DESKRIPSI TRAINING END-TO-END DATA SCIENCE PROJECT
Training End-to-End Data Science Project menjadi sangat penting karena banyak profesional data memahami teori, namun masih kesulitan ketika harus mengimplementasikan proyek secara utuh dari awal hingga akhir. Dalam praktiknya, data science bukan hanya tentang membuat model, tetapi mencakup seluruh proses mulai dari memahami kebutuhan bisnis, mengumpulkan data, melakukan data cleaning, eksplorasi data, membangun model, hingga melakukan deployment dan monitoring. Tanpa pengalaman end-to-end, hasil analisis seringkali tidak dapat diimplementasikan secara nyata di lingkungan bisnis.
Melalui training ini, peserta akan belajar bagaimana menjalankan siklus proyek data science secara lengkap dan terstruktur. Mereka akan memahami bagaimana menerjemahkan permasalahan bisnis menjadi problem analitis, memilih metode yang tepat, serta mengolah data menjadi insight yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Selain itu, peserta juga akan diperkenalkan pada praktik terbaik dalam dokumentasi, kolaborasi tim, serta penggunaan tools yang umum digunakan di industri.
Pelatihan ini juga sangat penting untuk menjembatani gap antara kemampuan teknis dan kebutuhan bisnis. Banyak proyek data gagal bukan karena model yang buruk, tetapi karena kurangnya pemahaman terhadap konteks bisnis atau tidak adanya strategi implementasi yang jelas. Dengan mengikuti training End-to-End Data Science Project, peserta akan memiliki gambaran nyata tentang bagaimana sebuah proyek data dijalankan secara profesional.
TUJUAN DAN MANFAAT TRAINING END-TO-END DATA SCIENCE PROJECT
TUJUAN TRAINING
- Memberikan pemahaman menyeluruh tentang alur kerja proyek data science dari awal hingga akhir.
- Melatih kemampuan menerapkan konsep data science secara praktis dalam proyek nyata.
- Mengajarkan cara menghubungkan kebutuhan bisnis dengan solusi berbasis data.
- Membekali peserta dengan workflow standar industri data science.
MANFAAT TRAINING
- Meningkatkan kemampuan praktis dalam menjalankan proyek data science secara end-to-end.
- Memperkuat pemahaman terhadap seluruh siklus data science.
- Kemampuan mengerjakan proyek utuh menjadi nilai tambah besar bagi data scientist maupun data analyst.
- Peserta lebih terlatih dalam menyelesaikan masalah bisnis secara sistematis menggunakan data.
- Meningkatkan kesiapan untuk proyek industri atau portofolio profesional.
MATERI TRAINING END-TO-END DATA SCIENCE PROJECT
- Pengenalan End-to-End Data Science Project
• Konsep dan siklus hidup proyek data science
• Peran data scientist dalam proyek end-to-end
• Overview alur kerja dari bisnis hingga deployment - Problem Definition & Business Understanding
• Identifikasi masalah bisnis
• Menentukan objective dan KPI proyek
• Translasi kebutuhan bisnis ke problem data science - Data Collection & Data Understanding
• Sumber data (database, API, file, streaming)
• Teknik pengumpulan data
• Eksplorasi awal data (EDA overview) - Data Cleaning & Preprocessing
• Handling missing value, duplicate, dan outlier
• Data transformation dan encoding
• Feature scaling dan normalization - Exploratory Data Analysis (EDA)
• Analisis pola dan distribusi data
• Visualisasi data untuk insight awal
• Korelasi dan hubungan antar variabel - Feature Engineering
• Pembuatan fitur baru dari data mentah
• Feature selection dan reduction
• Teknik meningkatkan kualitas input model - Model Building & Machine Learning
• Pemilihan algoritma machine learning
• Training model (supervised & unsupervised)
• Hyperparameter tuning dasar - Model Evaluation & Validation
• Metrik evaluasi model (accuracy, precision, recall, dll)
• Cross-validation
• Analisis performa model - Model Deployment
• Konsep deployment model ke production
• API sederhana untuk model
• Integrasi model ke sistem bisnis - Monitoring & Maintenance Model
• Monitoring performa model di production
• Model retraining
• Handling data drift - End-to-End Project Case Study
• Simulasi proyek data science lengkap
• Implementasi dari data mentah hingga deployment
• Best practice dalam project industri nyata
PESERTA TRAINING END-TO-END DATA SCIENCE PROJECT
- Data Scientist
Profesional yang ingin memperkuat kemampuan dalam menjalankan seluruh siklus proyek data science dari awal hingga deployment secara nyata. - Data Analyst
Individu yang ingin naik level dari analisis dasar menuju penguasaan proyek data yang lebih kompleks dan berbasis end-to-end workflow. - Machine Learning Engineer
Profesional yang fokus pada pengembangan model dan ingin memahami keseluruhan pipeline mulai dari data hingga production. - Data Engineer
Tim teknis yang ingin memahami bagaimana data digunakan dalam proses modeling agar dapat membangun pipeline yang lebih relevan untuk kebutuhan data science. - AI Engineer / AI Developer
Pengembang sistem AI yang membutuhkan pemahaman lengkap tentang alur kerja data science untuk implementasi model yang lebih efektif. - Software Engineer yang Masuk ke Data Field
Developer yang ingin beralih ke bidang data science atau machine learning dan membutuhkan pengalaman proyek end-to-end. - Business Intelligence (BI) Specialist
Profesional BI yang ingin memperluas kemampuan dari reporting menjadi predictive analytics berbasis machine learning. - Fresh Graduate (IT, Statistik, Matematika, atau Data)
Lulusan baru yang ingin membangun portofolio proyek data science lengkap untuk meningkatkan peluang karier. - Product Analyst / Business Analyst
Profesional yang menggunakan data untuk mendukung keputusan bisnis dan ingin memahami proses modeling secara lebih mendalam. - Profesional yang Ingin Berkarier di Data Science
Individu dari berbagai latar belakang yang ingin masuk ke industri data dan membutuhkan pengalaman proyek nyata end-to-end.
INSTRUKTUR/ TRAINER TRAINING EXPLORATORY DATA ANALYSIS JAKARTA
Pelatihan ini akan diberikan oleh Trainer dari kalangan Praktisi, Akademisi dan Konsultan berpengalaman di bidangnya masing-masing. Sebelum pelatihan berlangsung Anda juga dapat berkomunikasi dengan tim training kami untuk menentukan outcome/ kompetensi yang ingin Anda capai setelah mengikuti pelatihan ini.
METODE TRAINING MODEL EVALUATION & VALIDATION BANDUNG
Materi yang akan disampaikan dalam training menggunakan metode yang terdiri dari presentasi 20% , Diskusi 20%, dan Praktek kurang lebih 60 % dari keseluruhan materi pelatihan yang akan disampaikan oleh pemateri kami. Namun jika dirasa metode ini kurang tepat untuk Tim dan Perusahaan Anda, tidak perlu sungkan untuk mendiskusikan hal ini kepada tim training kami sehingga kompetensi yang diharapkan sesuai dengan kebutuhan Perusahaan tempat Anda bekerja.
LOKASI TRAINING MACHINE LEARNING ENGINEER BALI
Training ini dilaksanakan di beberapa kota-kota besar di Indonesia seperti Ibukota DKI Jakarta, Bandung, Bali, Yogyakarta, Malang, Surabaya, Lombok dan juga kota Batam. Jika Anda membutuhkan pelatihan di kota lain silahkan menghubungi tim marketing kami.
JADWAL TRAINING IT TAHUN 2026
- Januari : 20 – 21 Januari 2026
- Februari : 24 – 25 Februari 2026
- Maret : 05 – 06 Maret 2026
- April : 23 – 24 April 2026
- Mei : 19 – 20 Mei 2026
- Juni : 23 – 24 Juni 2026
- Juli : 23 – 24 Juli 2026
- Agustus : 27 – 28 Agustus 2026
- September : 15 – 16 September 2026
- Oktober : 20 – 21 Oktober 2026
- November : 17 – 18 November 2026
- Desember : 15 – 16 Desember 2026
Jadwal tersebut juga dapat disesuaikan dengan kebutuhan calon peserta
INVESTASI TRAINING MACHINE LEARNING ENGINEER ONLINE TAHUN INI :
Investasi pelatihan selama tiga hari tersebut menyesuaikan dengan jumlah peserta (on call). *Please feel free to contact us.
Apabila perusahaan membutuhkan paket in house training, anggaran investasi pelatihan dapat menyesuaikan dengan anggaran perusahaan.
Fasilitas Pelatihan untuk Paket Group
(Minimal 2 orang peserta dari perusahaan yang sama):
- FREE Airport pickup service (Gratis Antar jemput Hotel/Bandara)
- FREE Transportasi Peserta ke tempat pelatihan .
- Module / Handout
- FREE Flashdisk
- Sertifikat
- FREE Bag or bagpack (Tas Training)
- Training Kit (Dokumentasi photo, Blocknote, ATK, etc)
- 2xCoffe Break & 1 Lunch, Dinner
- FREE Souvenir Exclusive
Jadwal Pelatihan masih dapat berubah, mohon untuk tidak booking transportasi dan akomodasi sebelum mendapat konfirmasi dari Marketing kami. Segala kerugian yang disebabkan oleh miskomunikasi jadwal tidak mendapatkan kompensasi apapun dari kami.