Les Data Science #1
Les Data Science Privat, dari Nol Sampai Siap Kerja
Satu siswa satu mentor praktisi data aktif. Belajar Python, analisis data, visualisasi, hingga machine learning lewat proyek nyata sampai punya portofolio yang bisa dibanggakan. Tatap muka atau online, mulai Rp 120.000 per sesi.
180+
tutor
1.400+
siswa
4.9
rating
50+
kota
Apa itu Les Data Science?
Les data science adalah bimbingan privat satu lawan satu untuk belajar mengolah data menjadi keputusan dan prediksi. Materi mencakup Python untuk data, pembersihan dan analisis data, visualisasi, statistika terapan, hingga machine learning. Pembelajaran berbasis proyek nyata dengan dataset asli, dibimbing mentor praktisi data aktif, biaya mulai Rp 120.000 per sesi secara online atau tatap muka.
- Satu siswa satu mentor, tempo belajar mengikuti kecepatan Anda
- Dari Python dasar sampai machine learning yang utuh
- Belajar lewat proyek nyata dengan dataset asli, bukan sekadar teori
- Setiap modul menghasilkan analisis untuk portofolio
- Cocok untuk pemula total maupun yang ingin pindah karier ke data
Pilihan Layanan Les Data Science
Pilih format belajar yang paling pas dengan jadwal dan gaya belajar Anda.
Les Data Science Tatap Muka
Mentor datang ke rumah, pendampingan langsung saat menulis kode dan menganalisis data.
Rp 150.000/sesi
90-120 menit
- Mentor datang ke rumah
- Pendampingan langsung saat coding dan analisis
- Review notebook tatap muka
- Jadwal fleksibel sesuai Anda
Les Data Science Online
Belajar via Zoom dengan screen sharing dan review notebook langsung, cocok untuk semua kota.
Rp 120.000/sesi
90-120 menit
- Tanpa biaya transport, lebih hemat
- Screen sharing dua arah dan pair coding
- Rekaman sesi bisa diputar ulang
- Tersedia untuk siswa di luar negeri
Les Data Science Kelompok Kecil
Belajar bersama 2-3 teman dengan proyek analisis kolaborasi, biaya lebih ringan.
Rp 100.000/sesi
120 menit
- 2-3 siswa per kelompok
- Proyek tim dengan dataset bersama
- Biaya per siswa lebih hemat
- Belajar Git dan kolaborasi notebook
Tahap Belajar Data Science
Empat tahap bertingkat, dari baris Python pertama sampai model machine learning yang berjalan.
Fondasi Python & Data (Pemula Total)
Belum pernah menulis kodeMengenal Python dan cara berpikir dengan data. Anda belajar sintaks dasar dan mulai mengolah data tabel dengan pandas sebelum masuk ke analisis dan model.
Mata Pelajaran:
Python dasarNumPy dan pandasMembaca data (CSV, Excel)Jupyter Notebook
Fokus Belajar:
- Nyaman menulis kode Python
- Mengolah data tabel
- Memahami tipe dan struktur data
- Bekerja rapi di notebook
Analisis & Visualisasi Data
Membaca cerita di balik dataMembersihkan data berantakan dan menggali pola lewat exploratory data analysis. Anda belajar menyajikan temuan dengan grafik yang jelas dan statistika dasar.
Mata Pelajaran:
Data cleaningExploratory data analysisVisualisasi (Matplotlib, Seaborn)Statistika deskriptif
Fokus Belajar:
- Membersihkan data dunia nyata
- Menemukan pola dan anomali
- Membuat grafik yang bercerita
- Menarik kesimpulan dari data
Machine Learning
Membuat data memprediksiNaik ke pemodelan: membangun model prediksi dan klasifikasi dengan scikit-learn, lalu mengevaluasi performanya. Di tahap ini Anda memahami alur kerja machine learning yang utuh.
Mata Pelajaran:
Supervised learningRegresi dan klasifikasiscikit-learnEvaluasi model
Fokus Belajar:
- Melatih model prediksi pertama
- Memilih algoritma yang tepat
- Mengukur akurasi dengan benar
- Menghindari overfitting
Proyek & Siap Kerja
Karya yang bisa dipamerkanMengerjakan proyek data akhir yang utuh dari dataset mentah sampai insight dan model, lalu menyusun portofolio plus persiapan masuk dunia kerja atau magang data.
Mata Pelajaran:
Proyek end-to-endPortofolio dan GitHubKomunikasi hasilPersiapan interview data
Fokus Belajar:
- Proyek data utuh di portofolio
- GitHub yang rapi untuk perekrut
- Mampu menjelaskan hasil ke non-teknis
- Persiapan interview dan magang
Kurikulum Les Data Science
Empat modul utama yang disusun bertahap, semuanya berbasis proyek dengan dataset nyata.
Mentor menyesuaikan modul dengan tujuan Anda. Yang ingin fokus analisis akan mendalami EDA dan visualisasi, yang ingin ke machine learning akan menambah porsi pemodelan.
Python untuk Data
Fondasi Python dan manipulasi data tabel dengan pandas, alat utama setiap data scientist.
- Sintaks dan struktur data Python
- NumPy untuk komputasi numerik
- pandas: DataFrame dan operasi data
- Membaca berbagai sumber data
Analisis & Visualisasi
Membersihkan, mengeksplorasi, dan memvisualisasikan data agar bercerita dengan jelas.
- Data cleaning dan handling missing values
- Exploratory data analysis
- Matplotlib dan Seaborn
- Statistika deskriptif dan korelasi
Machine Learning
Membangun model prediksi dan klasifikasi serta mengevaluasinya dengan benar.
- Supervised learning: regresi dan klasifikasi
- scikit-learn workflow
- Train-test split dan cross-validation
- Metrik evaluasi dan tuning dasar
Proyek & Portofolio
Merangkai semua keterampilan menjadi proyek data utuh yang siap kerja.
- Proyek end-to-end dengan dataset nyata
- Git dan GitHub untuk data
- Storytelling dan presentasi hasil
- Portofolio dan persiapan interview
Les Data Science untuk Siapa?
Career Switcher
Profesional dari bidang lain yang ingin pindah ke industri data. Format privat memungkinkan belajar di sela kesibukan kerja dengan target yang jelas dan portofolio nyata.
Rekomendasi:
Roadmap dari Python sampai machine learningMentor yang paham proses transisi karier ke data
Mahasiswa & Fresh Graduate
Mahasiswa berbagai jurusan yang ingin skill data praktis, serta lulusan baru yang menyiapkan portofolio untuk melamar sebagai data analyst atau data scientist.
Rekomendasi:
Fokus proyek dan portofolio GitHubBimbingan analisis data untuk skripsi
Profesional yang Ingin Naik Level
Karyawan yang ingin mengambil keputusan berbasis data, mengotomasi analisis, atau menambah kemampuan analitik di pekerjaan saat ini.
Rekomendasi:
Fokus analisis dan visualisasi praktisStudi kasus sesuai bidang kerja Anda
Pelajar SMA & SMK
Siswa yang tertarik dunia data dan teknologi sejak dini, ingin mengenal Python, atau menyiapkan diri masuk jurusan terkait data dan komputer.
Rekomendasi:
Mulai dari Python dan logika dataProyek seru sesuai minat siswa
Pipeline Data Science
Alur Kerja Data Science yang Akan Anda Kuasai
Setiap proyek data nyata menempuh enam tahap. Anda berlatih semuanya sampai bisa menjalankan satu proyek data dari awal hingga akhir secara mandiri.
01
Memahami Masalah
Mengubah pertanyaan bisnis menjadi pertanyaan data
Tools yang Dipakai
Diskusi kebutuhanDefinisi metrikHipotesis awal
Kemampuan yang Dibangun
- Menerjemahkan masalah ke tujuan analisis
- Menentukan metrik keberhasilan
- Mengenali data yang dibutuhkan
Hasil Tahap Ini: Pertanyaan data yang jelas dan terukur sebelum menyentuh kode.
Mengumpulkan & Membersihkan Data
02
Mengumpulkan & Membersihkan Data
Menyiapkan data mentah agar siap dianalisis
Tools yang Dipakai
pandasSQLAPI & file CSV/Excel
Kemampuan yang Dibangun
- Mengambil data dari berbagai sumber
- Menangani nilai kosong dan duplikat
- Menyatukan dan merapikan format data
Hasil Tahap Ini: Dataset bersih dan rapi yang siap dieksplorasi.
Eksplorasi Data (EDA)
03
Eksplorasi Data (EDA)
Menemukan pola, tren, dan anomali
Tools yang Dipakai
MatplotlibSeabornStatistika deskriptif
Kemampuan yang Dibangun
- Membaca distribusi dan korelasi
- Membuat visualisasi yang bercerita
- Mengenali outlier dan pola tersembunyi
Hasil Tahap Ini: Pemahaman mendalam tentang isi data dan arah analisis.
Pemodelan Machine Learning
04
Pemodelan Machine Learning
Membuat data memprediksi dan mengelompokkan
Tools yang Dipakai
scikit-learnFeature engineeringTrain-test split
Kemampuan yang Dibangun
- Memilih algoritma yang sesuai
- Merancang fitur yang relevan
- Melatih model prediksi dan klasifikasi
Hasil Tahap Ini: Model machine learning pertama yang berjalan pada data nyata.
Evaluasi & Interpretasi
05
Evaluasi & Interpretasi
Memastikan model benar dan bisa dipercaya
Tools yang Dipakai
Metrik evaluasiCross-validationConfusion matrix
Kemampuan yang Dibangun
- Mengukur performa dengan metrik tepat
- Mendeteksi overfitting
- Menjelaskan mengapa model membuat prediksi
Hasil Tahap Ini: Model yang teruji dan kesimpulan yang bisa dipertanggungjawabkan.
Komunikasi & Deploy
06
Komunikasi & Deploy
Menyampaikan hasil agar berdampak
Tools yang Dipakai
DashboardStorytellingGitHub
Kemampuan yang Dibangun
- Menyusun narasi data untuk non-teknis
- Membuat dashboard atau laporan
- Mendokumentasikan proyek di portofolio
Hasil Tahap Ini: Insight yang dipahami pengambil keputusan dan proyek siap dipamerkan.
Kenapa Belajar Lewat Pipeline?
Banyak orang belajar data science secara terpisah-pisah: Python di satu tempat, statistika di tempat lain, machine learning dari video acak. Hasilnya bingung saat menghadapi data nyata. Dengan berlatih satu alur utuh dari masalah sampai hasil, Anda terbiasa mengerjakan proyek seperti data scientist sungguhan. Inilah yang dicari perekrut dan yang membuat portofolio Anda menonjol.
Kenapa Memilih Les Data Science EduPoint
Format privat kami dirancang untuk menghasilkan kemampuan nyata, bukan sekadar sertifikat.
Satu Siswa Satu Mentor
Anda menentukan tempo. Bertanya sepuasnya tanpa malu, dan melaju cepat tanpa menunggu kelas.
Mentor Praktisi Data Aktif
Belajar dari orang yang benar-benar mengerjakan proyek data, lengkap dengan praktik dunia kerja nyata.
Belajar Berbasis Proyek
Setiap modul memakai dataset asli dan menghasilkan analisis nyata. Anda belajar dengan mengerjakan, bukan hanya menonton.
Menguasai Alur Kerja Utuh
Dari memahami masalah, mengolah data, sampai komunikasi hasil. Bukan potongan materi terpisah.
Portofolio Siap Kerja
Lulus dengan proyek data di GitHub yang rapi, siap ditunjukkan ke perekrut.
Harga Transparan per Sesi
Biaya jelas dari awal, mulai per sesi tanpa keharusan paket panjang di muka.
Mentor Data Science Pilihan
Mentor kami adalah praktisi data aktif serta mahasiswa dan alumni terbaik bidang statistika, ilmu komputer, dan matematika dari kampus ternama Indonesia, yang terbiasa membimbing dari nol.
Kualifikasi Guru
- Praktisi data aktif dan alumni Statistika, Ilmu Komputer, serta Matematika dari kampus ternama
- Berpengalaman mengerjakan proyek data dan machine learning nyata
- Lolos seleksi kemampuan teknis dan tes mengajar
- Menguasai stack modern: Python, pandas, scikit-learn, hingga SQL dan visualisasi
Kak Mahfuzha I.
Statistika IPB
Machine Learning & Python4.96 tahun pengalaman
“Data science bukan soal hafal rumus, tapi terbiasa bertanya pada data dan mencari jawabannya.”
Kak Verry W.
Ilmu Komputer UI
Data Analysis & Visualisasi4.95 tahun pengalaman
“Saat siswa pertama kali membuat grafik yang menjawab pertanyaannya sendiri, di situ data mulai terasa hidup.”
Kak Allisya I.
Matematika ITB
Statistika & Pemodelan4.95 tahun pengalaman
“Statistika adalah fondasi. Saya bantu siswa paham logikanya, bukan sekadar menjalankan fungsi.”
Kak Muhammad A.
Ilmu Komputer UGM
Machine Learning & MLOps4.84 tahun pengalaman
“Model bagus tidak cukup. Saya ajarkan cara membuatnya berjalan dan berguna untuk orang lain.”
Kak Nadia F.
Statistika UNPAD
Data Analysis & SQL4.94 tahun pengalaman
“Career switcher sering ragu mulai. Padahal dengan latihan terstruktur, mereka cepat menyusul.”
Kak Alifia S.
Sistem Informasi ITS
Python & Data Engineering4.95 tahun pengalaman
“Saya tidak hanya mengajar kode, tapi cara berpikir terstruktur saat menghadapi data berantakan.”
Apa Kata Siswa Kami
Cerita nyata dari mereka yang belajar data science bersama EduPoint.
Saya dari background ekonomi, nol pengalaman coding. Dalam 7 bulan les privat, sekarang sudah punya 3 proyek analisis di portofolio dan diterima magang sebagai data analyst. Mentornya sabar jelasin Python dari dasar.
Hansen H.
Career switcher dari ekonomi • Jakarta
Belajar otodidak dari kursus online bikin saya bingung urutannya. Dengan mentor, roadmap-nya jelas dari pandas sampai machine learning. Tiap sesi ada target dan proyek kecil yang langsung saya kerjakan.
Dewi M.
Mahasiswa Statistika • Bandung
Skripsi saya butuh analisis data dan model prediksi, tapi saya buntu. Mentor EduPoint dampingi dari pembersihan data sampai interpretasi hasil. Sidang saya berjalan lancar karena saya benar-benar paham analisisnya.
Nadya O.
Mahasiswa tingkat akhir • Surabaya
Saya manajer yang ingin bisa baca data sendiri tanpa selalu minta tim. Les privat fokus ke analisis dan visualisasi sesuai kebutuhan kerja saya. Sekarang saya bisa bikin dashboard sendiri untuk laporan.
Arif M.
Profesional, ingin naik level • Tangerang
Jadwal kerja saya padat, jadi les online malam hari sangat membantu. Sesinya direkam jadi bisa diulang. Pelan tapi konsisten, sekarang saya sudah nyaman dengan pandas dan scikit-learn.
Cantika N.
Karyawan, belajar sambil kerja • Depok
Saya suka sisi statistika dan mentor langsung arahkan ke pemodelan. Sekarang saya paham kapan pakai regresi atau klasifikasi dan cara mengevaluasinya. Rasanya seperti membuka cara berpikir baru.
Budi N.
Mahasiswa Matematika • Semarang
Anak saya kuliah dan ingin masuk bidang data. Mentornya membimbing dari Python sampai proyek nyata, dan rajin kasih feedback. Dia jadi makin percaya diri melamar magang data.
Gina N.
Orang tua mahasiswa • Jogja
Yang saya suka, belajarnya benar-benar berbasis proyek dengan dataset asli. Setiap modul selesai, ada analisis nyata yang masuk portofolio. Jadi belajar terasa ada hasilnya, bukan teori menggantung.
Vina S.
Career switcher dari marketing • Medan
Biaya Les Data Science
Harga transparan tanpa biaya tersembunyi. Pilih paket sesuai tujuan Anda.
Jaminan ganti mentor gratis jika belum cocok di 2 sesi pertama.Paket Coba
Cocok untuk mengenal mentor dan menemukan fokus belajar yang pas.
Rp 500.000
Rp 125.000/sesi • 4x pertemuan
Berlaku 1 bulan
- 4 sesi les
- Online atau kelompok kecil
- Penentuan fokus dan roadmap belajar
- Bisa ganti mentor
Populer
Paket Reguler
Pilihan paling populer untuk belajar konsisten tiap minggu.
Rp 960.000
Rp 120.000/sesi • 8x pertemuan
Berlaku 2 bulan
- 8 sesi les
- Tatap muka atau online
- Proyek analisis nyata untuk portofolio
- Review notebook tiap proyek
- Bisa ganti mentor
Paket Karier
Roadmap lengkap dari Python sampai portofolio data siap kerja.
Rp 1.840.000
Rp 115.000/sesi • 16x pertemuan
Berlaku 4 bulan
- 16 sesi les
- Tatap muka atau online
- Tuntas dari Python sampai machine learning
- Proyek data end-to-end untuk portofolio
- Persiapan portofolio dan interview data
Harga dapat menyesuaikan fokus belajar, lokasi, dan format les. Hubungi kami untuk penawaran pasti.
Ketersediaan Les Data Science
Les Online
Online WorldwideLes data science online tersedia untuk siswa di seluruh Indonesia maupun di luar negeri.
- Screen sharing dua arah dan pair coding
- Sesi direkam dan bisa diputar ulang
- Tanpa biaya transport
Les Tatap Muka
Semua KotaLes data science tatap muka, mentor datang ke rumah di kota-kota berikut.
Jakarta45+ tutorBandung24+ tutorSurabaya20+ tutorDepok16+ tutorTangerang15+ tutorBekasi14+ tutorBogor10+ tutorSemarang10+ tutor
+4 kota lainnyaPrestasi Siswa
Perjalanan Karier Siswa Kami
Cerita nyata dari mereka yang mengubah arah karier lewat data science.
Berhasil
Dari Admin Jadi Data Analyst
Anisa R.
Berhasil
Mahasiswa dengan Portofolio Machine Learning
Ismail H.
Berhasil
Profesional yang Naik ke Peran Data
Nisa N.
Pertanyaan Seputar Les Data Science
Jawaban untuk pertanyaan yang paling sering ditanyakan calon siswa.
Panduan Lengkap
Panduan Lengkap Les Data Science
Loading related programs...
Mulai Les Data Science Sekarang
Konsultasi gratis dengan tim kami untuk menemukan fokus belajar dan mentor yang paling pas untuk Anda.
Konsultasi gratis tanpa komitmenMentor praktisi data aktifJaminan cocok di 2 sesi pertama