Ikuti video singkat yang dipandu oleh instruktur ahli, lalu praktikkan apa yang telah Anda pelajari melalui latihan interaktif di browser Anda.
atau
Kursus
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Cloud
Kursus
Apakah Anda penasaran dengan cara kerja di balik model-model yang mendasari produk seperti Google Translate?
Kecerdasan Buatan (AI)
Kursus
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Cloud
Kursus
Pelajari cara membuat grafik animasi dan tampilan terhubung sepenuhnya dalam R menggunakan plotly.
Visualisasi Data
Kursus
Pelajari cara menyesuaikan hiperparameter model Anda untuk mendapatkan hasil prediksi terbaik.
Machine Learning
Kursus
Pelajari uji statistik untuk mengidentifikasi outlier dan cara menggunakan algoritma penilaian anomali yang canggih.
Probabilitas & Statistik
Kursus
Pelajari strategi untuk menjawab soal-soal probabilitas di R dengan menyelesaikan berbagai teka-teki probabilitas.
Probabilitas & Statistik
Kursus
Menguasai visualisasi data dalam Julia. Pelajari cara membuat grafik yang menakjubkan sambil memahami kapan dan bagaimana menggunakannya.
Visualisasi Data
Kursus
Pelajari cara membuat visualisasi data interaktif, termasuk membangun dan menghubungkan widget menggunakan Bokeh!
Visualisasi Data
Kursus
Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.
Machine Learning
Kursus
Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.
Manipulasi Data
Kursus
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Cloud
Kursus
Pelajari cara memprediksi label node dalam jaringan menggunakan pembelajaran jaringan dan dengan mengekstrak fitur deskriptif dari jaringan.
Probabilitas & Statistik
Kursus
Pelajari model campuran: kerangka kerja statistik yang praktis dan formal untuk pengelompokan dan klasifikasi probabilistik.
Probabilitas & Statistik
Kursus
Pelajari cara membangun model sederhana respons pasar untuk meningkatkan efektivitas rencana pemasaran Anda.
Probabilitas & Statistik
Kursus
Pelajari cara menganalisis dan memodelkan data pilihan pelanggan menggunakan R.
Probabilitas & Statistik
Kursus
Learn how to use Claude to analyze your data and extract accurate, actionable insights.
Kecerdasan Buatan (AI)
Kursus
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Kecerdasan Buatan (AI)
Kursus
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Kecerdasan Buatan (AI)
Kursus
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Kecerdasan Buatan (AI)
Kursus
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
Kecerdasan Buatan (AI)
Kursus
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Kecerdasan Buatan (AI)
Kursus
Learn to build agentic systems using LangGraph.
Kecerdasan Buatan (AI)
Kursus
Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
Kecerdasan Buatan (AI)
Kursus
Learn how to install and modify existing plugins, as well as how to build your own plugins using Claude Cowork.
Kecerdasan Buatan (AI)
Kursus
Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.
Kecerdasan Buatan (AI)
Ilmu data adalah bidang keahlian yang berfokus pada pengambilan informasi dari data. Dengan menggunakan keterampilan pemrograman, metode ilmiah, algoritma, dan lainnya, ilmuwan data menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Anda perlu mempelajari bahasa pemrograman seperti Python atau R dan menguasai prinsip-prinsip matematika dan statistik. Pengetahuan tentang metode analisis data dan alat-alat data science juga sangat penting. Ada banyak cara untuk belajar data science. Selain melalui pendidikan formal, seperti gelar sarjana atau studi di universitas, terdapat banyak sumber daya lain yang dapat membantu Anda belajar dengan kecepatan Anda sendiri. Selain kursus online dan tutorial, terdapat buku, video, dan sumber lainnya.
Selain pengetahuan tentang matematika dan statistik, ilmuwan data memerlukan keterampilan pemrograman dalam bahasa pemrograman seperti Python, R, dan SQL. Selain itu, ilmu data memerlukan kemampuan untuk bekerja dengan set data besar, pengetahuan tentang visualisasi data, pengolahan data, dan manajemen basis data. Keterampilan dalam machine learning dan deep learning juga dapat berguna.
Dalam konteks profesional, hampir setiap industri dapat memanfaatkan ilmu data dalam berbagai tingkat. Organisasi kesehatan menggunakan ilmu data science untuk mendeteksi dan mengobati penyakit, sementara perusahaan keuangan menggunakannya untuk mendeteksi dan mencegah penipuan. Berbagai industri menggunakan ilmu data untuk pemasaran, seperti membangun sistem rekomendasi dan menganalisis tingkat churn pelanggan.
Ya, ilmu data termasuk salah satu sektor yang tumbuh paling cepat di AS dan di seluruh dunia. Ini juga salah satu karier dengan gaji tertinggi yang ada saat ini. Menurut data dari Payscale, ilmuwan data berpengalaman mendapatkan gaji rata-rata $97.609 dan memiliki tingkat kepuasan empat bintang dari lima di AS.
Ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan di sini. Pertama, program studi data science bisa sangat kompetitif untuk masuk, seringkali membutuhkan nilai yang konsisten tinggi. Demikian pula, banyak keterampilan yang dibutuhkan dalam data science memerlukan banyak waktu belajar dan kesabaran. Membutuhkan beberapa bulan untuk menguasai semua dasar yang diperlukan, serta banyak pengalaman praktis untuk mendapatkan posisi entry-level.
Ya, Anda memerlukan pengalaman pemrograman dalam bahasa-bahasa seperti Python, R, SQL, Java, dan C/C++. Namun, karena sintaksnya yang relatif sederhana, bahasa pemrograman Python sering menjadi pilihan utama bagi pemula.
Bagi seseorang yang tidak memiliki pengalaman pemrograman sebelumnya dan/atau latar belakang matematika, biasanya diperlukan waktu 7 hingga 12 bulan studi intensif untuk mencapai tingkat data scientist pemula. Namun, penting untuk diingat bahwa mempelajari dasar-dasar teori data science saja mungkin tidak cukup untuk menjadikan Anda seorang data scientist yang sesungguhnya.
Setelah menguasai dasar ilmu data, Anda dapat kemudian spesialisasi dalam berbagai bidang, termasuk machine learning, kecerdasan buatan, analisis big data, analitik bisnis dan intelijen, penambangan data, dan banyak lagi.
Terus maju di mana saja dengan kursus seluler kami dan tantangan coding 5 menit harian.