Pelatihan Basic Python untuk Data Cleaning dan Machine Learning

Bangun Fondasi Data Science dengan Python secara Praktis, Aktif, dan Terarah

Saat ini, data memegang peranan penting dalam dunia kerja modern. Namun, data hanya memberikan nilai ketika seseorang mampu mengolah dan menganalisisnya secara tepat. Oleh karena itu, Pelatihan Basic Python untuk Data Cleaning dan Machine Learning hadir untuk membantu peserta memahami Python sekaligus menggunakannya secara langsung dalam proses data science.

Melalui pelatihan ini, peserta mempelajari sintaks Python, manipulasi data, visualisasi, hingga penerapan machine learning dasar. Selain itu, peserta juga langsung mempraktikkan proses pembersihan data agar dataset siap digunakan. Dengan pendekatan ini, peserta membangun pemahaman yang kuat sekaligus keterampilan yang aplikatif.

Mengapa Anda Perlu Mengikuti Pelatihan Ini?

Pertama, hampir seluruh proses data science selalu dimulai dari data cleaning. Kedua, Python menjadi bahasa pemrograman utama dalam analisis data dan machine learning. Selain itu, perusahaan semakin membutuhkan profesional yang mampu mengolah data secara mandiri. Oleh sebab itu, pelatihan ini menjadi langkah awal yang tepat untuk membangun karier di bidang data.

Lebih lanjut, pelatihan ini menggunakan metode hands-on practice. Dengan demikian, peserta tidak hanya memahami konsep, tetapi juga langsung menerapkannya menggunakan dataset nyata.

Tujuan Pelatihan

Melalui pelatihan ini, peserta akan:

Memahami dasar-dasar pemrograman Python secara sistematis
Mengolah dan memanipulasi data menggunakan library Pandas
Menyajikan data dalam bentuk visual dengan Matplotlib dan Seaborn
Memahami konsep dasar machine learning secara menyeluruh
Membangun model machine learning sederhana menggunakan Scikit-learn

Dengan pencapaian tersebut, peserta memiliki fondasi kuat untuk melanjutkan ke tingkat lanjutan.

Kompetensi yang Akan Peserta Kuasai

Agar pembelajaran lebih optimal, pelatihan ini membekali peserta dengan kemampuan untuk:

Mengolah dan memanipulasi data menggunakan NumPy dan Pandas
Membersihkan data dengan menangani missing value, duplikasi, outlier, serta standarisasi format
Melakukan eksplorasi data melalui visualisasi yang informatif
Memahami supervised dan unsupervised learning secara praktis
Melatih dan mengevaluasi model machine learning sederhana
Menyusun alur kerja data science dari awal hingga akhir
Menggunakan Python sebagai alat problem solving berbasis data

Dengan demikian, peserta mampu menerapkan keterampilan ini secara langsung di lingkungan kerja.

Materi Pelatihan Basic Python & Machine Learning

1. Pengenalan Python

Pada tahap awal, peserta mempelajari:

Sintaks dasar Python seperti variabel, tipe data, dan operator
Struktur kontrol berupa percabangan dan perulangan
Fungsi serta modul Python
Library dasar seperti NumPy

Dengan penguasaan ini, peserta siap melangkah ke tahap pengolahan data.

2. Manipulasi Data dengan Pandas

Selanjutnya, peserta akan:

Membaca dan menulis data dari format CSV dan Excel
Mengelola Series dan DataFrame
Melakukan seleksi serta manipulasi data
Mengelompokkan dan mengagregasi data
Menangani missing values dan outliers

Oleh karena itu, peserta mampu menghasilkan data yang bersih dan siap analisis.

3. Visualisasi Data

Agar insight lebih mudah dipahami, peserta akan:

Menggunakan Matplotlib dan Seaborn
Membuat line plot, bar chart, histogram, dan scatter plot
Menyesuaikan tampilan visual sesuai kebutuhan analisis

Dengan visualisasi yang tepat, peserta dapat menyampaikan hasil analisis secara efektif.

4. Pengenalan Machine Learning

Pada sesi ini, peserta akan:

Memahami konsep dasar machine learning
Membedakan supervised dan unsupervised learning
Mengenal algoritma dasar seperti Linear Regression, Logistic Regression, dan Decision Tree

Dengan pemahaman tersebut, peserta siap masuk ke tahap implementasi model.

5. Penerapan Machine Learning dengan Scikit-learn

Terakhir, peserta akan:

Membagi data menjadi training set dan testing set
Melatih model machine learning
Mengevaluasi performa model menggunakan metrik yang sesuai
Melakukan hyperparameter tuning sederhana

Dengan alur ini, peserta mampu membangun model prediktif secara end-to-end.

Metode Pembelajaran

Agar hasil pelatihan maksimal, instruktur menerapkan:

Presentation
Discussion
Case Study
Hands-on Practice

Dengan metode tersebut, peserta belajar secara aktif dan terarah.

Waktu & Tempat Pelatihan

Tanggal: Mei 2026
Waktu: 08.00 – 16.00 WIB
Tempat: Yogyakarta

Fasilitas Pelatihan

Selama pelatihan, peserta memperoleh:

Instruktur berpengalaman
Training kit lengkap
Soft copy materi
Sertifikat resmi dari Jogja IT Camp
Dokumentasi foto kegiatan
Ruang pelatihan ber-AC dengan fasilitas multimedia
Makan siang dan 2 kali coffee break setiap hari

Dengan fasilitas ini, peserta dapat belajar secara nyaman dan fokus.

Informasi & Pendaftaran

Jogja IT Camp – Training & IT Developer
📞 Mobile: 0813-2517-7427 | 0813-2646-7710
📧 Email: satrio@jogjaitcamp.com | ardian@jogjaitcamp.com