🔎 Overview #
Kursus ini ditujukan untuk peserta yang sudah menguasai Python dasar dan ingin memperdalam penggunaannya untuk keperluan Data Science. Fokus pembelajaran pada manipulasi data tingkat lanjut, optimasi algoritma, pemrograman berorientasi objek, penggunaan library scientific, hingga penerapan machine learning dengan Python. Kursus ini menjadi prasyarat penting sebelum masuk ke tahap Machine Learning dan Data Science Project.
📚 Struktur Silabus #
Modul 1: Review & Advanced Python Concepts #
- Review Python Dasar (data type, function, list, dict, loop)
- Decorators & Generators
- Error Handling & Exception Management
- Functional Programming (map, filter, reduce, lambda)
Modul 2: Object-Oriented Programming (OOP) #
- Class & Object
- Inheritance, Encapsulation, Polymorphism
- Abstract Class & Interfaces
- Penerapan OOP dalam proyek Data Science
Modul 3: Data Handling dengan Python #
- Manipulasi data dengan NumPy (array, broadcasting, matrix operation)
- Manipulasi data dengan Pandas (groupby, merge, join, pivot, multi-indexing)
- Data Cleaning & Preprocessing Lanjutan
Modul 4: Data Visualization Advanced #
- Advanced Matplotlib (subplots, customization, styles)
- Seaborn (heatmap, pairplot, regression plots)
- Interactive Visualization dengan Plotly
Modul 5: Working with APIs & Automation #
- Request & Parsing API (JSON, XML)
- Web Scraping dengan BeautifulSoup & Selenium
- Automasi tugas analisis data dengan Python
Modul 6: Scientific & Statistical Computing #
- Scipy untuk perhitungan statistik dan optimasi
- Analisis distribusi data
- Hypothesis Testing & A/B Testing dengan Python
Modul 7: Intro Machine Learning dengan Python #
- Scikit-learn overview
- Supervised vs Unsupervised Learning
- Regression & Classification sederhana
- Model Evaluation (Confusion Matrix, ROC, AUC, Cross Validation)
🛠️ Tools & Software #
- Python 3.11+
- Jupyter Notebook / Google Colab
- Library: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Scipy, Scikit-learn
- IDE: VSCode / PyCharm
🎯 Output Kompetensi #
Setelah menyelesaikan kursus, peserta mampu:
✅ Menguasai konsep lanjutan Python untuk analisis data & data science
✅ Menerapkan OOP dalam pemrograman Python untuk membangun modul reusable
✅ Melakukan data wrangling & preprocessing tingkat lanjut dengan Pandas & NumPy
✅ Membuat visualisasi data yang kompleks dan interaktif
✅ Mengintegrasikan data dari API dan melakukan web scraping
✅ Menerapkan analisis statistik dan eksperimen (hypothesis testing, A/B testing)
✅ Membangun model Machine Learning sederhana menggunakan scikit-learn
✅ Mengerjakan proyek mini data science end-to-end
⏳ Durasi Kursus #
- Total: 16 Jam (2x sesi @ 8 jam)
- Mode: Online/Offline
💰 Biaya Kursus #
- Kelas Private: Rp 2.000.000
- Kelas Reguler: Rp 1.000.000
