Skip to content

My Blog

My WordPress Blog

Menu
  • Sample Page
Menu
TRAINING PYTHON DATA SCIENCE JOGJA

Training Python untuk Data Science

Posted on August 13, 2026

TRAINING PYTHON DATA SCIENCE

DESKRIPSI TRAINING PYTHON DATA SCIENCE

Training Python untuk Data Science menjadi sangat penting di era digital saat ini karena Python telah menjadi bahasa pemrograman utama yang digunakan dalam analisis data, machine learning, hingga artificial intelligence. Banyak perusahaan mengandalkan Python karena fleksibilitas, kemudahan penggunaan, serta dukungan library yang sangat lengkap untuk pengolahan dan analisis data. Melalui training ini, peserta akan memahami bagaimana menggunakan Python untuk mengolah data secara efisien, mulai dari data cleaning, eksplorasi data, hingga visualisasi dan analisis lanjutan.

TRAINING PYTHON DATA SCIENCE JOGJA

Bagi pemula maupun profesional, penguasaan Python memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan di dunia kerja. Dalam pelatihan ini, peserta juga akan diperkenalkan dengan berbagai library populer seperti Pandas untuk manipulasi data, NumPy untuk komputasi numerik, serta Matplotlib atau Seaborn untuk visualisasi data. Dengan kemampuan ini, peserta dapat mengubah data mentah menjadi insight yang bernilai dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat. Selain itu, Python juga banyak digunakan dalam pengembangan model machine learning, sehingga training ini menjadi fondasi penting bagi siapa saja yang ingin melanjutkan ke bidang data science yang lebih advanced.

TUJUAN DAN MANFAAT TRAINING PYTHON DATA SCIENCE

TUJUAN TRAINING

  1. Memahami dasar-dasar pemrograman Python
    Peserta memahami sintaks dasar, struktur data, serta logika pemrograman menggunakan Python.
  2. Menguasai penggunaan Python untuk analisis data
    Peserta mampu menggunakan Python untuk data cleaning, manipulasi, dan eksplorasi data.
  3. Mengenal library utama data science
    Peserta memahami penggunaan Pandas, NumPy, serta library visualisasi seperti Matplotlib dan Seaborn.
  4. Mengembangkan kemampuan problem solving berbasis coding
    Peserta dilatih untuk menyelesaikan masalah data secara sistematis menggunakan pendekatan pemrograman.
  5. Mempersiapkan peserta ke level data science lanjutan
    Training ini menjadi fondasi untuk mempelajari machine learning dan artificial intelligence.

MANFAAT TRAINING

  1. Meningkatkan keterampilan teknis yang relevan
    Python merupakan salah satu skill yang paling dibutuhkan di bidang data dan teknologi.
  2. Mempermudah pengolahan dan analisis data
    Proses analisis menjadi lebih cepat, akurat, dan efisien dengan bantuan Python.
  3. Membuka peluang karier di bidang data
    Peserta memiliki peluang untuk berkarier sebagai data analyst, data scientist, atau data engineer.
  4. Meningkatkan efisiensi kerja
    Otomatisasi pengolahan data membantu mengurangi pekerjaan manual.
  5. Mendukung pengambilan keputusan berbasis data
    Insight yang dihasilkan dari analisis Python membantu pengambilan keputusan yang lebih tepat.
  6. Meningkatkan kemampuan berpikir logis dan analitis
    Peserta terbiasa menyusun solusi secara sistematis melalui coding.
  7. Fleksibel dan dapat diterapkan di berbagai industri
    Python digunakan di berbagai sektor seperti keuangan, kesehatan, teknologi, dan lainnya.

MATERI TRAINING PYTHON DATA SCIENCE

  1. Pengenalan Python untuk Data Science
    • Konsep dasar data science
    • Peran Python dalam analisis data
    • Instalasi Python dan setup environment
    • Pengenalan Jupyter Notebook
  2. Dasar-Dasar Pemrograman Python
    • Variabel dan tipe data
    • Operator dan ekspresi
    • Conditional statement (if, else)
    • Looping (for, while)
  3. Struktur Data di Python
    • List, tuple, set, dan dictionary
    • Operasi pada struktur data
    • Manipulasi data dasar
  4. Pengenalan Library NumPy
    • Array dan operasi numerik
    • Broadcasting
    • Perhitungan matematis dengan NumPy
  5. Pengenalan Library Pandas
    • Series dan DataFrame
    • Data loading (CSV, Excel, dll.)
    • Data selection dan filtering
  6. Data Cleaning & Data Preparation
    • Handling missing values
    • Data transformation
    • Data type conversion
    • Data merging dan joining
  7. Exploratory Data Analysis (EDA)
    • Statistik deskriptif
    • Identifikasi pola dan outlier
    • Grouping dan aggregasi data
    • Insight extraction
  8. Data Visualization
    • Visualisasi dengan Matplotlib
    • Visualisasi dengan Seaborn
    • Pembuatan grafik (bar, line, scatter, dll.)
    • Customisasi visualisasi
  9. Pengenalan Machine Learning dengan Python
    • Konsep dasar machine learning
    • Supervised vs unsupervised learning
    • Implementasi sederhana dengan Scikit-learn
  10. Studi Kasus & Project Praktis
    • Analisis dataset end-to-end
    • Mini project data science
    • Interpretasi hasil analisis
    • Presentasi dan evaluasi

PESERTA TRAINING PYTHON DATA SCIENCE

  1. Pemula yang ingin belajar data science dari nol
    Individu tanpa latar belakang teknis yang ingin mulai memahami analisis data menggunakan Python.
  2. Mahasiswa dari berbagai jurusan
    Mahasiswa yang ingin menambah skill praktis di bidang data untuk persiapan karier.
  3. Fresh graduate
    Lulusan baru yang ingin meningkatkan daya saing dengan keterampilan data science dan programming.
  4. Data analyst pemula
    Analis data yang ingin memperdalam kemampuan dengan menggunakan Python untuk analisis yang lebih advanced.
  5. Profesional non-IT yang ingin beralih karier
    Karyawan dari bidang lain (HR, marketing, operasional) yang ingin melakukan career switch ke bidang data.
  6. Profesional IT dan programmer
    Developer yang ingin memperluas kemampuan ke bidang data science dan machine learning.
  7. Data scientist pemula
    Individu yang sudah memahami dasar data science dan ingin menguasai Python sebagai tools utama.
  8. Peneliti dan akademisi
    Individu yang membutuhkan pengolahan data dan analisis statistik untuk penelitian.
  9. Tim keuangan dan bisnis
    Profesional yang sering bekerja dengan data dan ingin meningkatkan kemampuan analisis berbasis coding.
  10. Entrepreneur dan pemilik bisnis
    Pengusaha yang ingin memahami data bisnis secara lebih mendalam menggunakan Python.
  11. Business analyst
    Profesional yang ingin meningkatkan kemampuan analisis data dengan pendekatan pemrograman.
  12. Siapa saja yang ingin meningkatkan skill digital
    Individu yang ingin mengikuti perkembangan teknologi dan meningkatkan literasi data di era digital.

INSTRUKTUR/ TRAINER TRAINING DASAR PEMROGRAMAN PYTHON 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 DATA CLEANING & PREPARATION 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 DATA ANALYST PEMULA 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 DATA ANALYST PEMULA 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.

Leave a Reply Cancel reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Recent Posts

  • Training Data Protection & Privacy
  • Training DevSecOps
  • Training Zero Trust Security
  • Training Security Awareness untuk Karyawan
  • Training Vulnerability Assessment

Recent Comments

No comments to show.

Archives

  • September 2026
  • August 2026
  • July 2026
  • June 2026
  • May 2026
  • April 2026
  • March 2026
  • February 2026
  • January 2026

Categories

  • API Development
  • Business
  • Business Analyst Fundamental
  • Business Intelligence
  • Digital Transformation
  • diklat
  • Engineering
  • Industri
  • IoT untuk Manufacturing
  • IT
  • IT Business Analyst Profesional
  • pelatihan
  • Perusahaan
  • Profesional
  • Python Web Development
  • Siber
  • Soft Skill
  • Software
  • Software Engineering Bootcamp
  • Strategy
  • Teknologi
  • Training
  • Training AI Strategy
  • Uncategorized
©2026 My Blog | Design: Newspaperly WordPress Theme