Les Data Analytics #1
Les Data Analytics, dari Spreadsheet Sampai Dashboard
Satu siswa satu mentor, belajar mengubah data mentah menjadi keputusan: merapikan data di Excel, menariknya dengan SQL, membuat dashboard di Power BI atau Tableau, sampai mengolahnya dengan Python. Belajar lewat dataset nyata, di mana saja secara online.
70+
tutor
550+
siswa
4.9
rating
25+
kota
Apa itu Les Data Analytics?
Les data analytics adalah bimbingan privat satu lawan satu untuk belajar menganalisis data, dari merapikan dan membersihkan data, menariknya dari database dengan SQL, membuat dashboard visual, sampai mengolahnya dengan Python. Tujuannya satu: mengubah angka mentah menjadi insight yang membantu keputusan. Materi disesuaikan tujuan Anda, entah pindah karier menjadi data analyst, menambah skill di pekerjaan sekarang, atau membaca data bisnis sendiri. Mentor adalah analis dan lulusan Statistika serta Sistem Informasi, dengan biaya mulai Rp 100.000 per sesi.
- Satu siswa satu mentor, materi mengikuti tujuan Anda
- Belajar dengan dataset nyata dari lapangan, di luar contoh teoretis
- Menguasai stack analis: spreadsheet, SQL, BI, dan Python
- Membangun portfolio analisis yang bisa ditunjukkan ke perekrut
- Cocok untuk pemula tanpa latar belakang teknis
Layanan
Belajar Data Analytics Online, Privat, atau Bareng Rekan
Apa pun formatnya, kurikulumnya sama-sama mengantar Anda dari data mentah sampai dashboard yang bercerita.
Les Data Analytics Online
Belajar via Zoom dengan screen sharing, langsung praktik di tool yang sama dengan mentor.
Rp 100.000/sesi
60-90 menit
- Praktik langsung sambil dipandu mentor
- Rekaman sesi bisa diputar ulang
- Dataset dan latihan digital
- Tersedia untuk siswa di seluruh Indonesia
Les Data Analytics Tatap Muka
Mentor datang ke rumah untuk pendampingan langsung di kota-kota tertentu.
Rp 130.000/sesi
60-90 menit
- Mentor datang ke rumah
- Pendampingan langsung di depan layar
- Cocok untuk yang butuh fokus tanpa distraksi
- Jadwal fleksibel sesuai Anda
Les Data Analytics Kelompok Kecil
Belajar bersama 2-3 rekan kerja atau teman, berbagi studi kasus dan diskusi.
Rp 85.000/sesi
90 menit
- 2-3 siswa per kelompok
- Cocok untuk satu tim belajar bersama
- Biaya per siswa lebih hemat
- Studi kasus dikerjakan bersama
Tahap Belajar Data Analytics
Empat tahap bertingkat, dari spreadsheet sampai analisis dengan Python.
Pemula (Spreadsheet & Dasar Data)
Belum pernah olah data seriusMenguasai cara merapikan, menyaring, dan meringkas data di Excel atau Google Sheets. Fondasi yang membuat semua tahap berikutnya terasa logis.
Mata Pelajaran:
Membersihkan dan merapikan dataRumus dan fungsi pentingPivot tableGrafik dasar
Fokus Belajar:
- Berpikir terstruktur soal data
- Membuat laporan cepat
- Menyorot temuan utama
- Kebiasaan memeriksa data
SQL & Database
Sudah nyaman dengan spreadsheetBelajar mengambil data langsung dari database perusahaan dengan SQL, tempat data sesungguhnya tersimpan dalam jumlah besar.
Mata Pelajaran:
SELECT, WHERE, dan filterJOIN antar tabelGROUP BY dan agregasiSubquery dasar
Fokus Belajar:
- Menarik data sesuai kebutuhan
- Menggabungkan banyak tabel
- Menjawab pertanyaan bisnis dengan query
- Bekerja dengan data besar
Visualisasi & BI
Siap membuat dashboardMengubah tabel angka menjadi dashboard interaktif dengan Power BI, Tableau, atau Looker Studio yang mudah dibaca pengambil keputusan.
Mata Pelajaran:
Memilih jenis grafik yang tepatMembangun dashboardFilter dan interaktivitasData storytelling
Fokus Belajar:
- Dashboard yang mudah dibaca
- Visual yang menyampaikan pesan
- Presentasi temuan ke tim
- Laporan otomatis dan rapi
Python untuk Analitik
Ingin naik levelMemakai Python dan pandas untuk membersihkan data berskala besar, menggabungkan banyak sumber, dan mengotomasi pekerjaan yang berulang.
Mata Pelajaran:
Dasar Python untuk datapandas untuk manipulasi dataMembersihkan data otomatisVisualisasi dengan Python
Fokus Belajar:
- Mengolah data yang rumit
- Mengotomasi tugas berulang
- Analisis yang dapat diulang
- Fondasi menuju data science
Kurikulum Les Data Analytics
Lima pilar yang dibangun bertahap, dari fondasi sampai analisis tingkat lanjut.
Mentor menyesuaikan penekanan dengan tujuan Anda. Yang mengejar pekerjaan fokus ke SQL, BI, dan portfolio, pemilik bisnis fokus ke spreadsheet dan dashboard, calon data scientist menambah Python dan statistik.
Fondasi Data & Spreadsheet
Cara berpikir soal data dan menguasai Excel atau Google Sheets sebagai alat analisis pertama.
- Membersihkan dan merapikan data
- Rumus, fungsi, dan pivot
- Eksplorasi data awal
- Laporan cepat
SQL & Pengolahan Database
Mengambil dan mengolah data langsung dari database dengan bahasa SQL.
- Query dasar dan filter
- JOIN dan relasi tabel
- Agregasi dan pengelompokan
- Studi kasus query nyata
Visualisasi Data & Dashboard
Membangun dashboard interaktif dengan Power BI, Tableau, atau Looker Studio.
- Memilih grafik yang tepat
- Membangun dashboard
- Interaktivitas dan filter
- Storytelling dengan data
Python untuk Analisis Data
Memakai Python dan pandas untuk pekerjaan data yang besar dan berulang.
- Dasar Python untuk analitik
- pandas untuk manipulasi data
- Otomasi pembersihan data
- Analisis yang dapat diulang
Statistik & Storytelling Data
Dasar statistik agar kesimpulan benar, dan cara menyampaikan temuan agar dimengerti.
- Statistik deskriptif
- Korelasi dan signifikansi
- Menyusun narasi data
- Presentasi insight ke pengambil keputusan
Untuk Siapa
Career Switcher, Mahasiswa, Pemilik Usaha: Semua Mulai dari Data yang Sama
Career Switcher
Karyawan dari bidang non-data yang ingin berpindah menjadi data analyst, dengan jalur belajar terstruktur dan portfolio nyata.
Rekomendasi:
Jalur SQL, BI, dan portfolioStudi kasus seperti pekerjaan nyata
Mahasiswa & Fresh Graduate
Mahasiswa dan lulusan baru yang ingin menonjol di pasar kerja dengan keterampilan analisis data yang dicari banyak perusahaan.
Rekomendasi:
Fondasi spreadsheet sampai SQLMembangun portfolio sejak dini
Pemilik Bisnis & UMKM
Pemilik usaha yang ingin membaca data penjualan dan pelanggannya sendiri, tanpa selalu bergantung pada orang lain.
Rekomendasi:
Fokus spreadsheet dan dashboardStudi kasus dari data usaha sendiri
Profesional Upskill
Karyawan di bidang marketing, keuangan, atau operasional yang ingin mengambil keputusan berbasis data di pekerjaan saat ini.
Rekomendasi:
Penekanan analisis dan visualisasiMateri sesuai konteks pekerjaan Anda
Toolbox Seorang Data Analyst
Tool Stack yang Akan Anda Kuasai
Seorang data analyst tidak bergantung pada satu alat. Ia memilih tool yang tepat untuk tiap tugas. Inilah lima tool inti yang akan Anda kuasai bertahap, beserta perannya masing-masing.
Spreadsheet (Excel & Google Sheets)
FondasiTitik awal setiap analis. Untuk merapikan, menyaring, dan menghitung data dalam jumlah sedang dengan cepat.
Kapan dipakai: Eksplorasi awal, pivot table, dan laporan cepat yang langsung bisa dibagikan.
Contoh tugas
Membuat pivot penjualan per wilayah, lalu menyorot tiga wilayah teratas.
SQL
IntiBahasa untuk mengambil data langsung dari database perusahaan, tempat data sesungguhnya disimpan.
Kapan dipakai: Saat data terlalu besar untuk spreadsheet atau tersebar di banyak tabel.
Contoh tugas
Menarik daftar pelanggan yang belum membeli lagi dalam 90 hari terakhir.
Visualisasi & BI (Power BI, Tableau, Looker Studio)
IntiMengubah tabel angka menjadi dashboard interaktif yang mudah dibaca pengambil keputusan.
Kapan dipakai: Saat hasil analisis perlu dipantau rutin atau dipresentasikan ke tim dan atasan.
Contoh tugas
Membangun dashboard penjualan yang otomatis ter-update setiap minggu.
Python (pandas)
LanjutanUntuk membersihkan data berskala besar, menggabungkan banyak sumber, dan mengotomasi pekerjaan berulang.
Kapan dipakai: Saat tugas terlalu rumit atau berulang untuk dikerjakan manual di spreadsheet.
Contoh tugas
Menggabungkan 12 file bulanan menjadi satu dataset bersih secara otomatis.
Statistik
PelengkapDasar berpikir agar kesimpulan dari data benar dan terbebas dari kebetulan atau salah tafsir.
Kapan dipakai: Saat membandingkan kelompok, menguji dugaan, atau membaca sebuah tren.
Contoh tugas
Menguji apakah kenaikan penjualan setelah promo benar-benar signifikan.
Tidak Perlu Menguasai Semuanya Sekaligus
Kebanyakan analis mulai dari spreadsheet, lalu menambah SQL dan satu tool visualisasi, baru menyentuh Python saat benar-benar dibutuhkan. Di sesi konsultasi, mentor membantu memilih urutan belajar sesuai target pekerjaan dan waktu yang Anda punya.
Dari Apa yang Terjadi sampai Apa yang Harus Dilakukan
Empat Pertanyaan yang Dijawab Analisis Data
Analisis data terdiri dari beberapa lapisan. Ia bertingkat, mulai dari memahami masa lalu sampai merekomendasikan tindakan. Memahami empat tingkat ini membantu Anda tahu sedang berada di mana dan akan ke mana.
1
Deskriptif
Apa yang terjadi?
Merangkum data masa lalu menjadi gambaran yang jelas: total, rata-rata, dan tren utama.
Contoh nyata
Penjualan bulan ini turun 12 persen dibanding bulan lalu.
Didukung tool:
SpreadsheetDashboard BI
Nilai bisnis: Memahami kondisi
2
Diagnostik
Kenapa terjadi?
Menggali lebih dalam untuk menemukan penyebab di balik angka yang muncul.
Contoh nyata
Penurunan terjadi karena satu wilayah kehabisan stok selama dua minggu.
Didukung tool:
SQLPivot & filter
Nilai bisnis: Menemukan sebab
3
Prediktif
Apa yang akan terjadi?
Memakai pola masa lalu untuk memperkirakan apa yang mungkin terjadi ke depan.
Contoh nyata
Jika tren bertahan, stok wilayah itu akan habis lagi akhir bulan.
Didukung tool:
PythonStatistik
Nilai bisnis: Memperkirakan masa depan
4
Preskriptif
Apa yang sebaiknya dilakukan?
Menerjemahkan temuan menjadi rekomendasi tindakan yang bisa langsung dijalankan.
Contoh nyata
Tambah stok wilayah itu 20 persen dan kirim lebih awal sebelum akhir bulan.
Didukung tool:
Insight + konteks bisnis
Nilai bisnis: Merekomendasikan aksi
Makin ke kanan, makin tinggi nilai dan kompleksitasnya
Sebagian Besar Pekerjaan Ada di Dua Tingkat Pertama
Mayoritas pekerjaan data analyst berada di tingkat deskriptif dan diagnostik, dan keduanya sudah sangat berharga bagi perusahaan. Tingkat prediktif dan preskriptif menjadi nilai tambah seiring jam terbang bertambah. Kami mengajarkan keempatnya secara bertahap, dimulai dari yang paling sering dipakai.
Dari Pengalaman Bekerja dengan Data Nyata
Empat Jebakan yang Sering Menjerat Analis Pemula
Kesalahan yang paling sering kami temui, dan cara mentor melatih siswa menghindarinya.
Menyamakan korelasi dengan sebab-akibat
Kenapa terjadi
Dua angka yang naik bersamaan terlihat saling memengaruhi, padahal bisa jadi kebetulan atau sama-sama dipengaruhi faktor ketiga.
Cara kami mengatasinya
Mentor melatih membaca konteks dan menguji hubungan sebelum menyimpulkan, kebiasaan yang membedakan analis matang dari pemula.
Langsung menganalisis data yang masih kotor
Kenapa terjadi
Pemula tergoda membuat grafik lebih dulu, padahal data sering punya duplikat, format tanggal yang kacau, dan sel kosong.
Cara kami mengatasinya
Kami menanamkan kebiasaan membersihkan dan memeriksa data sebagai langkah pertama, sebelum satu pun grafik dibuat.
Mengejar angka yang terlihat bagus tapi tidak berarti
Kenapa terjadi
Metrik seperti jumlah tayangan terasa membanggakan, tapi belum tentu terkait dengan tujuan bisnis yang sebenarnya.
Cara kami mengatasinya
Mentor membimbing memilih metrik yang benar-benar menjawab pertanyaan bisnis, melampaui yang sekadar enak dipandang.
Memilih jenis grafik yang keliru
Kenapa terjadi
Grafik yang salah, misalnya pie chart untuk terlalu banyak kategori, membuat pembaca bingung atau salah menafsirkan.
Cara kami mengatasinya
Kami mengajarkan memasangkan jenis data dengan grafik yang tepat, agar pesan tersampaikan hanya dalam sekali lihat.
Keunggulan
Belajar dengan Data Nyata yang Melampaui Contoh Teoretis: Itu Bedanya Les Data Analytics Ini
Mentor yang terbiasa bekerja dengan data mendampingi satu lawan satu, dari merapikan spreadsheet sampai membangun dashboard dan portfolio.
Satu Siswa Satu Mentor
Anda menentukan tempo. Bertanya dan praktik sepuasnya, setiap error langsung dibahas tanpa menunggu kelas.
Belajar dengan Dataset Nyata
Latihan memakai data yang menyerupai dunia kerja, sehingga keterampilan langsung relevan saat melamar atau bekerja.
Menguasai Seluruh Stack Analis
Dari spreadsheet, SQL, visualisasi, sampai Python, lengkap dalam satu jalur belajar yang runtut.
Berujung pada Portfolio
Hasil belajar dirangkai menjadi portfolio analisis yang bisa Anda tunjukkan ke perekrut, melampaui sehelai sertifikat.
Harga Transparan per Sesi
Biaya jelas dari awal, mulai per sesi tanpa keharusan paket panjang di muka.
Fleksibel dan Online
Belajar online dari mana saja dengan jadwal yang menyesuaikan kesibukan kerja atau kuliah Anda.
Mentor Data Analytics Pilihan
Mentor kami adalah lulusan Statistika, Sistem Informasi, dan Ilmu Komputer dari kampus ternama, terbiasa bekerja dengan data nyata dan mengajarkannya dengan bahasa yang membumi.
Kualifikasi Guru
- Lulusan Statistika, Sistem Informasi, dan Ilmu Komputer dari kampus ternama
- Terbiasa bekerja dengan data nyata, dari spreadsheet sampai SQL dan Python
- Mengajarkan analisis lewat studi kasus terapan, di luar teori semata
- Membimbing dari nol sampai punya portfolio yang siap ditunjukkan
Ella P.
Statistika, Universitas Negeri Yogyakarta
Dari data mentah ke insight“Lulusan Statistika Universitas Negeri Yogyakarta yang membiasakan siswa membersihkan dan merapikan data dulu sebelum menarik kesimpulan, fondasi yang sering dilewati pemula.”
Atma R.
Sistem Informasi, Universitas Negeri Semarang
SQL dan database“Berlatar Sistem Informasi Universitas Negeri Semarang, Atma mengajarkan cara mengambil data langsung dari database dengan SQL, keterampilan inti seorang analis.”
Anggita A.
Statistika Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Analitik untuk keputusan bisnis“Anggita, lulusan Statistika Bisnis Institut Teknologi Sepuluh Nopember, terbiasa menghubungkan angka dengan pertanyaan bisnis nyata supaya analisis berujung pada keputusan.”
Vina V.
Statistika, Politeknik Statistika STIS
Statistik yang membumi“Dari Politeknik Statistika STIS, Vina menjelaskan konsep statistik dengan bahasa sehari-hari, agar siswa paham makna di balik rata-rata, korelasi, dan signifikansi.”
Nabila N.
Statistika, Universitas Islam Indonesia
Visualisasi yang bercerita“Nabila, lulusan Statistika Universitas Islam Indonesia, melatih siswa memilih grafik yang tepat sehingga data berbicara jelas, melampaui tampilan yang sekadar ramai.”
Kintan K.
Statistika, Universitas Terbuka
Mulai dari spreadsheet“Berbekal studi Statistika di Universitas Terbuka, Kintan memulai dari spreadsheet yang sudah dikenal banyak orang, lalu menapak ke pivot, rumus, dan dashboard sederhana.”
Testimoni
Dari Bingung Lihat Spreadsheet Jadi Percaya Diri Baca Data
Pengalaman jujur siswa EduPoint, mulai career switcher sampai pemilik usaha yang akhirnya mengerti datanya.
Saya dari marketing dan ingin pindah ke data analyst. Mentor menyusun jalur dari Excel, SQL, sampai Power BI dengan studi kasus nyata. Sekarang saya sudah berani melamar posisi analis dengan portfolio sendiri.
Prasetyo L.
Career switcher dari marketing • Jakarta
Sebagai fresh graduate, saya butuh skill yang membedakan dari pelamar lain. Belajar SQL dan visualisasi membuat CV saya lebih dilirik. Mentor sabar menjelaskan konsep yang dulu terasa rumit.
Vallerie T.
Fresh graduate • Surabaya
Saya punya toko online dan datanya banyak, tapi dulu cuma jadi tumpukan angka. Setelah belajar pivot dan dashboard, saya bisa lihat produk mana yang laku dan kapan ramai. Keputusan stok jadi lebih tepat.
Pak Zaenal A.
Pemilik toko online • Bandung
Di pekerjaan keuangan, saya sering harus olah data besar. Belajar Power BI membuat laporan bulanan yang dulu makan waktu berhari-hari kini otomatis. Atasan saya kaget dengan dashboard-nya.
Debby A.
Staf keuangan • Tangerang
Saya mahasiswa statistika dan ingin lebih praktis. Materi SQL dan Python untuk analitik melengkapi teori kampus. Sekarang saya tahu cara menerapkan ilmu ke data sungguhan, melampaui soal ujian di kampus.
Dinda R.
Mahasiswa statistika • Jogja
Saya belajar otodidak dari video tapi sering mentok dan bingung urutannya. Dengan mentor privat, jalur belajar saya jadi jelas dan setiap error langsung dibahas. Kemajuannya jauh lebih cepat.
Caesar R.
Karyawan upskill • Bekasi
Sebagai manajer, saya tidak perlu jadi analis, tapi ingin paham membaca laporan tim. Mentor menyesuaikan materi dengan konteks kerja saya. Sekarang rapat berbasis data terasa jauh lebih masuk akal.
Ibu Desy P.
Manajer tim • Semarang
Saya tingkat akhir dan menyiapkan diri masuk dunia kerja data. Yang saya suka, mentor mengajak langsung praktik dengan dataset nyata, jauh dari contoh yang dibuat-buat. Belajar jadi terasa relevan.
Naufal R.
Mahasiswa tingkat akhir • Malang
Biaya Les Data Analytics
Harga transparan tanpa biaya tersembunyi. Pilih paket sesuai tujuan.
Jaminan ganti mentor gratis jika belum cocok di 2 sesi pertama.Paket Coba
Cocok untuk mengenal mentor dan memulai dari fondasi data.
Rp 420.000
Rp 105.000/sesi • 4x pertemuan
Berlaku 1 bulan
- 4 sesi les
- Online atau kelompok kecil
- Penentuan tujuan dan jalur belajar
- Bisa ganti mentor
Populer
Paket Reguler
Pilihan paling populer untuk belajar konsisten tiap minggu.
Rp 800.000
Rp 100.000/sesi • 8x pertemuan
Berlaku 2 bulan
- 8 sesi les
- Online atau tatap muka
- Spreadsheet, SQL, sampai dasar BI
- Latihan dengan dataset nyata
- Bisa ganti mentor
Paket Karier & Portfolio
Persiapan menyeluruh untuk pindah karier menjadi data analyst.
Rp 1.520.000
Rp 95.000/sesi • 16x pertemuan
Berlaku 4 bulan
- 16 sesi les
- Online atau tatap muka
- SQL, BI, sampai Python untuk analitik
- Bimbingan menyusun portfolio
- Pendampingan sampai siap melamar
Harga dapat menyesuaikan tujuan belajar, lokasi, dan format les. Hubungi kami untuk penawaran pasti.
Ketersediaan Les Data Analytics
Les Online
Online WorldwideLes data analytics online tersedia untuk siswa di seluruh Indonesia maupun di luar negeri.
- Belajar langsung di depan layar dengan screen sharing
- Sesi direkam dan bisa diputar ulang
- Dataset dan latihan digital
Les Tatap Muka
Semua KotaLes data analytics tatap muka, mentor datang ke rumah di kota-kota berikut.
Jakarta16+ tutorBandung10+ tutorSurabaya9+ tutorDepok7+ tutorTangerang7+ tutorBekasi6+ tutorJogja8+ tutorSemarang6+ tutor
+4 kota lainnyaPrestasi Siswa
Kisah Karier Lewat Data
Perjalanan nyata siswa EduPoint dari belajar sampai berkarier dengan data.
Berhasil
Dari Lulusan Non-IT ke Junior Data Analyst
Aquina W.
Berhasil
Naik dari Staf Admin Jadi Analis Data Internal
Septian Z.
Berhasil
Pemilik UMKM yang Akhirnya Membaca Datanya Sendiri
Veronica D.
Tanya Jawab
Bingung soal Tools, Coding, atau Biaya Les Data Analytics? Ini Jawabannya
Pertanyaan yang paling sering muncul sebelum mulai belajar, kami jawab apa adanya.
Panduan Lengkap
Panduan Lengkap Les Data Analytics
Program Terkait
Program lain yang mungkin sesuai untuk Anda
Mulai Ubah Data Jadi Keputusan Hari Ini
Konsultasi gratis untuk menentukan tujuan, mencocokkan mentor, dan menyusun jalur dari spreadsheet sampai dashboard dan portfolio.
Konsultasi gratis tanpa komitmenBelajar dengan dataset nyataJaminan cocok di 2 sesi pertama