih rinci melalui kursus Data Visualization in Power BI kami. 

Langkah 4: Memahami rumus DAX

DAX (Data Analysis Expressions) adalah bahasa yang digunakan untuk membuat rumus dan perhitungan di Power BI. Ini adalah alat yang kuat untuk memanipulasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data.

DAX cheat sheet

Sumber: DataCamp DAX Cheat Sheet

Beberapa konsep kunci tentang rumus DAX yang perlu dipahami meliputi:

  • Functions: Fungsi DAX adalah ekspresi siap pakai yang dapat digunakan untuk melakukan perhitungan pada data Anda. Ada banyak fungsi bawaan di Power BI, seperti SUM, AVERAGE, MAX, dan MIN.
  • Measures: Measures adalah rumus DAX yang menghitung nilai berdasarkan data Anda. Ini umum digunakan dalam visualisasi untuk menampilkan nilai agregat atau melakukan perhitungan kompleks.
  • Contexts: Contexts mengacu pada keadaan data saat ini dan bagaimana hal itu memengaruhi evaluasi rumus DAX. Ada dua jenis konteks: row context dan filter context.
  • Calculated Columns: Calculated columns dibuat di dalam tabel di Power BI dan dapat digunakan sebagai field baru dalam visualisasi. Ini adalah nilai statis yang dihitung untuk setiap baris dalam tabel.
  • Variables: Variabel dapat digunakan di DAX untuk menyimpan nilai atau ekspresi sementara, sehingga dapat digunakan kembali di bagian lain rumus Anda.
  • Iterators: Iterators adalah fungsi yang memungkinkan Anda melakukan operasi pada banyak baris data sekaligus. Ini dapat membantu menyederhanakan perhitungan kompleks dengan mengurangi kebutuhan fungsi bertingkat.

DAX membuat bagan Anda lebih fleksibel dalam membantu pemangku kepentingan mendapatkan wawasan unik yang mereka butuhkan. DAX memungkinkan Anda membuat rumus yang lebih kustom dibandingkan fungsi Excel tradisional, memberi Anda kontrol dan fleksibilitas lebih besar dalam analisis data. Untuk latihan pemula, ikuti tutorial Power BI tentang DAX untuk pemula ini.

Anda juga dapat mengeksplorasi lebih jauh tentang DAX dan mencoba contoh praktis di kursus DAX Functions in Power BI.

Langkah 5: Berlatih membangun laporan

Setelah Anda memahami fungsi DAX dan cara menggunakannya, saatnya mempraktikkan pengetahuan Anda dengan membangun laporan. Ini tidak hanya membantu Anda memantapkan keterampilan, tetapi juga memungkinkan Anda memamerkan kemampuan analisis data.

Pada tahap ini, Anda seharusnya cukup nyaman bekerja dengan dataset besar dan menerapkan berbagai fungsi DAX untuk memanipulasi dan menganalisis data. 

Sebagai awal, Anda bisa mengidentifikasi masalah bisnis atau pertanyaan yang ingin Anda jawab menggunakan data. Ini akan memberikan tujuan yang jelas dan memandu proses pembuatan laporan Anda.

Anda dapat menjelajahi dataset gratis dari DataCamp's DataLab untuk berlatih membuat laporan sederhana.

Jika Anda ingin menggali lebih jauh, saya sarankan mengembangkannya menjadi proyek Power BI yang unik. Untuk pelatihan yang lebih spesifik tentang laporan Power BI, kursus Reports in Power BI akan menjadi titik awal yang baik.

Langkah 6: Kembangkan keterampilan melalui tutorial online

Selain berlatih dengan dataset dan membangun laporan, Anda juga dapat mengembangkan keterampilan melalui tutorial online. Ada banyak sumber yang menawarkan panduan langkah demi langkah untuk membuat laporan tingkat lanjut dan dasbor menggunakan alat seperti Microsoft Power BI, Tableau, dan Google Data Studio.

Tutorial ini sering kali menyertakan latihan praktis untuk membantu Anda menerapkan apa yang telah dipelajari.

Beberapa sumber belajar yang baik tentang pembuatan laporan antara lain:

Mengapa Belajar Power BI Sangat Bermanfaat 

Anda mungkin bertanya-tanya mengapa belajar Power BI sangat bermanfaat. Ada beberapa alasan.

Berikut beberapa yang menonjol:

1. Pentingnya di ranah business intelligence 

Pasar alat BI berkembang pesat, dengan para pesaing kini mengedepankan fitur AI mereka. Dengan persaingan ketat dari startup, apa yang membuat belajar Power BI begitu istimewa?

Itu karena popularitas Power BI terus meningkat, dengan tingginya permintaan tercermin pada gaji Power BI Developer yang kompetitif di seluruh dunia.

Power BI juga memimpin dalam AI melalui Power BI Copilot di Microsoft Fabric.

2. Keterterapan di berbagai industri 

Power BI juga serbaguna dan dapat diterapkan di berbagai industri. Alat ini dapat digunakan untuk visualisasi data, pelaporan, dan analitik di berbagai sektor, seperti keuangan, pemasaran, dan layanan kesehatan.

Ini menjadikannya keterampilan berharga untuk dimiliki, apa pun industri tempat Anda bekerja.

Berapa Lama Waktu yang Dibutuhkan untuk Belajar Power BI?

Dibutuhkan sekitar 1–2 bulan untuk menjadi mahir dalam Power BI, namun waktu aktual dapat bervariasi tergantung pengetahuan awal dan kecepatan belajar masing-masing individu. 

Periode ini mencakup mempelajari dasar-dasar sumber data, membuat visualisasi, memahami rumus DAX, dan membangun laporan. Namun, menguasai keterampilan lanjutan seperti pemodelan data dan perhitungan kompleks mungkin membutuhkan waktu lebih lama.

Faktor yang memengaruhi kurva pembelajaran

Berikut beberapa faktor yang dapat memengaruhi lama waktu belajar Power BI:

  • Pengetahuan dan pengalaman sebelumnya dengan alat analisis data
  • Keakraban dengan Microsoft Excel dan SQL
  • Pemahaman konsep data dasar seperti basis data, tabel, dan relasi
  • Kemauan untuk terus berlatih dan bereksperimen dengan alat
  • Komitmen untuk menyelesaikan tutorial online atau mengikuti pelatihan

Perlu diingat setiap orang belajar dengan kecepatan berbeda, jadi tidak masalah jika Anda membutuhkan waktu lebih lama. Waktu yang dibutuhkan seseorang untuk mahir Power BI bervariasi. Ada yang cepat menangkap konsep, ada pula yang memerlukan lebih banyak waktu dan latihan.

Tonggak yang disarankan untuk melacak kemajuan

Untuk membantu Anda mengelola kemajuan belajar, berikut beberapa tonggak yang bisa digunakan:

  • Pekan 1: Anda sudah dapat menavigasi antarmuka Power BI dengan percaya diri.
  • Pekan 2–3: Menjadi akrab dengan impor data dan teknik manipulasi dasar. Anda juga sudah dapat membuat visualisasi data dan dasbor dasar.
  • Pekan 4: Menjadi mahir menggunakan filter, slicer, dan fitur interaktif lainnya untuk analisis data
  • Pekan 5–6: Mulai membangun pemahaman tentang cara menggunakan rumus DAX dan penerapannya dalam membuat perhitungan lanjutan.

Sumber Terbaik untuk Belajar Power BI

Berencana belajar Power BI secara mandiri?

Berikut beberapa sumber belajar unggulan yang kami rekomendasikan:​

1. Webinar DataCamp: Pembelajaran berbasis video dengan pembicara tamu

DataCamp memiliki beragam webinar tentang berbagai topik, termasuk Power BI.

Untuk pemula yang baru mulai, saya merekomendasikan webinar “Dashboard Design in Power BI” oleh Iason Prassides. Webinar ini memberikan sesi praktis yang baik tentang cara merancang dasbor dengan tepat.

webinar power bi

Webinar lain yang patut dilihat antara lain:

2. Kursus DataCamp: Kursus terstruktur dengan latihan praktis

Untuk penjelajahan menyeluruh tentang keterampilan Power BI dan fitur terkaitnya, pilihan terbaik Anda adalah kursus DataCamp.

Bagi pemula yang baru mengenal Power BI, Anda dapat mengikuti kursus berikut:

Seperti semua kursus DataCamp, platform kami menawarkan pengalaman belajar langsung dengan latihan untuk mengasah keterampilan Anda.

3. Blog DataCamp: Panduan pemula langkah demi langkah

Jika Anda sedang membaca blog ini, kemungkinan Anda lebih suka belajar melalui konten tertulis.

Di DataCamp, kami membahas topik umum dalam Power BI yang ditujukan bagi pemula, seperti teknik visualisasi data, membuat dan mengelola dasbor, serta menggunakan fungsi DAX.

Blog kami, dengan panduan langkah demi langkah dan bantuan visual, merupakan sumber yang bagus untuk belajar Power BI sesuai ritme Anda.

Beberapa artikel blog yang mungkin relevan untuk Anda:

Apakah Power BI Sulit Dipelajari?

Power BI adalah alat yang kuat yang memungkinkan pengguna menganalisis, memvisualisasikan, dan berbagi data secara interaktif dan efektif. Namun, mempelajari Power BI bisa terasa menakutkan pada awalnya, terutama bagi mereka yang belum memiliki pengetahuan atau pengalaman menggunakan alat analisis data. Meski begitu, dengan sumber daya dan pendekatan yang tepat, siapa pun dapat belajar Power BI dengan mudah.

Faktanya, Power BI sangat mudah diakses karena:

  • Antarmuka intuitif: Power BI memiliki antarmuka yang ramah pengguna dan intuitif, sehingga pemula mudah menavigasi dan menjelajahinya. Fungsionalitas seret-dan-lepas memungkinkan pengguna membangun laporan dan dasbor tanpa perlu kemampuan koding atau teknis.
  • Dukungan pembelajaran: Banyaknya tutorial dan forum komunitas.​
  • Dokumentasi online yang ekstensif: Materi belajar komprehensif tersedia secara online. Sumber ini mencakup segala hal, mulai dari dasar visualisasi data hingga fitur lanjutan seperti DAX dan integrasi Python.

Haruskah Saya Belajar Tableau atau Power BI?

Anda sebaiknya belajar Power BI terlebih dahulu karena kemiripannya dengan Excel dan kemudahan transisi untuk cepat membuat bagan. Setelah familier dengan Power BI, lanjutkan ke Tableau untuk mempelajari teknik visualisasi data yang lebih lanjut. Secara keseluruhan, Power BI adalah opsi yang baik untuk dipelajari lebih dulu karena manfaat ekosistem Microsoft dan kemudahan penggunaannya.

Jika Anda masih kesulitan memilih, mari lihat beberapa faktor pembanding berikut.

  • Biaya: Power BI sering kali lebih hemat biaya, menawarkan paket yang relatif lebih murah.​
  • Integrasi: Integrasi Power BI yang mulus dengan produk Microsoft.​
  • Fitur: Power BI memiliki beragam fitur, termasuk visualisasi interaktif, pemodelan data, dan analisis data real time. Tableau berfokus kuat pada kemampuan visualisasi dan storytelling.

Untuk perbandingan yang lebih komprehensif, pastikan membaca panduan kami tentang Power BI vs Tableau. 

Tips untuk Pembelajaran yang Efektif

Berniat langsung memulai belajar? Mari tinjau beberapa tips yang akan membantu Anda sepanjang jalan:

  1. Mulai dari dasar: Sebelum menyelami fitur dan fungsi yang kompleks, penting untuk membiasakan diri dengan konsep dasar Power BI, seperti sumber data, dataset, visualisasi, dan sebagainya.
  2. Gunakan tutorial resmi: Tempat terbaik untuk mulai belajar Power BI adalah tutorial resmi Microsoft Learn dan learning path. Sumber-sumber ini terstruktur dengan baik dan mencakup semua topik esensial. Power BI Fundamentals skill track dari DataCamp juga merupakan tempat yang bagus untuk mulai.
  3. Manfaatkan sumber gratis: Banyak sumber gratis tersedia online, seperti tutorial YouTube, blog, dan komunitas, yang dapat membantu Anda belajar Power BI sesuai ritme Anda.
  4. Berlatih dengan data dunia nyata: Cara terbaik mempelajari alat apa pun adalah menggunakannya pada data dunia nyata. Temukan dataset yang terkait dengan minat Anda dan latih membuat laporan serta dasbor menggunakan dataset tersebut.

Power BI untuk Pengembangan Karier

Power BI dapat digunakan untuk memajukan karier Anda dalam sejumlah penerapan.

Berikut beberapa contohnya:

  1. Data visualization: Power BI memungkinkan Anda membuat laporan dan dasbor yang menarik dan interaktif. Keterampilan ini sangat dicari oleh organisasi yang membutuhkan profesional yang mampu mengomunikasikan wawasan data secara efektif.
  2. Business intelligence: Dengan Power BI, Anda dapat menganalisis sejumlah besar data dari berbagai sumber dan mendapatkan wawasan berharga untuk mendorong keputusan bisnis.
  3. Manajemen Proyek: Kemampuan membuat dan mengelola proyek dalam Power BI dapat menjadi keterampilan berharga bagi manajer proyek. Ini memungkinkan mereka melacak progres, mengidentifikasi area perbaikan, dan mengambil keputusan berbasis data.
  4. Analisis Data: Seiring makin banyak organisasi mengandalkan data untuk mengambil keputusan, kebutuhan keterampilan analisis data semakin penting. Power BI menyediakan alat dan fitur andal untuk membantu pengguna menganalisis data dan memahami dataset kompleks. Data Analyst in Power BI track kami atau Sertifikasi Power BI Data Analyst bisa menjadi tempat yang baik untuk mulai. Jika konten video lebih cocok untuk Anda, webinar Becoming a Data Analyst with Power BI akan cocok untuk Anda.
  5. Visualisasi Data: Salah satu fungsi utama Power BI adalah kemampuannya membuat dasbor yang menarik dan interaktif. Keterampilan ini bermanfaat bagi analis data, pemasar, atau siapa pun yang perlu menyajikan data secara jelas dan ringkas.
  6. Automasi: Power BI memungkinkan pengguna mengotomatisasi proses seperti pemuatan dan transformasi data, pembuatan laporan, dan penyegaran data. Ini menghemat waktu dan tenaga, sehingga pengguna dapat fokus menganalisis data alih-alih mengerjakan tugas manual.

Karena ini adalah keterampilan umum yang dibutuhkan dalam bidang analitik data, Power BI layak untuk dipelajari.

Berikut beberapa peran yang kerap membutuhkan keahlian Power BI:

  • Business Intelligence Analyst
  • Data Analyst
  • Data Scientist
  • Financial Analyst
  • Marketing Analyst
  • Operations Analyst

Selain peran-peran tersebut, banyak profesional lain yang juga dapat merasakan manfaat menggunakan Power BI, termasuk manajer proyek, analis SDM, analis rantai pasok, dan lain-lain.

Jalur Karier Power BI Teratas pada 2026

Adopsi Power BI meningkat, dengan 97% perusahaan Fortune 500 menggunakan Power BI pada 2025. Perusahaan mencari profesional yang mampu bekerja dengannya. Dengan dorongan terbaru pada produk Microsoft seperti Azure dan Fabric, Power BI telah menjadi platform andalan untuk analitik dan visualisasi data.

Di bagian ini, kami akan melihat jalur karier teratas yang kemungkinan besar diminati bagi profesional Power BI pada 2025.

Ini adalah peran yang membutuhkan pemahaman lebih mendalam tentang Power BI dan kemampuannya, sehingga menjadi posisi yang paling dicari di industri.

Business intelligence developer

Peran Business Intelligence (BI) Developer adalah merancang, mengembangkan, dan memelihara infrastruktur data serta solusi pelaporan yang memungkinkan organisasi membuat keputusan bisnis yang tepat. 

Dengan meningkatnya adopsi Power BI, akan ada permintaan tinggi untuk profesional yang dapat memanfaatkan fiturnya.

Untuk unggul dalam peran ini, Anda harus memiliki pemahaman kuat tentang konsep gudang data, kemampuan query SQL, dan pengalaman dengan alat ETL seperti Microsoft SSIS atau Azure Data Factory. Selain itu, pengetahuan bahasa pemrograman seperti R atau Python juga bermanfaat.

Analis/ilmuwan data

Data analysts/scientists bertugas menganalisis dan menafsirkan kumpulan data besar untuk mengidentifikasi tren, menciptakan wawasan, dan membuat keputusan berbasis data. Mereka sangat dibutuhkan di berbagai industri, seperti layanan kesehatan, keuangan, pemasaran, dan ritel.

Untuk unggul dalam peran ini, Anda harus memiliki latar belakang kuat di bidang statistik dan matematika, serta keterampilan pemrograman dalam bahasa seperti R atau Python. Tableau atau Power BI juga penting untuk mengomunikasikan temuan secara efektif kepada pemangku kepentingan.

Business intelligence analyst

Business intelligence analysts bekerja erat dengan tim teknis dan non-teknis untuk mengumpulkan kebutuhan bisnis dan mengembangkan solusi untuk mengelola serta menganalisis data. 

Untuk menjadi business intelligence analyst, Anda memerlukan dasar yang kuat dalam analisis dan visualisasi data. Ini dapat diperoleh melalui pendidikan di bidang seperti ilmu komputer, statistik, atau analitik bisnis. 

Beberapa tanggung jawab utama business intelligence analyst antara lain:

  • Mengumpulkan kebutuhan dari pemangku kepentingan
  • Membuat laporan, dasbor, dan visualisasi data
  • Mengembangkan model untuk menganalisis dataset besar
  • Mengidentifikasi tren dan pola dalam data
  • Menyajikan temuan dan rekomendasi kepada pemangku kepentingan
  • Berkoordinasi dengan tim lintas fungsi untuk menerapkan solusi.

Industri yang aktif merekrut keahlian Power BI

Permintaan untuk business intelligence analyst terampil dengan keahlian Power BI meningkat seiring perusahaan di berbagai industri menyadari nilai dan dampak pengambilan keputusan berbasis data.

Industri yang aktif merekrut keahlian Power BI antara lain:

  • Teknologi
  • Layanan kesehatan
  • Ritel
  • Keuangan
  • Manufaktur
  • Konsultasi

Penutup

Power BI semakin menjadi alat esensial bagi bisnis untuk menganalisis dan memanfaatkan data mereka. Karena itu, permintaan terhadap profesional Power BI yang terampil diperkirakan akan terus meningkat di masa depan. Jika Anda tertarik meniti karier di business intelligence atau ingin meningkatkan keterampilan, mempelajari Power BI bisa menjadi aset berharga.

Ingin belajar Power BI melalui lingkungan belajar yang sistematis? Power BI Fundamentals skill track kami adalah pilihan untuk Anda. Bagi yang lebih suka tutorial, panduan Power BI Tutorial for Beginners ini akan membantu.

Learn Power BI FAQs

Bisakah saya belajar Power BI sendiri?

Ya, dengan dedikasi dan sumber daya yang tepat, Anda dapat belajar Power BI secara mandiri. Ini membutuhkan disiplin dan motivasi untuk belajar dalam lingkungan yang tidak terstruktur.

Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk belajar Power BI?

Tergantung pada tingkat pengalaman Anda saat ini dan waktu yang Anda curahkan, tetapi biasanya membutuhkan beberapa bulan untuk menjadi mahir dalam Power BI.

Apakah ada latar belakang atau pendidikan khusus yang diperlukan untuk belajar Power BI?

Tidak, siapa pun dapat belajar Power BI, apa pun latar belakang atau pendidikannya, asalkan memiliki akses ke alat dan sumber daya yang diperlukan.

Topik
Power BI
Business Intelligence

Kursus Power BI Teratas

{count, plural, one {Program} other {Program}}

Dasar-Dasar Power BI

{hours} jam
Dapatkan keterampilan dasar yang Anda butuhkan untuk menggunakan Power BI. Buat visualisasi dan dasbor Anda sendiri dari awal. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya.
Lihat DetailRight Arrow
Mulai Kursus

{count, plural, one {Program} other {Program}}

Analis Data di Power BI

{hours} jam
Dibuat bersama Microsoft—dapatkan keterampilan Power BI yang Anda butuhkan untuk mempersiapkan, memodelkan, dan memvisualisasikan data untuk sertifikasi PL-300 Data Analyst.
Lihat SelengkapnyaRight Arrow
Terkait

{count, plural, one {blog} other {blogs}}

40 Pertanyaan Wawancara DBMS Teratas di 2026

Kuasai pertanyaan wawancara basis data, dari konsep SQL dasar hingga skenario desain sistem tingkat lanjut. Panduan mendalam ini mencakup semua yang Anda perlukan untuk sukses di wawancara DBMS dan meraih peran berikutnya.
Dario Radečić's photo

Dario Radečić

15 mnt

{count, plural, one {blog} other {blogs}}

Tutorial Korelasi di R

Dapatkan pengenalan dasar-dasar korelasi di R: pelajari lebih lanjut tentang koefisien korelasi, matriks korelasi, plotting korelasi, dan sebagainya.
David Woods's photo

David Woods

13 mnt

{count, plural, one {blog} other {blogs}}

12 Alternatif ChatGPT Terbaik yang Bisa Anda Coba pada 2026

Artikel ini menyajikan daftar alternatif ChatGPT yang akan meningkatkan produktivitas Anda.
Javier Canales Luna's photo

Javier Canales Luna

14 mnt

{count, plural, one {blog} other {blogs}}

Spaghetti Plot dan Jalur Badai

Temukan alasan mengapa Anda sebaiknya (tidak) menggunakan spaghetti plot untuk menyampaikan ketidakpastian jalur prediksi badai serta dampaknya terhadap interpretasi.
Hugo Bowne-Anderson's photo

Hugo Bowne-Anderson

13 mnt

Lihat SelengkapnyaLihat Selengkapnya