Belajar Dasar Visualisasi Data
4.86 •

Machine Learning

Machine Learning

Learning Path

Belajar Dasar Visualisasi Data

Teknologi:

Machine Learning Data
Level: Dasar

Level: Dasar

Level: Dasar 16 Jam Belajar
55.180

Siswa Terdaftar

Pelajari teknik dasar untuk representasi hasil secara visual sehingga dapat menceritakan dan mempresentasikan data secara efektif.
Belajar Sekarang
Informasi kelas Lihat silabus
Learning Path Machine Learning Developer

Kelas ini merupakan langkah ke-satu Anda untuk menjadi Machine Learning Developer.

Langkah setelahnya

Langkah 2
Memulai Pemrograman dengan Python
35 Jam 4,78 Level Dasar
Apa yang akan Anda dapatkan

Sertifikat

Dapatkan sertifikat standar industri setelah menyelesaikan kelas ini.

Forum Diskusi

Diskusikan materi belajar dengan siswa lainnya.

Modul Tutorial

Materi bacaan elektronik disajikan dengan bahasa yang mudah dipahami.

Kuis

Kuis pilihan ganda membantu Anda memahami materi yang dipelajari.

Ujian

Validasi pengetahuan Anda dengan mengerjakan soal-soal ujian.
Level Dasar
Mempelajari materi yang berkenaan dengan topik tanpa perlu ada latar belakang khusus.
Lihat silabus

Deskripsi

Setiap perusahaan pasti memiliki data yang jumlahnya tidak sedikit. Menurut World Economic Forum, 90% dari data di dunia dibuat dalam rentang waktu 2 tahun terakhir. Dari begitu banyaknya data pasti semakin sulit untuk mengelola dan memahaminya. Di sinilah pentingnya visualisasi data yang berperan untuk mengubah data yang kompleks menjadi lebih mudah dipahami banyak orang. Bahkan sebagai seorang developer pun, skill visualisasi data dibutuhkan supaya dapat menceritakan dan mempresentasikan data yang ada.

  • Visualisasi data memudahkan untuk melihat tren dan cerita dari sebuah data. 
  • Visualisasi data membantu dalam proses analisis data. 
  • Visualisasi data membantu seorang developer untuk dapat mengomunikasikan data dengan lebih efektif. 
  • Seiring perkembangan data yang semakin pesat, kebutuhan akan seorang yang ahli dalam visualisasi data sangat berperan penting untuk kemajuan perusahaan. 
  • Visualisasi data merupakan salah satu skill yang sangat penting bagi orang yang bekerja dengan banyak data seperti pada pekerjaan machine learning.


Target dan Sasaran Siswa

  • Kelas ditujukan bagi pemula yang ingin memulai karirnya di bidang pengolahan data dengan mengacu pada standar kompetensi industri. 
  • Kelas dapat diikuti oleh siswa yang melek IT sehingga wajib memiliki dan dapat mengoperasikan komputer dengan baik.
  • Kelas ini didesain untuk pemula sehingga tidak ada prasyarat dalam pemahaman pemrograman sebelumnya. 
  • Siswa harus bisa belajar mandiri, berkomitmen, benar-benar punya rasa ingin tahu, dan tertarik pada subjek materi, karena sebaik apa pun materi kelas ini, tidak akan berguna tanpa keseriusan siswa untuk belajar, berlatih, dan mencoba.



Tujuan Umum dan Khusus Pelatihan

  • Di akhir kelas, siswa dapat membuat sebuah visualisasi data yang efektif menggunakan Google Sheets sesuai teknik praktik terbaik industri, sehingga meningkatkan nilainya dalam berkarier sebagai Software Developer.
  • Mengidentifikasi macam-macam media untuk visualisasi data.
  • Menyimpulkan jenis visualisasi data yang terbaik berdasarkan situasi dan kebutuhannya.
  • Membangun visualisasi data menggunakan aplikasi spreadsheet Google Sheets.
  • Menerapkan praktek terbaik seperti prinsip Gestalt, konsep Preattentive Attributes, dan konsep teori desain, dalam membangun visualisasi data.
Selengkapnya
Sembunyikan

Learning Path

Kelas ini merupakan langkah ke-satu Anda untuk menjadi Machine Learning Developer.

Langkah setelahnya

Langkah 2
Memulai Pemrograman dengan Python
35 Jam 4,78 Level Dasar

Peralatan Belajar

Spesifikasi minimal perangkat:

Prosesor

Intel Dual Core (Rekomendasi Core i3 ke atas)

Lihat semua peralatan belajar

Lihat semua peralatan belajar

Peralatan Belajar

Spesifikasi minimal perangkat

Kelas ini membutuhkan spesifikasi perangkat seperti berikut:

RAM

1GB (Rekomendasi 2GB)

Layar

1366 x 768 (Rekomendasi Full HD 1920 x 1080)

Sistem Operasi

Windows, Linux, MacOS

Prosesor

Intel Dual Core (Rekomendasi Core i3 ke atas)

Metode Ajar

  • Online - Self-paced Learning
    • Total jam belajar : 16 jam
    • Rekomendasi waktu belajar : 10 jam per minggu (selesai dalam 12 hari) 
    • Anda tentukan sendiri berapa lama waktu yang akan digunakan untuk belajar materi kelas ini selama masih aktif terdaftar pada kelas
  • Fasilitas Pengajaran
    • Materi bacaan elektronik : Materi akan disajikan dalam bentuk teks dan bacaan
    • Forum diskusi : Setiap kelas memiliki sebuah forum diskusi yang dapat Anda gunakan untuk bertanya dan berdiskusi
    • Evaluasi pembelajaran : Ujian akhir kelas
    • Sertifikat kompetensi

Lihat semua metode ajar

Lihat semua metode ajar

Metode Ajar

  • Online - Self-paced Learning
    • Total jam belajar : 16 jam
    • Rekomendasi waktu belajar : 10 jam per minggu (selesai dalam 12 hari) 
    • Anda tentukan sendiri berapa lama waktu yang akan digunakan untuk belajar materi kelas ini selama masih aktif terdaftar pada kelas
  • Fasilitas Pengajaran
    • Materi bacaan elektronik : Materi akan disajikan dalam bentuk teks dan bacaan
    • Forum diskusi : Setiap kelas memiliki sebuah forum diskusi yang dapat Anda gunakan untuk bertanya dan berdiskusi
    • Evaluasi pembelajaran : Ujian akhir kelas
    • Sertifikat kompetensi

Kontributor

0

Curriculum Developer yang membangun kelas ini:

Reviewer

10

Code Reviewer yang akan me-review tugas dan kode Anda:

Buchori Rafsanjani
Widyarso Joko Purnomo
Ahmad Arif Faizin
Sofian Hadiwijaya
Sofian Hadiwijaya

Sofian Hadiwijaya

Co-Founder at Warung Pintar
  • Data Scientist
  • Technology Evangelist
  • Creative Technologist 
  • Public speaker
  • Robotic Enthusiast
Ahmad dari Dicoding

Lihat semua kontributor dan reviewer

Lihat semua kontributor dan reviewer
Buchori Rafsanjani

Buchori Rafsanjani

Curriculum Developer at Dicoding Indonesia

Ahmad Arif Faizin

Ahmad Arif Faizin

Curriculum Developer at Dicoding Indonesia

Sofian Hadiwijaya

Sofian Hadiwijaya

Co-Founder at Warung Pintar

  • Data Scientist
  • Technology Evangelist
  • Creative Technologist 
  • Public speaker
  • Robotic Enthusiast
Ahmad dari Dicoding

Ahmad dari Dicoding

Managing Editor at Dicoding Indonesia

Rama Rahmanda

Rama Rahmanda

Software Engineer at Feedloop

  • Engineering things.
Adrianus Yoza A.

Adrianus Yoza A.

Data Scientist at Dicoding Indonesia

  • Google Associate Cloud Engineer Certified
  • Intel Software Innovator
  • ASEAN Future Workforce Council Country Lead - Indonesia
Tia Dwi Setiani

Tia Dwi Setiani

Curriculum Developer at Dicoding Indonesia

  • Certified Tensorflow Developer

Testimoni Siswa

Ribuan siswa sukses belajar di Dicoding Academy. Apa kata mereka? Berikut adalah testimoni asli mereka.

Hilman Maulana Anhar
Hilman Maulana Anhar
Asia e University
Belajar Dasar Visualisasi Data
Ilmunya daging banget buat yang mau belajar data science, diajarkan cara memvisualkan data dengan baik serta cara pengolahan data di spreadsheet. Terima kasih Dicoding.
Baca selengkapnya
Achmad Fauzi
Achmad Fauzi
PT. Telkomsigma Cipta Caraka (Telkom Indonesia)
Belajar Dasar Visualisasi Data
Dicoding memang terbaik, pengajarannya detail, dan sangat jelas penjelasannya. Setiap exam membantu kita lebih menguasai materi. Walau tidak lulus exam, tapi jika terus mengulang akan lebih paham dan akan tau apa saja yang masih kurang dipahami.
Baca selengkapnya

Lihat semua testimoni

Lihat semua testimoni
Silabus
Belajar Sekarang

Silabus

Materi yang akan Anda pelajari pada kelas ini.

  • Pengantar Kelas

    4 Menit

  • Transkrip Pengantar Kelas

    4 Menit

  • Media Visualisasi Data

    26 Menit

  • Visualisasi Data dalam Bisnis

    15 Menit

  • Tools dalam Visualisasi Data

    15 Menit

  • Konteks Data

    10 Menit

  • Rangkuman dari Sub-modul Pendahuluan

    10 Menit

  • Kuis Sub-modul Pendahuluan

    15 Menit

  • Dasar Spreadsheet

    3 Menit

  • Transkrip Dasar Spreadsheet

    3 Menit

  • Navigasi Dasar pada Google Sheets

    25 Menit

  • Elemen Title Bar dan File, Edit, View pada Menu Bar Google Sheets

    40 Menit

  • Elemen Insert, Format, Data, Tools, Add-ons, dan Help pada Menu Bar Google Sheets

    48 Menit

  • Baris dan Kolom

    30 Menit

  • Sortir Data

    30 Menit

  • Penyaringan Data

    25 Menit

  • Pengenalan Formula pada Spreadsheet

    15 Menit

  • Operator pada Spreadsheet

    15 Menit

  • Elemen Formula dalam Spreadsheet

    20 Menit

  • Fungsi Sum, Average dan Count pada Spreadsheet

    55 Menit

  • Fungsi Min, Max, Trim, Replace, Unique, dan If pada Spreadsheet

    60 Menit

  • Pengenalan Pivot Table

    40 Menit

  • Elemen Pivot Tabel

    20 Menit

  • Tips Pivot Tabel

    20 Menit

  • Rangkuman dari Sub-modul Persiapan Data Pra-Visualisasi

    30 Menit

  • Kuis Sub-modul Persiapan Data Pra-Visualisasi

    15 Menit

  • Visualisasi Data menggunakan Diagram

    4 Menit

  • Transkrip Visualisasi Data menggunakan Diagram

    4 Menit

  • Menggambarkan Data Kuantitatif ke Bentuk Diagram

    46 Menit

  • Kesalahan Umum dalam Visualisasi Data

    20 Menit

  • Dokumentasi Data

    10 Menit

  • Pentingnya Dokumentasi Data

    20 Menit

  • Bercerita dengan Data

    20 Menit

  • Visualisasi yang Efektif

    40 Menit

  • Prinsip Gestalt dalam Persepsi Visual

    20 Menit

  • Menghilangkan Elemen yang Rumit

    5 Menit

  • Preattentive Attributes

    30 Menit

  • Konsep Desain dalam Berkomunikasi dengan Data

    20 Menit

  • Rangkuman dari Transformasi Data ke Visual

    15 Menit

  • Kuis Sub-modul Transformasi Data ke Visual

    15 Menit

  • Visualisasi Data dalam Dunia Pemrograman

    3 Menit

  • Transkrip Visualisasi Data dalam Dunia Pemrograman

    3 Menit

  • Rangkuman Kelas

    31 Menit

  • Ujian Akhir

    30 Menit

Dicoding Logo

Dicoding Space
Jl. Batik Kumeli No.50, Sukaluyu,
Kec. Cibeunying Kaler, Kota Bandung
Jawa Barat 40123

Penghargaan

Asean Business Award 2019

Decode Ideas
Discover Potential

Tentang Kami
Blog
Reward
Showcase
Dicoding Elite
Hubungi Kami
FAQ