Pengenalan Analisis Data Terapan untuk Berbagai Industri

Deskripsi

Kursus ini dirancang untuk memberikan pemahaman awal yang komprehensif mengenai bagaimana analisis data digunakan secara nyata di berbagai sektor industri. Di era disrupsi dan digitalisasi saat ini, data tidak lagi sekadar kumpulan angka, melainkan aset strategis yang berperan penting dalam pengambilan keputusan bisnis, perencanaan strategi, dan evaluasi kinerja.

Melalui kursus ini, Anda akan diperkenalkan pada penerapan analisis data di berbagai konteks industri, mulai dari analisis kredit di sektor keuangan, pengukuran dampak kausal dalam marketing, analisis data biologi untuk riset, analisis data industri ritel, hingga analisis data pelanggan untuk memahami dan mengelola customer churn. Setiap topik disajikan secara praktis dan kontekstual agar mudah dipahami, bahkan bagi Anda yang belum memiliki latar belakang teknis yang mendalam di bidang data science.

Kursus ini juga menekankan pentingnya proses persiapan data, eksplorasi data, pemodelan, serta interpretasi hasil analisis agar data dapat benar-benar memberikan insight yang relevan dan dapat ditindaklanjuti. Dengan mengikuti kursus ini, Anda akan memiliki fondasi yang kuat untuk memahami peran analisis data dalam mendukung keputusan bisnis dan inovasi di berbagai industri.

Tujuan Pembelajaran
Tujuan Umum

Setelah mengikuti kursus ini, Anda mampu memahami peran, proses, dan penerapan analisis data terapan di berbagai industri sebagai dasar pengambilan keputusan bisnis dan strategis.

Tujuan Khusus

Setelah mengikuti kursus ini, Anda diharapkan mampu:

• Memahami bagaimana analisis data digunakan untuk menilai risiko kredit, memprofilkan nasabah, dan mengevaluasi performa model kredit secara terstruktur.
• Memahami konsep analisis dampak kausal serta penerapannya untuk mengukur efektivitas aktivitas marketing terhadap brand awareness dan pipeline bisnis.
• Memahami penerapan analisis data dalam bidang biologi, termasuk eksplorasi data dan penggunaan QTL Analysis untuk mendukung riset berbasis data.
• Memahami bagaimana data industri ritel dipersiapkan, dimodelkan, dan diinterpretasikan untuk mendukung pengambilan keputusan operasional dan bisnis.
• Memahami peran eksplorasi dan pembersihan data dalam menganalisis perilaku pelanggan serta mengidentifikasi faktor penyebab customer churn.

Materi Pembelajaran

• Definisi Credit Scoring
• Profil Nasabah
• Cleaning Data: Check Missing Values
• Cleaning Data: Menyesuaikan Tipe Data
• Exploratory Data
• Cross Validation
• Evaluasi Model
• Latar Belakang Pentingnya Casual Impact Analysis
• Persiapan dan Explorasi Data Analisis Casual Impact
• Analisis dan Kesimpulan
• Konteks Penerapan dalam bidang Marketing (Brand Awareness dan Pipeline)
• Latar Belakang Pentingnya Analisis Data dalam Biologi
• Persiapan dan Explorasi Data Analisis Data dalam Biologi
• QTL (Quantitative Trait Locus) Analysis
• Persiapan Data untuk Analisis di Industri Retail
• Pemodelan dan interpretasinya pada Analisis Data Industri Retail
• Latar Belakang Dilakukannya Analisis Data terhadap Customer Churn
• Exploratory Data dan Data Cleansing