Data telah menjadi aset paling berharga dalam era digital modern. Data adalah bahan bakar utama inovasi. Perusahaan raksasa seperti Google, Amazon, hingga Tokopedia, tumbuh pesat karena mampu memanfaatkan data untuk membaca pasar, memahami perilaku konsumen, dan mengoptimalkan operasional. Namun, data tanpa analisis hanyalah tumpukan angka. Dibutuhkan Data Scientist yang mampu mengolah, menganalisis, dan mengubah data menjadi keputusan strategis. Peran ini kini menjadi salah satu profesi paling diburu di dunia. Pelatihan data science menjadi salah satu investasi paling berharga.
Untuk menjawab kebutuhan tersebut, AMD Academy menghadirkan Training Data Science – program intensif yang dirancang dirancang komprehensif, praktis, dan relevan industri. Peserta tidak hanya memahami konsep, tetapi juga hands-on experience dengan tools profesional melalui kombinasi RapidMiner Python data science.
Apa yang Akan Dipelajari dalam Pelatihan Data Science di AMD Academy?
1. Pengantar Data Science
Peserta mempelajari konsep dasar, ruang lingkup, serta relevansinya di dunia industri modern. Peserta akan melihat bagaimana data science berperan penting dalam mendukung transformasi digital di berbagai sektor. Materi ini menghubungkan data science dengan big data, machine learning, dan artificial intelligence.
✅ Output: Peserta memahami peran data science dalam industri dan mampu menjelaskan keterkaitannya dengan teknologi digital modern.
2. Proses & Framework Data Science (CRISP-DM)
Setelah memahami konsep dasar, peserta mempelajari alur kerja data science menggunakan framework CRISP-DM data science yang terdiri dari enam tahapan utama: Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, dan Deployment. Dengan framework ini, peserta akan terbiasa bekerja secara sistematis sesuai standar internasional.
✅ Output: Peserta mampu menguraikan tahapan CRISP-DM dan menerapkannya dalam alur kerja analisis data secara profesional.
3. Tools Data Science
Peserta diperkenalkan pada dua tools utama. Pertama, RapidMiner, software yang ramah untuk pemula sekaligus powerful bagi profesional, memungkinkan analisis data tanpa coding rumit. Kedua, Python, bahasa pemrograman yang menjadi standar industri untuk data science. Python digunakan untuk eksplorasi data, pembuatan model machine learning, visualisasi, hingga otomasi analisis.
✅ Output: Peserta terbiasa menggunakan RapidMiner untuk analisis cepat sekaligus menguasai Python sebagai tools fleksibel yang relevan dengan kebutuhan industri.
Baca juga: Macam-Macam Tools untuk Data Science
4. Data Understanding
Peserta belajar melakukan Exploratory Data Analysis (EDA) untuk mengenali struktur dataset, distribusi variabel, hingga pola awal. Proses ini dilakukan menggunakan fitur RapidMiner maupun library Python seperti Pandas, Matplotlib, dan Seaborn. Dengan pemahaman ini, peserta lebih siap untuk belajar data mining di tahap selanjutnya dan melakukan analisis lanjutan.
✅ Output: Peserta mampu mengeksplorasi dataset, menemukan pola awal, dan menyajikan data dalam bentuk visualisasi sederhana untuk mendukung analisis.
5. Data Preparation
Materi ini berfokus pada teknik membersihkan dan menyiapkan data, seperti menangani missing values, menghapus duplikasi, mengatasi outlier, serta melakukan normalisasi dan transformasi. Peserta memahami bahwa kualitas data yang baik menentukan kualitas hasil analisis. Peserta juga akan mempraktikkan langsung proses menyiapkan data mentah agar layak dianalisis menggunakan RapidMiner dan Python. Dengan RapidMiner, peserta memanfaatkan operator otomatis seperti Replace Missing Values atau Normalize untuk mempercepat proses, sedangkan dengan Python peserta menggunakan library populer seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn untuk pembersihan dan preprocessing data yang lebih fleksibel.
✅ Output: Peserta mampu menghasilkan dataset yang bersih, terstruktur, dan siap dianalisis menggunakan dua pendekatan: otomatisasi dengan RapidMiner dan fleksibilitas dengan Python.
6. Algoritma Machine Learning
Pada sesi ini, peserta akan menguasai berbagai algoritma machine learning yang terbukti banyak digunakan di dunia industri. Setiap algoritma dipelajari melalui pemahaman konsep dan praktik langsung. Algoritma ini terbagi menjadi lima kategori utama:
A. Klasifikasi
Algoritma klasifikasi digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu. Peserta akan mempelajari Decision Tree yang populer karena mudah dipahami dan divisualisasikan, serta Naive Bayes yang efektif untuk klasifikasi berbasis probabilitas. Studi kasus yang diberikan misalnya memprediksi churn pelanggan, apakah seorang pelanggan akan bertahan atau berhenti menggunakan layanan. Dengan RapidMiner, peserta dapat membangun model klasifikasi secara cepat, sementara Python (Scikit-learn) digunakan untuk melatih dan mengevaluasi model dengan fleksibilitas lebih tinggi.
✅ Output: Peserta mampu membangun model klasifikasi yang dapat membantu bisnis membuat keputusan prediktif.
B. Klastering
Berbeda dengan klasifikasi, klastering bertujuan mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik tanpa label awal. Peserta akan mendalami K-Means Clustering untuk segmentasi pelanggan, analisis pasar, atau pengelompokan produk. Misalnya, data pelanggan dapat dipisahkan menjadi segmen “premium”, “reguler”, dan “berisiko churn”. RapidMiner memberikan visualisasi interaktif hasil klaster, sementara Python membantu dalam tuning parameter dan validasi hasil klaster.
✅ Output: Peserta dapat mengelompokkan data secara otomatis untuk mendukung strategi pemasaran dan efisiensi operasional.
C. Estimasi
Estimasi digunakan untuk memperkirakan nilai berdasarkan pola hubungan antar variabel. Peserta mempelajari Linear Regression dan regresi berganda untuk menghitung estimasi kuantitatif, misalnya memprediksi jumlah biaya operasional atau tingkat permintaan berdasarkan variabel input tertentu. Estimasi ini bermanfaat untuk analisis jangka pendek maupun jangka panjang.
✅ Output: Peserta mampu membuat model estimasi yang membantu perusahaan dalam perencanaan berbasis data.
D. Forecasting (Peramalan)
Forecasting berfokus pada prediksi nilai masa depan berdasarkan data historis. Peserta akan menggunakan regresi linear time series hingga neural network untuk meramalkan tren penjualan, fluktuasi harga, atau proyeksi kebutuhan produksi. RapidMiner memberikan kemudahan dalam membangun model forecasting dengan dataset sederhana, sementara Python (Statsmodels, TensorFlow) memberikan kendali penuh untuk analisis yang lebih kompleks.
✅ Output: Peserta mampu melakukan forecasting yang akurat untuk mendukung perencanaan bisnis jangka panjang.
E. Asosiasi
Algoritma asosiasi digunakan untuk menemukan keterkaitan antar item dalam dataset. Peserta akan mempelajari FP-Growth dan Apriori untuk mengidentifikasi hubungan antar produk. Contoh penerapan nyata adalah market basket analysis di bidang retail, misalnya menemukan pola bahwa pelanggan yang membeli kopi cenderung juga membeli gula. Hasil asosiasi ini dapat digunakan untuk strategi cross-selling atau sistem rekomendasi produk.
✅ Output: Peserta mampu menemukan pola hubungan antar data yang bermanfaat untuk strategi pemasaran dan pengembangan produk.
Baca juga: Pelatihan Data Science di PT Waskita Karya: Meningkatkan Kompetensi Tim Risk Management
7. Evaluasi Model & Validasi
Di tahap ini, peserta belajar menilai sejauh mana model yang dibangun mampu memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan. Proses evaluasi mencakup berbagai metrik penting seperti Confusion Matrix, AUC Curve, Precision, Recall, F1-score, RMSE, dan MAE. Melalui metrik ini, peserta dapat memahami kelebihan, kekurangan, serta batasan model yang digunakan. Praktik dilakukan menggunakan RapidMiner untuk visualisasi cepat dan intuitif, serta Python dengan library seperti Scikit-learn dan Matplotlib untuk analisis lebih mendalam.
✅ Output: Peserta terampil mengukur performa model, membandingkan beberapa algoritma, dan memilih model terbaik yang sesuai dengan kebutuhan industri.
8. Implementasi & Studi Kasus Terintegrasi
Sebagai puncak pelatihan, peserta ditantang mengerjakan proyek terintegrasi berbasis dataset industri seperti retail, kesehatan, atau konstruksi. Dalam proyek ini, seluruh tahapan CRISP-DM diterapkan secara menyeluruh, mulai dari business understanding hingga deployment. Proses ini menggunakan kombinasi RapidMiner untuk efisiensi workflow serta Python untuk fleksibilitas pemodelan yang lebih kompleks. Dengan pendekatan end-to-end project, peserta tidak hanya memahami teori, tetapi juga memiliki pengalaman nyata seperti yang dihadapi praktisi di dunia kerja.
✅ Output: Peserta siap menghadapi tantangan profesional dengan pengalaman membangun proyek data science dari awal hingga implementasi akhir, sehingga lebih percaya diri dalam dunia industri maupun akademik.
Ikuti Pelatihan Data Science di AMD Academy!
Data bukan lagi sekadar angka, melainkan aset strategis yang akan menentukan masa depan bisnis dan karier Anda. Pelatihan Data Science di AMD Academy Indonesia dirancang untuk membantu Anda menguasai keterampilan yang paling dicari perusahaan modern, melalui teori yang kokoh, praktik langsung dengan RapidMiner & Python, hingga studi kasus nyata dari industri. Saatnya melangkah lebih jauh, tingkatkan daya saing Anda, dan jadilah talenta digital yang siap bersaing di era data.
Tunggu apa lagi? Daftarkan diri Anda sekarang di Pelatihan Data Science Academy Indonesia atau ikuti kami di media sosial @amd.academy untuk informasi informasi terbaru. Hubungi kami hari ini dan mulailah perjalanan Anda menjadi future-ready data professional!
