Kursus Data Science: Integrasi Python dan BigQuery untuk Analisis Data Big Data Real-Time
Kelas Data Science yang mengupas Integrasi Python dan BigQuery untuk Analisis Data Big Data Real-Time. Cocok buat analis data, mahasiswa riset, dan tim bisnis yang ingin mengubah data mentah jadi insight yang bisa dipakai ambil keputusan. Kursus Data Science ini tersedia juga sebagai training Data Science maupun pelatihan Data Science in-house untuk kebutuhan perusahaan.
Silabus
•Sesi 1 (1.5 jam): Pengenalan Data Science ~ Integrasi Python dan BigQuery untuk Analisis Data Big Data Real-Time: sejarah, kegunaan, dan ruang lingkup industri
•Sesi 2 (1.5 jam): Instalasi & konfigurasi awal Data Science ~ Integrasi Python dan BigQuery untuk Analisis Data Big Data Real-Time
•Sesi 3 (1.5 jam): Mengenal antarmuka (interface) dan navigasi dasar
•Sesi 4 (1.5 jam): Pengaturan preferensi & workspace yang efisien
•Sesi 5 (1.5 jam): Tools & menu utama: fungsi dan penggunaan dasar
•Sesi 6 (1.5 jam): Latihan dasar: membuat project pertama
•Sesi 7 (1.5 jam): Import & export file dasar di Data Science ~ Integrasi Python dan BigQuery untuk Analisis Data Big Data Real-Time
•Sesi 8 (1.5 jam): Teknik dasar penyimpanan & manajemen file project
•Sesi 9 (1.5 jam): Studi kasus sederhana: aplikasi Data Science ~ Integrasi Python dan BigQuery untuk Analisis Data Big Data Real-Time di dunia kerja
•Sesi 10 (1.5 jam): Review materi dasar & quiz pemahaman
Daftar Kursus Ini
Berikut adalah silabus 20 sesi (masing-masing 1,5 jam) untuk kursus “Integrasi Python dan BigQuery untuk Analisis Data Big Data Real-Time”. Silabus ini dirancang untuk peserta yang sudah menguasai Python dasar dan ingin mendalami integrasi BigQuery untuk analisis data skala besar dan real-time.
Silabus 20 Sesi – Integrasi Python dan BigQuery untuk Analisis Data Big Data Real-Time
MODUL 1: Pengantar Big Data & BigQuery
Sesi 1: Pengenalan Big Data dan BigQuery
Konsep Big Data dan kebutuhan akan BigQuery
Arsitektur dan kelebihan Google BigQuery
Use case real-world: BigQuery di industri
Sesi 2: Arsitektur Google Cloud Platform (GCP)
Komponen GCP yang mendukung BigQuery
IAM & Billing (akses pengguna dan manajemen proyek)
Setup akun GCP & proyek
Sesi 3: Dasar-Dasar SQL di BigQuery
Format dataset, tabel, dan skema
Dasar SQL: SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN
Query pada public dataset Google
MODUL 2: Python untuk BigQuery
Sesi 4: Instalasi dan Setup Python Environment
Google Cloud SDK
Instalasi google-cloud-bigquery
Autentikasi ke GCP (service account / key file)
Sesi 5: Koneksi BigQuery dengan Python
Membuat koneksi dan client BigQuery dengan Python
Query sederhana dari Python
Menampilkan hasil dalam DataFrame (pandas)
Sesi 6: Query Lanjutan dan Fungsi Agregasi
Fungsi agregasi: COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN
Subquery dan nested query
Eksekusi query kompleks dari Python
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah kursus Data Science ~ Integrasi Python dan BigQuery untuk Analisis Data Big Data Real-Time ini cocok untuk pemula?▾
Materi disusun bertahap mulai dari konsep dasar, sehingga peserta tanpa pengalaman sebelumnya tetap bisa mengikuti dengan pendampingan instruktur.
Bagaimana metode belajarnya?▾
Kelas online live via Zoom dengan instruktur berpengalaman, praktik langsung, serta rekaman sesi yang bisa diputar ulang. Tersedia juga opsi in-house training untuk perusahaan.
Apakah ada project akhir yang bisa dijadikan portofolio?▾
Ya, setiap peserta menyelesaikan mini project end-to-end yang bisa langsung dijadikan portofolio atau bahan skripsi/tesis.
Apakah mendapat sertifikat setelah selesai?▾
Ya, peserta yang menyelesaikan program mendapatkan e-certificate resmi dari Cerdas Inovasi Digital.
Bagaimana cara mendaftar?▾
Klik tombol daftar pada halaman kursus ini atau hubungi admin kami untuk konsultasi jadwal dan paket yang sesuai kebutuhan Anda.
Sesi 8: Konsep Analisis Data Real-Time di BigQuery
Streaming vs Batch Processing
Alur real-time analytics dengan BigQuery dan Pub/Sub
Studi kasus
Sesi 9: Integrasi Python dengan BigQuery Streaming API
Menyisipkan data real-time via Python
Simulasi data streaming (misalnya dari sensor/IoT/logs)
Validasi data masuk ke BigQuery
Sesi 10: Penggunaan Google Cloud Pub/Sub (opsional)
Konsep Pub/Sub untuk real-time pipeline
Menghubungkan Pub/Sub dengan BigQuery
Simulasi pengiriman data dari Python
MODUL 4: Data Visualization dan Exploratory Data Analysis
Sesi 11: Visualisasi Data dengan Pandas dan Matplotlib
Menampilkan hasil query sebagai grafik
Pie chart, bar chart, line chart dari hasil BigQuery
Penggunaan seaborn untuk visualisasi eksploratif
Sesi 12: Integrasi Python dengan Google Data Studio / Looker Studio
Menghubungkan BigQuery ke Looker Studio
Menyusun dashboard untuk hasil query real-time
Sharing & embedding dashboard
MODUL 5: Machine Learning dengan Data BigQuery
Sesi 13: Persiapan Data untuk Machine Learning
Data preprocessing dari BigQuery
Mengatur pipeline ETL: ambil, olah, latih model
Cleaning & feature engineering
Sesi 14: Pelatihan Model Machine Learning dengan Scikit-Learn
Linear regression, classification (logistic, random forest)
Latih model dari data BigQuery
Evaluasi model
Sesi 15: Deployment Model ML Sederhana (Opsional)
Simpan model dengan joblib
Prediksi real-time dari input baru
Integrasi hasil prediksi ke BigQuery
MODUL 6: Proyek Mini & Studi Kasus
Sesi 16: Studi Kasus 1 – Analisis Penjualan Real-Time
Dataset penjualan (real-time atau simulasi)
Analisis tren, perilaku pelanggan, dan produk terlaris
Sesi 17: Studi Kasus 2 – Log Monitoring dan Deteksi Anomali
Dataset log/error
Deteksi lonjakan, pola aneh dengan Python + BigQuery
Alert sederhana dengan notifikasi Python
Sesi 18: Studi Kasus 3 – Analisis Media Sosial
Dataset Twitter (via API atau scraping)
Simpan dan analisis di BigQuery
Visualisasi topik & trending
MODUL 7: Penutup dan Evaluasi
Sesi 19: Optimasi Query dan Biaya BigQuery
Tips mengurangi biaya eksekusi
Estimasi biaya kueri
Best practice pengelolaan data besar
Sesi 20: Presentasi Proyek Akhir + Uji Kompetensi
Setiap peserta mempresentasikan proyek integrasi Python + BigQuery
Penilaian: kualitas data, efisiensi query, analisis, dan visualisasi
Umpan balik dan rencana pengembangan lanjutan
Metode Belajar di Cerdas Inovasi Digital
Kelas online live via Zoom bersama instruktur berpengalaman, praktik langsung dengan studi kasus nyata, dan rekaman sesi yang bisa diputar ulang. Tersedia juga paket in-house training untuk kebutuhan perusahaan di seluruh Indonesia.
Hubungi kami untuk konsultasi jadwal dan paket yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.
