"chapter_id","package_id","chapter_name","chapter_desc","ordering","creator_user_id","mini_quiz"
212,111,Lanjutan dasar-dasar R,"<p>Kamu akan belajar penggunaan <i>comment, vector&nbsp;&nbsp;</i>dan fungsi <i>summary</i>&nbsp; untuk mengenal karakteristik data.</p>",20,usr5,false
211,111,Dasar-dasar Pemograman R,"<p><span style=""color: rgb(34, 34, 34); font-family: tahoma, sans-serif; font-size: small;"">Kamu akan mengenal metode belajar dengan Live Code Editor dan dasar-dasar pemograman R.</span><br></p>",10,usr5,false
443,252,"Pivot, Melt, Stack &amp; Unstack","Pada bab ini kamu akan mempelajari bagaimana cara memformat ulang dataset dengan teknik pivot, melt, stack dan unstack.<p></p>",20,usr2450,false
169,88,Pendahuluan [Work in Progress],<p><br></p>,10,usr5,false
18,7,Mengoperasionalkan Model K-Means,<p>Mengoperasionalkan Model K-Means</p>,60,usr2450,false
200,102,Kesimpulan,<p>Ini adalah bab penutup yang merangkum apa yang telah Anda pelajari dan apa lagi tahapan berikutnya untuk meningkatkan keterampilan R Anda.</p>,40,usr5,false
170,88,Modeling [Work In Progress],<p><br></p>,20,usr5,false
202,104,Pendahuluan,"<p>Pada chapter ini kita akan belajar mengenai statistik inferensial. Statistika inferensial adalah cabang ilmu statistika yang<br>melibatkan estimasi dan uji hipotesa, mencari distribusi peluang data dan membuat kesimpulan mengenai<br>parameter suatu populasi berdasarkan statistik pada sampel<br></p>",10,usr44,false
241,104,Uji Hipotesa,<p>dalam dunia Data Scientist melakukan uji hipotesa sangat diperlukan untuk memeriksa data yang akan digunakan</p>,20,usr5,false
217,91,Penutup,Penutup dari course Introduction to SQL dengan ringkasan apa saja yang telah dipelajari dan apa yang bisa dilakukan selanjutnya.<p></p>,60,usr2450,false
171,88,Kesimpulan [Work in Progress],"",30,usr5,false
278,148,Bab 1,<p></p>,10,usr2450,false
282,156,"1",<p></p>,10,usr2450,false
184,93,Keyword INNER JOIN,"<p>Bab ini akan membahas detil penggabungan dengan menggunakan keyword INNER JOIN, yang lebih baik dan ekspresif daripada operator koma yang digunakan pada bab sebelumnya.</p>",20,usr2450,false
183,93,Penggabungan Table dari Relasi Kolom,<p>Bab ini membahas dasar mengenai konsep penggabungan table yang merupakan inti dari sistem database relasional. </p><p>Selain itu juga ditunjukkan praktek dan penjelasan penggunaan dua table sederhana dengan operator koma.<br></p>,10,usr2450,false
185,93,"Key Columns, Prefix dan Alias",<p></p>,30,usr2450,false
218,93,Menghubungkan Tiga Table atau Lebih,<p>Bab ini membahas penggunaan konstruksi JOIN untuk menangani tiga table atau lebih. Dan dijelaskan juga&nbsp;bagaimana prefix dan alias menjadi semakin diperlukan.</p>,40,usr2450,false
219,93,Penutup,<p>[TODO]</p>,50,usr2450,false
450,253,COVID-19 Di Sekitar,<p></p>,30,usr2450,false
541,288,Korelasi,Pada bagian ini kamu akan mengenal beberapa jenis korelasi dan bagaimana cara menghitung korelasi dan mengetahui kaitannya dengan kausalitas.&nbsp;<p></p>,50,usr7807,false
505,276,Platinum Package Chapter 1,<p>First chapter of platinum package 1</p>,10,usr307,false
313,164,Plot Pertama dengan Matplotlib,<p>Pada bagian ini kamu akan mempelajari bagaimana membuat grafik dengan menggunakan matplotlib.</p>,20,usr2450,false
292,90,tes,<p>123</p>,20,usr39114,false
279,149,Penggabungan Tabel dan Relasi Kolom,Pada bab ini kita akan belajar bagaimana menghubungkan dua buah tabel pada suatu <i>data base </i>yang kolomnya memiliki relasi.<p></p>,10,usr2450,false
280,149,Keyword INNER JOIN,<p>Kita akan mempelajari penggabungan dua atau lebih tabel yang memiliki relasi pada suatu <i>data base</i> dengan menggunakan keyword INNER JOIN.</p>,20,usr2450,false
308,163,Pengenalan Library dalam Python,<p>Pada bagian ini Kamu akan diperkenalkan pada library Python yang biasa digunakan dalam analisis data.</p>,10,usr2450,false
294,157,Pythons Conditioning &amp; Looping,<p>Kamu akan mempelajari proses pengkondisian dan proses perulangan pada bahasa pemrograman Python.</p>,40,usr2450,false
312,164,Pengenalan Matplotlib dan Persiapan Dataset,<p>Pada bagian ini akan dibahas pengenalan matplotlib dan persiapan dataset.</p>,10,usr2450,false
479,261,A. Pengantar,<p></p>,10,usr2450,false
301,161,Classes &amp; Objects,"<p>Kamu akan mempelajari class dan object dalam pemograman OOP dengan Python, dan Perilaku (behavior) dari class.</p>",20,usr2450,false
309,163,Exploratory Data Analysis dengan Pandas - Part 1,<p>Pada bagian ini Kamu akan mempelajari&nbsp;Exploratory Data Analysis&nbsp; (EDA) dengan menggunakan library pandas.</p>,20,usr2450,false
293,157,Python Operators,<p>Kamu akan mempelajari operator-operator apa saja yang digunakan dalam bahasa pemrograman Python.</p>,30,usr2450,false
296,160,Collection Manipulation dengan Python,"<p>Kamu akan mempelajari cara memanipulasi tipe data sequence, set dan map yang umum disebut dengan collection di Python.</p>",10,usr2450,false
299,160,Manipulasi Berkas Teks dan Library Matematika pada Python,<p>Kamu akan mempelajari teknik melakukan manipulasi berkas teks serta mempelajari library matematika sebagai <i>built-in&nbsp;</i><i>library&nbsp;</i>&nbsp;pada Python.</p>,40,usr2450,false
303,160,Mini Quiz,"Kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana yang akan mengukur pemahamanmu dari modul ""Basic Python for Data Professional Beginner - Part 2"".<p></p>",50,usr2450,false
311,163,Mini Project,"Pada bagian ini Kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana yang akan mengukur pemahaman Kamu dari modul ""Exploratory Data Analysis with Python for Beginner"".<p></p>",40,usr2450,false
558,292,Let's deep dive,<p></p>,20,usr5,false
551,290,Data Visualisasi Part 2,"Pembahasan lanjutan dari chapter ""Data Visualisasi"". Pembahasan di chapter ini berisi tentang visualisasi data statistik.<br><p></p>",40,usr73091,false
529,286,Data Visualization,<p></p>,50,usr23779,false
535,287,Menggali Lebih Dalam,<p></p>,40,usr7807,false
566,295,Mulai Membuat Plot Sederhana,<p></p>,20,usr7807,false
281,149,"Key Columns, Prefix dan Alias",<p>Agar proses penggabungan dua tabel&nbsp; atau lebih yang memiliki&nbsp; relasi satu sama lain pada <i>key column-</i>nya dapat dimudahkan dengan penggunaan <i>prefix</i> dan <i>alias</i>.&nbsp;</p>,30,usr2450,false
4,1,"Vector, List and Data Frame","<p>Disini Anda akan belajar mengenai konsep dan penggunaan tipe data fundamental penting: vector, list dan data frame.</p><p>Dengan menguasai tiga tipe data ini dan operasinya, Anda akan lebih mudah memahami R.</p>",20,usr2450,false
215,91,Prefix dan Alias,"<span id=""docs-internal-guid-d7421454-7fff-2666-d02c-52f0bbd8dc75""><span style=""font-size: 11pt; font-family: Arial; background-color: transparent; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;"">Pada bab ini akan diperkenalkan penggunaan SELECT terhadap penulisan identitas nama kolom dan table dengan lebih spesifik dan lengkap dengan menggunakan prefix dan alias.</span></span><p></p>",40,usr2450,false
216,91,Menggunakan Filter,"<p>Data-data yang tersimpan pada table tidak perlu diambil semuanya. Kita hanya perlu mengambil data dengan kondisi tertentu saja menggunakan filter, terutama jika datanya sudah tersimpan dalam jumlah besar.&nbsp;</p>",50,usr2450,false
182,91,Sistem Database Relasional,"<p><span style=""font-family: Arial; font-size: 14.6667px; white-space: pre-wrap;"">Bab ini memperkenalkan mengenai konsep sistem database relasional atau relational database management system (RDBMS) - dimana bahasa SQL digunakan.</span></p>",10,usr2450,false
214,91,Menentukan Kolom dan Jumlah Baris Yang Ditampilkan,"<p>Pada bab ini, kita akan mempraktekkan perintah SELECT lebih lanjut untuk mengambil kolom-kolom tertentu saja dari table. Dan juga untuk membatasi jumlah data yang akan diambil.</p><p><p></p></p>",30,usr2450,false
213,91,SQL dan perintah SELECT,"<p>Bab ini kita akan mempelajari apa yang dimaksud dengan perintah SQL, dan melakukan praktek langsung pengambilan data dengan perintah SELECT.</p><p><p></p></p>",20,usr2450,false
17,7,"""Pemaketan"" Model K-Means","<p>Setelah berhasil mempersiapkan data, menggunakan algoritma kmeans, dan akhirnya bisa memutuskan jumlah cluster terbaik.</p>",50,usr2450,false
38,2,Visualisasi Trend dengan Line Chart,<p>Visualisasi Trend dengan Line Chart</p>,50,usr2450,false
13,7,Customer Segmentation,<p>Apa itu Customer Segmentation?</p>,10,usr2450,false
14,7,Persiapan Data,<p>Persiapan Data itu penting! Kita akan mempelajari mempersiapkan data agar siap digunakan untuk menganalisis lebih lanjut.</p>,20,usr2450,false
15,7,Clustering dan Algoritma K-Means,<p>Clustering dan Algoritma K-Means</p>,30,usr2450,false
16,7,Menentukan Jumlah Cluster Terbaik,"<p>Dari informasi yang dihasilkan oleh function kmeans, metrick Sum of Squares (SS) atau sering disebut Sum of Squared Errors (SSE) sangat penting untuk dijadikan dasar kita menentukan jumlah cluster yang paling optimal.</p>
",40,usr2450,false
19,7,Penutup,<p>Akhir dari pelajaran Machine Learning For Marketing: Customer Segmentation.</p>,70,usr2450,false
25,11,Itemset and Rules,<p>Itemset and Rules</p>,50,usr2450,false
26,11,"Scoring and Evaluation: Support, Confidence and Lift","<p>Scoring and Evaluation: Support, Confidence and Lift</p>",60,usr2450,false
30,11,Penutup,</p>Penutup</p>,70,usr2450,false
32,2,Mengenal ggplot2,<p>Mengenal Penggunaan ggplot untuk menghasilkan Data Visualisasi dengan menggunakan R</p>,10,usr2450,false
33,2,"Dasar ""Kanvas"" untuk Grafik",<p>Membuat kanvas untuk memulai membangun plot dengan ggplot.</p>,20,usr2450,false
35,2,Data dan Aesthetic Mapping,<p>Data dan Aesthetic Mapping</p>,30,usr2450,false
37,2,Layer untuk Grafik Pertama: Scatter Plot,<p>Layer untuk Grafik Pertama: Scatter Plot</p>,40,usr2450,false
39,2,Bar Chart dan Pie Chart,<p>Bar Chart  dan Pie Chart</p>,60,usr2450,false
40,2,Histogram,<p>Histogram</p>,45,usr2450,false
41,2,Penutup,<p>Penutup</p>,70,usr2450,false
42,2,Membagi Grafik dengan Faceting,<p>Membagi Grafik dengan Faceting</p>,65,usr2450,false
46,12,Reading from Text and Excel File,"<p>Setelah menguasai penanganan data dengan Factor dan missing values. Saatnya kita langsung membaca data asli untuk diolah.</p>
<p>Untuk pembacaan data pada course ini, DQLab membagi ke dalam dua bab. Bab ini dikhususkan untuk membaca data dari file teks dan Excel. Sedangkan di bab lain (pada Part 2) akan difokuskan untuk membaca dari database.</p>",40,usr2450,false
43,12,Apa itu Data Preparation atau Data Wrangling?,"<p>""Data preparation accounts for about 80% of the work of data scientists""</p>",10,usr2450,false
45,12,Factor,"<p>Factor adalah suatu tipe variabel yang intensif digunakan di R – dengan demikian menjadi sangat penting untuk mempelajari Factor ini.</p>
<p>Walaupun awalnya kelihatan sederhana, namun Factor adalah salah satu bagian dari R yang paling sering ditanyakan. Penyebabnya karena fungsi analisa dan grafik yang banyak memanfaatkan factor dan kadang hasilnya tidak sesuai – contoh kasus dan solusinya termasuk yang akan dibahas pada bab ini.
</p>",30,usr2450,false
47,12,Structure Transformation,"<p>Bab ini membahas pengolahan data hasil pembacaan file seperti pemisahan, penggabungan kolom, dan normalisasi - sehingga lebih siap digunakan untuk tahap analisa</p> ",50,usr2450,false
44,12,Missing Value in R,"<p>Bab ini akan memperkenalkan apa dan kenapa missing value. Pelajari mengenai representasi missing value ini dalam bentuk NA, NaN, NULL dengan variasi dan perilakunya. Dan bagaimana cara mengelola missng value di R</p>",20,usr2450,false
20,11,Market Basket Analysis,<p>Bab pertama ini menjelaskan apa dan kenapa Market Basket Analysis yang akan dimanfaatkan pada bisnis ritel untuk menemukan <i>product packaging</i>&nbsp;yang tepat dan mengurangi masalah inventory.</p>,10,usr2450,false
49,7,K-Modes,<p>Updated Material for Customer Segmentation - Revision for k-means cases</b>,65,usr2450,false
23,11,"Item, Itemset and Rules","<p>Pembahasan mengenai konsep dasar agar bisa menggunakan algoritma secara efektif, yaitu mengenai item, itemset dan rules.&nbsp;</p>",30,usr2450,false
24,11,Item and Transaction,"<p>Bab ini menjelaskan lebih detil mengenai transaksi dan item yang terdapat dalam transaksi, serta berbagai teknik untuk menganalisa kedua objek ini.</p>",40,usr2450,false
48,12,Penutup Data Wrangling Part 1,<p>Penutup  Data Wrangling Part 1</p>,60,usr2450,false
3,1,Let&rsquo;s Get Started with R,"<p>Pada bab pembuka ini Anda akan belajar mengenai apa itu R, hubungannya dengan data science, dan kenapa seorang data scientist menggunakan R. </p><p>Anda juga akan dituntun dengan berbagai topik praktek dasar R.</p>",10,usr2450,false
466,257,Kenapa Perlu Visualisasi Data dan Bagaimana Caranya?,<p>Pada bagian ini kamu akan mempelajari kenapa visualisasi data dibutuhkan dan bagaimana cara memvisualisasikan data.</p>,10,usr2450,false
178,90,Pengenalan Excel,<p>Test</p>,10,usr2450,false
5,1,Chart and Graphic,"<p>Pada bab ini, Anda akan mempelajari secara singkat bagaimana membuat visualisasi data dengan ggplot2 - salah satu extension paling populer dari R.</p>
",30,usr2450,false
197,102,Let&rsquo;s Get Started with R,"<p>Pada bab pembuka ini Anda akan belajar mengenai apa itu R, hubungannya dengan data science, dan kenapa seorang data scientist menggunakan R. </p><p>Anda juga akan dituntun dengan berbagai topik dengan praktek yang fundamental tapi mudah dicerna.</p>",10,usr2450,false
199,102,Graphic,"<p>Pada bab ini, Anda akan mempelajari satu contoh singkat bagaimana visualisasi data frame yang telah kita pelajari dapat dihasilkan di R dengan fungsi pada package ggplot2 .<br><br></p>
",30,usr2450,false
198,102,Data Frame dan File Excel,"<p>Pada bab ini Anda akan belajar mengenai tiga hal, yaitu:<br>- Data Frame<br>- Package<br>- Cara Membaca File Excel</p>",20,usr2450,false
181,90,Advance Excel,<p>Test</p>,10,usr2450,false
73,13,Standarisasi Kolom Tanggal Lahir,<p>Bab ini memfokuskan diri melakukan standarisasi kolom tanggal lahir hingga memiliki satu format saja</p>,70,usr2450,false
74,13,Pengantar Data Wrangling Part 2,<p>Pengantar Data Wrangling Part 2</p>,10,usr2450,false
75,13,"Mengenal Data ""Kotor"" Pelanggan (Messy Data)","<p>Mengenal Data ""Kotor"" Pelanggan (Messy Data)</p>",20,usr2450,false
76,13,Data Profiling,<p>Data profiling adalah tahap awal untuk melakukan data cleansing. Di dalam proses ini melakukan aktifitas yang sederhana tapi penting.</p>,30,usr2450,false
77,13,SQL dan Sistem Database Relasional,"<p>Kemampuan data wrangling tidak terlepas dari kemampuan untuk membaca berbagai sumber data, salah satu yang paling populer adalah membaca sistem database relasional.</p>",40,usr2450,false
78,13,Data Cleansing pada Kolom Nama,"<p>Bab ini memfokuskan diri memperbaiki teks nama yang tidak lazim. Sesuai dengan definisi pada bab ""Data Profiling"".</p>",50,usr2450,false
80,13,Data Cleansing untuk Kolom Character Lain,"<p>Bab ini memfokuskan diri menangani cleansing beberapa kolom character selain nama yaitu alamat, kode pos, aktif, dan nomor telepon</p>",60,usr2450,false
81,13,Mencari dan Menangani Data Duplikat ,<p>Data duplikat adalah salah satu tantangan paling berat yang perlu ditemukan agar kualitas data meningkat. Bab ini akan mengajarkan bagaimana mencari dan menangani data duplikat.</p>,80,usr2450,false
82,13,Data Enrichment,"<p>Banyaknya data yang tidak memiliki nilai (missing value) di dataset pelanggan akan mengganggu analisa. Pada bab ini, kita akan coba mempelajari cara mencari nilai yang dapat menggantikan missing value ini.</p>",90,usr2450,false
79,13,Kesimpulan Data Wrangling with R (Part 2),"<p>Kesimpulan sekaligus penutup bab ""Data Wrangling with R - Part 2""</p>",110,usr2450,false
147,80,Excercise,Excercise pemograman R<br><br>,30,usr2450,false
84,15,Dasar-dasar Statistik,"<p>Pada chapter 1 kita akan belajar</p><ul style='color:black;'><li>Pengertian statistik</li><li>Jenis-jenis Data</li><li>Estimasi karakteristik Data</li></ul>
",10,usr2450,false
85,15,Analisis Data Sederhana,"<p>Pada Chapter ini kita akan mempelajari:</p>
<ul style='color:black;'>
	<li>Analisis Deskriptif</li>
	<li>Pengenalan Uji Hipotesis</li>
	<li>Analisis Hubungan 2 Variabel</li>
</ul>
",20,usr2450,false
109,16,Machine Learning for Retail,<p>Machine Learning for Retail</p>,10,usr2450,false
110,45,What's Python,"<p>Pendahuluan tentang Python, The Most Popular Data Science Programming Language</p>",10,usr2450,false
111,45,Struktur Kontrol: Percabangan Keputusan,"<p>Mengetahui penggunaan IF, ELSE dan IF ELSE dalam Python</p>",20,usr2450,false
113,45,Perulangan,<p>Mengetahui tentang perulangan pada Python</p>,40,usr2450,false
114,45,Function,<p>Cara Menggunakan dan Memanggil Function dalam Python</p>,50,usr2450,false
115,45,Modul dan Package,<p>Cara Melakukan Import Package dan Memanggil Modul dalam Python</p>,60,usr2450,false
116,45,Membaca dari File ,<p>Melakukan Pembacaan File dalam Python</p>,70,usr2450,false
117,45,Grafik Dasar dengan Matplotlib,<p>Melakukan Generate Grafik dengan Matplotlib</p>,80,usr2450,false
148,80,Basic Plot,<p>Basic Plot in Programming in R<br><br></p>,40,usr2450,false
149,80,Simple Linear Regression,"<p><span lang=""EN-US"" style=""font-size:11.0pt;line-height:
107%;font-family:&quot;Calibri&quot;,sans-serif;mso-ascii-theme-font:minor-latin;
mso-fareast-font-family:Calibri;mso-fareast-theme-font:minor-latin;mso-hansi-theme-font:
minor-latin;mso-bidi-font-family:&quot;Times New Roman&quot;;mso-bidi-theme-font:minor-bidi;
mso-ansi-language:EN-US;mso-fareast-language:EN-US;mso-bidi-language:AR-SA"">Simple
Linear Regression</span><br></p>",50,usr2450,false
144,79,Data Missing Hingga Normalisasi Data,"<p>Cara menanggulangi data yang hilang hingga mempelajari data yang normal.</p>
",20,usr2450,false
142,79,Cara Membaca Data Menggunakan Pandas,"<p>Pandas merupakan salah satu alternatif library yang sering digunakan untuk proses data wrangling. Pandas merupakan toolkit yang powerfull sebagai analisis data diawal dan pengenalan struktur dataset dalam Python. Mengaktifkan Pandas sangat mudah didalam python. Cukup dengan melakukan import seperti dibawah ini.</p>
<p><em>import pandas</em></p>
<p>Untuk mempermudah akses dan mempersingkat penamaan biasanya import pandas menggunakan inisial seperti dibawah ini:</p>
<p>Import pandas as pd</p>
<p>Setelah melakukan import Anda sudah bisa menggunakan pandas. Untuk lebih memahami lagi apa itu pandas silahkan membaca dokumentasi dari pandas agar mudah untuk melakukan eksplorasi dengan menggunakan pandas.</p>",10,usr2450,false
145,80,Pendahuluan,<p>Memahami dasar-dasar penggunaan R.</p>,10,usr2450,false
146,80,Advantages of R &amp; Basic functions,<p>Penggunaan basic function pemograman R.</p>,20,usr2450,false
150,80,R &amp; Rstudio and Testimonial,<p>Testimonial</p>,60,usr2450,false
112,45,Operator Matematika dan Pembanding,<p>Penggunaan Operator Matematika dan Pembanding Pada Python</p>,30,usr2450,false
506,277,Platinum Package 2 Chapter 1,<p></p>,10,usr307,false
480,261,B. Data,<p></p>,20,usr2450,false
517,284,Pendahuluan,<p>Pengantar untuk project Data Analyst yang akan kamu kerjakan.</p>,10,usr2450,false
21,11,Algoritma Apriori,"<p>Pengenalan terhadap algoritma apriori sebagai implementasi Market Basket Analysis di R, terutama kenapa algoritma ini bisa membantu menemukan paket produk terbaik dari sekian banyak kombinasi yang dihasilkan.</p>",20,usr2450,false
152,81,Desicion Tree,"<p>Penjelasan mengenai konsep decision tree, dan implementasi machine learning menggunakan fungsi rpart di R.</p>",20,usr2450,false
162,83,Pengenalan tool LinkR,<p>Tools yang akan&nbsp;membantu untuk mededuplikasi data</p>,30,usr2450,false
157,81,Penutup,<p>Bab penutup yang berisi summary atas apa yang dilakukan.</p>,70,usr2450,false
158,82,R Exercises,"",10,usr2450,false
151,81,Credit Risk dan Model Prediksi,"<p>Pengenalan terhadap mengenai credit risk dan credit rating prediction dan apa manfaatnya untuk industri finansial pemberi pinjaman seperti bank, multi finance, asuransi, dan lain-lain.</p>",10,usr2450,false
153,81,Algoritma C5.0,"<p>Penjelasan ringkas algoritma C5.0, persiapan data dan penggunaan algoritma untuk menghasilkan model credit risk.</p>",30,usr2450,false
154,81,Memahami Output dari Fungsi C5.0,<p>Bab ini akan berfokus pada tahap memahami hasil dari C5.0.</p>,40,usr2450,false
156,81,Menggunakan Model untuk Prediksi,<p>Bab ini berisi cara bagaimana kita menggunakan model ini untuk melakukan prediksi risk rating dari data pengajuan pinjaman baru.</p>,60,usr2450,false
155,81,Evaluasi Model,"<p>Setelah model dihasilkan, kita perlu fokus mengevaluasi kelayakan model untuk digunakan.</p>",50,usr2450,false
159,82,ARIMA,"",20,usr2450,false
160,83,Apa itu Data deduplication,<p>Mengetahui penyebab&nbsp;dari&nbsp;data yang duplikasi hingga akibat yang disebabkan oleh data duplikat.</p>,10,usr2450,false
161,83,Penggunaan Dataset yang digunakan,<p>Pelajari lebih lanjut contoh data yang duplikat.</p>,20,usr2450,false
163,83,Penggunaan LinkR dengan Dataset Pelanggan,<p>Penggunaan LinkR dengan&nbsp;Dataset Pelanggan yang sebelumnya dibahas.</p>,40,usr2450,false
164,84,R Exercises,"",10,usr2450,false
165,85,DQLab Churn Predictions Content,"",10,usr2450,false
166,85,Tool Churn Analysis,"",20,usr2450,false
167,86,R Exercises,"",10,usr2450,false
285,158,Project Kerjasama DQLab dengan CT Corp,"<p style=""margin:0cm;margin-bottom:.0001pt;text-align:justify;line-height:150%""><b><span style=""font-family: Arial, sans-serif;"">CT Corp</span></b><span style=""font-family: Arial, sans-serif;""> adalah konglomerat konsumen
terbesar dan berkembang pesat di Indonesia dengan bisnis utama di perbankan,
jasa keuangan,&nbsp;media, gaya hidup, hiburan, sumber daya alam, dan F&amp;B.
CT Corp telah mendirikan perusahaan yang kuat di pasar konsumen seperti: </span><b><span style=""font-size: 11pt; line-height: 150%; font-family: Arial, sans-serif;"">Bank Mega, Bank Mega Syariah, Mega Life, DetikNetwork, TRANSMEDIA
(Trans TV, Trans 7, TV CNN Indonesia, CNNIndonesia.com, CNBC TV,
(CNBCIndonesia.com), Trans Fashion, Transmart (Carrefour), and F&amp;B (Baskin
Robins, Coffee Bean, Wendy’s).</span></b><o:p></o:p></p><p></p>",10,usr2450,true
287,158,Probabilitas,Tes Probabilitas ini dirancang untuk memperlihatkan kemampuan member dalam mengkoseptualisasikan pengetahuan dalam bidang probabilitas.<p></p>,20,usr2450,true
288,158,Statistik,<p>Tes Statistik ini dirancang untuk memperlihatkan pengetahuan member terkait dasar-dasar ilmu statistik.<br></p>,30,usr2450,true
289,158,Interpretasi Model,<p>Tes Interpretasi Model ini&nbsp; dirancang untuk memperlihatkan kemampuan member dalam memberikan insight/kesimpulan dan pengambilan keputusan pendukung terkait dengan model yang dibangun melalui penerapan data science.<br></p>,40,usr2450,true
307,162,Lanjutan Dasar-dasar Python,"<p><span style=""font-family: Arial, sans-serif; font-size: 11pt;"">Kamu akan memahami tipe data pada Python dan menerapkan teknik memanggil library pada
Python.</span><br></p>",20,usr2450,false
467,257,Jenis Grafik dan Penggunaannya,<p>Pada bagian ini kamu akan mempelajari jenis-jenis grafik apa saja yang cocok digunakan dalam memvisualisasikan data.<br></p>,20,usr2450,false
474,259,Epilog,<p></p>,40,usr2450,false
306,162,Dasar-dasar Python,"<p><span lang=""EN"" style=""font-size:11.0pt;line-height:
115%;font-family:&quot;Arial&quot;,sans-serif;mso-fareast-font-family:Arial;mso-ansi-language:
EN;mso-fareast-language:IN;mso-bidi-language:AR-SA"">Kamu akan mengenal metode belajar dengan Live Code Editor dan dasar-dasar pemrograman Python.&nbsp;</span><br></p>",10,usr2450,false
481,261,C. Melengkapi SQL,<p></p>,30,usr2450,false
508,211,Materi Video Bagian 5 - 8,"<p>Pada bagian ini, kamu akan mempelajari materi video dan mengerjakan quiz di setiap akhir video. Materi pada bagian ini terdiri dari :&nbsp;</p><p>Bagian 5 : Menggunakan Fungsi VLOOKUP dan HLOOKUP</p><p>Bagian 6 : Mengenal dan Menggunakan Pivot Table</p><p>Bagian 7 : Filter dan Sorting pada Pivot Table</p><p>Bagian 8 : Menggunakan Makro</p>",20,usr7807,false
284,157,Python Variables &amp; Data Types,<p>Kamu akan mempelajari cara mendefinisikan suatu variabel dan memahami tipe data pada Python.</p>,20,usr2450,false
290,158,Tantangan Pemrograman Python,<p>Tes Pemograman ini dirancang untuk memperlihatkan kemampuan member dalam menrepakan logical thinking (berfikir logis) melalui kode-kode program yang ditanyakan. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Python.<br></p>,50,usr2450,true
300,161,Pengantar Object Oriented Programming,<p>Kamu akan mempelajari konsep object oriented programming (pemrograman berorientasi objek) dalam bahasa pemrograman Python.</p>,10,usr2450,false
302,161,Encapsulation &amp; Inheritance,<p>Kamu akan mempelajari teknik encapsulation dan inheritance dari suatu class.</p>,30,usr2450,false
304,161,Polymorphism &amp; Overloading,<p>Kamu akan mempelajari konsep polymorphism dan overloading dalam pradigma OOP melalui bahasa pemrograman Python.</p>,40,usr2450,false
291,158,Penutup,"<p></p><p class=""MsoNormal"" style=""text-align:justify;line-height:150%""><span style=""text-align: left; font-size: 12pt;"">Selamat, kamu berhasil menyelesaikan project ini!</span><br></p><p></p>",60,usr2450,true
518,284,Theoritical Test,<p>Pada bagian ini kamu akan diuji pengetahuan teroritisnya.</p>,20,usr2450,false
530,286,Summary Pembelajaran,<p></p>,60,usr23779,false
536,287,Penutup,<p></p>,50,usr7807,false
310,163,Exploratory Data Analysis dengan Pandas - Part 2,"<span style=""color: rgb(33, 37, 41); font-size: 16px;"">Pada bagian ini Kamu akan mempelajari&nbsp;Exploratory Data Analysis&nbsp; (EDA) secara grafis dengan menggunakan library pandas.</span><p></p>",30,usr2450,false
509,183,Materi Video Bagian 4 - 6,"<p>Pada bagian ini, kamu akan mempelajari materi bagian 4 sampai 6 melalui video dan menyelesaikan quiz.&nbsp;</p><p>Memasukkan Data Transaksi untuk Pertama Kali.&nbsp;&nbsp;</p><p>Memahami Alamat Cell pada Excel.</p><p>Menggunakan Rumus dan Fungsi Perhitungan Sederhana.</p>",20,usr7807,false
510,183,Materi Video Bagian 7 - 9,"<p>Pada bagian ini, kamu akan menyelesaikan pelatihan bagian 7 hingga 9 dengan belajar melalui video dan mengerjakan quiz.&nbsp;</p><p>Memperbaiki Tampilan dengan Formatting dalam Excel.</p><p>Mengurutkan dan Menyaring Data.</p><p>Menghasilkan Grafik (Charts).</p>",30,usr7807,false
444,252,Aggregation &amp; GroupBy,"Teknik aggregasi dan groupby digunakan untuk melihat dataset dari point of view yang berbeda misalnya kamu memerlukan pengelompokan data atau menentukan resume dari data secara keseluruhan atau masing-masing kelompok datanya, misal dari sisi rata-rata, nilai tengah, nilai maksimum, nilai minimum dan yang lainnya.<p></p>",30,usr2450,false
519,284,Coding Test: Data Preparation,<p>Di bagian ini kamu akan diuji terkait keahlian kamu dalam menggunakan library python untuk membuat rekomendasi dan visualisasi yang tepat dari data retail sehingga dapat membantu proses pengambilan keputusan bisnis di tahap persiapan data.</p>,30,usr2450,false
446,252,Mini Project,"<p class=""MsoNormal"" style=""margin: 0pt 0pt 0.0001pt; line-height: 16.72px;"">Pada bagian ini kamu akan mengerjakan sebuah mini project dari Andra terkait perbandingan performa dari setiap cabang di berbagai kota. Tentunya apa yang telah kamu pelajari dalam modul ini berguna dalam menyelesaikan project dari Andra.&nbsp;</p><p></p>",50,usr2450,false
468,257,Mini project,"<p>Pada bagian ini kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana yang akan mengukur pemahaman kamu dari modul ""Introduction to Data Visualization"".<br></p>",30,usr2450,false
475,260,Pendahuluan,<p></p>,10,usr2450,false
525,286,Mind Mapping Materials,"<p>Awalan yang baik dan terstruktur ternyata akan makin mempermudah kamu mendapatkan informasi atau insight dari setiap pembelajaran yang kamu lakukan. Yuk, pahami mind mapping materials untuk modul ini.</p>",10,usr23779,false
482,261,D. Membuat SQL,<p></p>,40,usr2450,false
531,287,Pengantar,<p></p>,10,usr7807,false
552,290,Regresi Linier Sederhana,Regresi linier merupakan salah satu model statistik yang banyak digunakan. Pembahasan di chapter ini berisi tentang penjelasan regresi linier sederhana.<br><p></p>,50,usr73091,false
559,292,Penutup,<p></p>,30,usr5,false
567,295,Mengenal Berbagai Geom,<p></p>,30,usr7807,false
542,289,Testing 01,<p></p>,10,usr2450,false
537,288,Pengenalan Statistika dan Package Statistika di Python,"<span id=""docs-internal-guid-4877b541-7fff-6197-59c1-f5137cc4bfb5""><span style=""font-size: 11pt; font-family: Poppins, sans-serif; background-color: transparent; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;"">Di tahapan ini, kamu akan mempelajari jenis data di dalam statistika dan akan berkenalan dengan library di dalam Python yang dapat kamu gunakan untuk mengolah statistika.</span></span><p></p>",10,usr7807,false
560,293,Mempersiapkan Library dan Data,<p></p>,10,usr7807,false
447,249,Modelling: Gradient Boosting Classifier,<p></p>,70,usr2450,false
451,253,Menggali Lebih Dalam,<p></p>,40,usr2450,false
469,259,Prolog,<p></p>,10,usr2450,false
314,164,Kustomisasi Grafik - Part 1,<p>Pada bagian ini kamu akan mempelajari dan mempraktekkan bagaimana cara mengkustomisasi grafik (bagian pertama) yang telah kamu buat sebelumnya agar penampilannya menarik.</p>,30,usr2450,false
315,164,Kustomisasi Grafik - Part 2,<p>Pada bagian ini kamu akan mempelajari dan mempraktekkan bagaimana cara mengkustomisasi grafik (bagian kedua) yang telah kamu buat sebelumnya agar penampilannya menarik.<br></p>,40,usr2450,false
476,260,Mengakses Data Covid-19 Dari https://covid19-api.org,<p></p>,20,usr2450,false
520,284,Coding Test: Data Visualization,"<p><span style=""color: rgb(33, 37, 41);"">Di bagian ini kamu akan diuji terkait keahlian kamu dalam menggunakan library python untuk membuat rekomendasi dan visualisasi yang tepat dari data retail sehingga dapat membantu proses pengambilan keputusan bisnis di tahap EDA dengan&nbsp; visualisasi data.</span><br></p>",40,usr2450,false
526,286,Data Ingestion,<p></p>,20,usr23779,false
532,287,Bermain API,"<p>Seperti telah disinggung sebelumnya, dalam proyek ini Anda akan menggunakan data yang disediakan di portal covid19.go.id. Adapun cara untuk mengambil data dari portal tersebut secara langsung adalah dengan menggunakan Application Programming Interface (API). Secara sederhana API dapat dipahami sebagai cara komputer untuk berkomunikasi dengan komputer lainnya sehingga dapat terjadi transaksi pertukaran data.</p>",20,usr7807,false
538,288,Pengenalan Numpy dan Pandas,"<span id=""docs-internal-guid-fff18109-7fff-c259-023b-fac4a1b928af""><span style=""font-size: 11pt; font-family: Poppins, sans-serif; background-color: transparent; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;"">Kamu akan mengenal library dalam Python, menggunakan numpy &amp; pandas. Kamu akan belajar teknik import data untuk diolah lebih mendetail.</span></span><p></p>",20,usr7807,false
539,288,Ukuran Pusat,"<span id=""docs-internal-guid-541d2f91-7fff-106a-550e-d7f9a45a4fd8""><span style=""font-size: 11pt; font-family: Poppins, sans-serif; background-color: transparent; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;"">Kamu akan mengenal ukuran pusat atau measures of central tendency. Terdapat beberapa jenis ukuran pusat yang dapat kamu gunakan untuk menganalisis data. Beberapa jenis ukuran pusat diantaranya adalah mean, median, dan modus.</span></span><p></p>",30,usr7807,false
477,260,Kasus Covid-19 di Dunia dan Negara Mana yang Tertinggi,<p></p>,30,usr2450,false
327,169,Pengenalan Machine Learning,"<p>Pada bagian ini kamu akan berkenalan dengan machine learning sebagai suatu&nbsp;teknik dimana komputer dapat mengekstraksi atau mempelajari pola dari suatu data, kemudian dengan pola yang telah dipelajari dari data historis, komputer mampu mengenali dan memprediksi trend, hasil atau kejadian di masa mendatang atau dari observasi baru tanpa perlu diprogram secara eksplisit.</p>",10,usr2450,false
329,169,Pemodelan dengan Scikit-Learn,<p>Pada bagian ini kamu akan mempelajari bagaimana membangun suatu model machine learning dengan menggunakan library python: Scikit-Learn.</p>,30,usr2450,false
173,89,Reduksi Dimensi,<p>Pada bagian ini kita akan mempelajari teknik Principal Component Analysis untuk dapat melakukan standarisasi variabel. Kita bisa mendapatkan variable baru dengan menggunakan vektor eigen.</p>,20,usr2450,false
174,89,Studi Kasus: 4 Variabel,"<span xss=removed>Pada bagian ini kita akan menggunakan data
credit rating untuk berlatih menggunakan metode PCA. Kita akan mereduksi data
set dengan 4 variabel numerik prediktor menjadi 2 Principal Component.</span>",30,usr2450,false
175,89,Studi Kasus: 8 Variabel,"<span xss=removed>Pada bagian ini kita akan menggunakan data
credit rating untuk berlatih menggunakan metode PCA. Kita akan mereduksi data
set dengan 8 variabel numerik prediktor menjadi 2 Principal Component.</span>",40,usr2450,false
180,89,Kesimpulan,<p>Pada bagian ini kita akan mengetahui keterbatasan dari PCA dan alternatif lain yang dapat digunakan untuk mereduksi dimensi.</p>,70,usr2450,false
172,89,Pendahuluan,<p>Pada bagian ini kita akan mempelajari algoritma decision tree C5.0 untuk dapat memprediksi credit scoring/ rating suatu nasabah. Kita akan mengklasifikasikan credit scoring/ rating secara akurat dengan menggunakan teknik statistika Principal Component Analysis.Pada bagian ini kita akan mempelajari algoritma decision tree C5.0 untuk dapat memprediksi credit scoring/ rating suatu nasabah. Kita akan mengklasifikasikan credit scoring/ rating secara akurat dengan menggunakan teknik statistika Principal Component Analysis.</p>,10,usr2450,false
179,89,Teori Penunjang (Aljabar Linier),"<p>Pada bagian ini, kita akan mempelajari nilai Eigen dan vektor Eigen untuk dapat membuat PCA.</p>",60,usr2450,false
445,252,Time Series in Pandas,Time series merupakan kumpulan dataset yang indexnya berupa waktu. Data seperti ini umum dijumpai pada proses yang melibatkan suatu event. Pada bagian ini kamu akan mempelajari dataset dengan index waktu ini atau dikenal dengan time series.&nbsp;<p></p>,40,usr2450,false
317,165,Jenis-Jenis Visualisasi Data dan Tujuannya,<p>Pada bagian ini kamu akan mempelajari apa saja jenis-jenis dari grafik yang digunakan berdasarkan apa/hubungan apa yang akan divisualisasikan.</p>,10,usr2450,false
452,253,Penutup,<p></p>,50,usr2450,false
470,259,INDO-DAPOER,<p></p>,20,usr2450,false
316,164,Mini Project,"<span style=""color: rgb(33, 37, 41);"">Pada bagian ini kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana yang akan mengukur pemahaman kamu dari modul ""</span><font color=""#212529"">Data Visualization with Python Matplotlib for Beginner - Part 1"".</font><p></p>",50,usr2450,false
318,165,Membuat Multi-line Chart dan Kustomisasi Lanjutan,<p>Pada bagian ini kamu akan mempelajari bagaimana membuat multi-line chart dan mengkostumisasinya agar visualisasinya menjadi lebih menarik dan memberikan insight yang berguna.</p>,20,usr2450,false
515,281,Sampai Disini?,"<p>Penutupan Module <i>""A Walk Into Sensory Science"".</i><br></p>",40,usr73091,false
320,165,Membuat Histogram dan Scatterplot,"<p><font color=""#212529"">Pada bagian ini kamu akan mempelajari bagaimana membuat Histogram dan Scatterplot&nbsp;serta bagaimana mengkostumisasinya agar visualisasinya menjadi lebih menarik dan memberikan insight yang berguna dengan menggunakan matplotlib tentunya.</font><br></p>",40,usr2450,false
321,165,Mini Project,"<span style=""color: rgb(33, 37, 41);"">Pada bagian ini kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana yang akan mengukur pemahaman kamu dari modul ""</span><font color=""#212529"">Data Visualization with Python Matplotlib for Beginner - Part 2"".</font><p></p>",50,usr2450,false
328,169,Eksplorasi Data &amp; Data Pre-processing,<p>Pada bagian ini kamu akan mempelajari ekplorasi data dan data pre-processing sebagai bagian awal untuk pembuatan model dengan menggunakan machine learning nantinya.&nbsp;</p>,20,usr2450,false
330,169,Supervised Learning - Algorithm,<p>Pada bagian ini kamu akan mempelajari algoritma-algoritma yang digunakan dalam machine learning jenis&nbsp;Supervised Learning baik algoritma untuk klasifikasi atau regresi.</p>,40,usr2450,false
323,166,Data Cleansing,<p>Pada bagian ini kamu akan mempelajari bagaimana caranya membersihkan data agar siap digunakan untuk tahap selanjutnya.</p>,20,usr2450,false
514,281,"Lebih Sederhana, Lebih Cepat!",<p>Analisis data riset sensoris menggunakan SenseHub.</p>,30,usr73091,false
512,281,Ilmu Sensoris 101,<p>Pengenalan mengenai ilmu sensoris.<br></p>,10,usr73091,false
322,166,Data Profiling,Pada bagian ini kamu akan mempelajari bagaimana memprofile suatu data secara statistik sehingga data kamu dapat dibersihkan (cleansing) nantinya.<p></p>,10,usr2450,false
324,166,Mini Project,"<p><span style=""font-size: 14px; color: rgb(33, 37, 41);"">Pada bagian ini kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana yang akan mengukur pemahaman kamu dari modul ""</span><font color=""#212529"" style=""""><span style=""font-size: 14px;"">Data Quality with Python for Beginner"".</span></font><br></p>",30,usr2450,false
521,284,Coding Test: Modelling,"<p><span style=""color: rgb(33, 37, 41);"">Di bagian ini kamu akan diuji terkait keahlian kamu dalam menggunakan library python untuk membuat rekomendasi dan visualisasi yang tepat dari data retail sehingga dapat membantu proses pengambilan keputusan bisnis di tahap pemodelan data dengan menggunakan klasifikasi.</span><br></p>",50,usr2450,false
527,286,Data Transformation,<p></p>,30,usr23779,false
533,287,COVID-19 Di Sekitar,<p></p>,30,usr7807,false
554,291,Pendahuluan,"Pada bagian ini, kamu akan mempelajari bagaimana cara menampilkan informasi tertentu dari tabel data customer dengan menggunakan fungsi SELECT.&nbsp;<p></p>",10,usr5,false
561,293,Melakukan Eksplorasi Data,<p></p>,20,usr7807,false
334,170,Project Kerjasama DQLab dengan CT Corp,"<p><span style=""font-weight: bolder; color: rgb(33, 37, 41); text-align: justify;""><span style=""font-family: Arial, sans-serif;"">CT Corp</span></span><span style=""color: rgb(33, 37, 41); text-align: justify; font-family: Arial, sans-serif;"">&nbsp;adalah konglomerat konsumen terbesar dan berkembang pesat di Indonesia dengan bisnis utama di perbankan, jasa keuangan,&nbsp;media, gaya hidup, hiburan, sumber daya alam, dan F&amp;B. CT Corp telah mendirikan perusahaan yang kuat di pasar konsumen seperti:&nbsp;</span><span style=""font-weight: bolder; color: rgb(33, 37, 41); text-align: justify;""><span style=""font-size: 11pt; line-height: 22px; font-family: Arial, sans-serif;"">Bank Mega, Bank Mega Syariah, Mega Life, DetikNetwork, TRANSMEDIA (Trans TV, Trans 7, TV CNN Indonesia, CNNIndonesia.com, CNBC TV, (CNBCIndonesia.com), Trans Fashion, Transmart (Carrefour), and F&amp;B (Baskin Robins, Coffee Bean, Wendy’s).</span></span><br></p>",10,usr26615,false
562,293,Mempersiapkan Data Sebelum Permodelan,<p></p>,30,usr7807,false
342,177,Kenapa Perlu Visualisasi Data dan Bagaimana Caranya?,Pada bagian ini kamu akan mempelajari kenapa visualisasi data dibutuhkan dan bagaimana cara memvisualisasikan data.<p></p>,10,usr2450,false
336,171,Fungsi di SQL,Kamu akan memahami fungsi di SQL terutama fungsi matematika yang umum digunakan.<p></p>,10,usr2450,false
348,179,Pendahuluan,<p>Pengenalan awal dan penggunaan Data set yang digunakan</p>,10,usr5,false
341,171,Mini Project,"<span style=""color: rgb(33, 37, 41);"">Kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana yang akan mengukur pemahaman Kamu dalam mempelajari rangkaian modul ""</span><font color=""#212529"" style="""">Fundamental SQL Using FUNCTION and GROUP BY"".</font><p></p>",40,usr2450,false
337,171,Fungsi Text di SQL,Kamu akan memahami fungsi di SQL terutama fungsi text yang umum digunakan.<p></p>,20,usr2450,false
409,244,Mini Project,"<span style=""color: rgb(33, 37, 41);"">Pada bab Mini Project ini kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana yang akan mengukur pemahaman Kamu dalam mempelajari rangkaian modul ""</span><font color=""#212529"" style="""">Fundamental SQL Using INNER JOIN and UNION"".</font><p></p>",40,usr2450,false
349,179,Mencari korelasi dan melakukan data cleansing sederhana,<p>Pada Chapter ini akan membahas untuk mencari korelasi antar kolom pada data dan melakukan pembersihan data terhadap data-data yang hilang.</p>,20,usr5,false
344,177,Mini project,"<span style=""color: rgb(33, 37, 41);"">Pada bagian ini kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana yang akan mengukur pemahaman kamu dari modul ""</span><font color=""#212529"">Introduction to Data Visualization</font><font color=""#212529"" style=""color: rgb(33, 37, 41); font-size: 16px;""><span style=""font-size: 14px;"">"".</span></font><p></p>",30,usr2450,false
350,179,Exploring Data,<p>Menghasilkan plot untuk membaca isi dari data tersebut</p>,30,usr5,false
351,179,Feature Engineering,<p>Melakukan Feature Engineering</p><p><br></p>,40,usr5,false
352,179,Hasil Contoh Modeling dari Feature Engineering,<p>Pada Chapter ini hanya membahas hasil dari Feature Engineering yang telah dilakukan dengan membuat model.</p>,50,usr5,false
333,170,Data Engineer Coding Challenge ,"<p>Sebagai seorang Data Engineer, Anda diminta untuk menggali informasi dari Wikipedia dan membuat fungsi menggunakan Regular Expression dengan bahasa pemrograman Python</p>",20,usr26615,false
343,177,Jenis Grafik dan Penggunaannya,Pada bagian ini kamu akan mempelajari jenis-jenis grafik apa saja yang cocok digunakan dalam memvisualisasikan data.<p></p>,20,usr2450,false
331,169,Unsupervised Learning - Algorithm,"<p><span style=""color: rgb(33, 37, 41);"">Pada bagian ini kamu akan mempelajari algoritma-algoritma yang digunakan dalam machine learning jenis Unsupervised Learning yaitu algoritma untuk cluster.</span><br></p>",50,usr2450,false
332,169,Mini Project,"<p><span style=""color: rgb(33, 37, 41); font-size: 14px;"">Pada bagian ini kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana yang akan mengukur pemahaman kamu dari modul ""</span><font color=""#212529"" style=""""><span style=""font-size: 14px;"">Machine Learning With Python for Beginner"".</span></font><br></p>",60,usr2450,false
355,181,[BETA] Excel Advance for Prakerja,<p></p>,10,usr39114,false
363,183,Excel Basic - 1,<p></p>,40,usr5,false
555,291,Penggunaan Having,Di bagian ini kita akan mencoba untuk menampilkan data konsumen dengan menggunakan Having dan juga Group By dan Join.&nbsp;<p></p>,20,usr5,false
359,182,DQLab Store Promotion Effectiveness and Efficiency,"<p>Setelah melihat overall performance dari DQLab Store, sebagai seorang data analyst, pekerjaan selanjutnya yang harus kita lakukan adalah melakukan analisis keterkaitan antara sales dengan promosi yang sudah dilakukan oleh DQLab Store sebelumnya.&nbsp;</p>",30,usr26615,false
357,182,Introduction,"<p>Untuk memulai project ini, dataset yang berisi informasi mengenai penjuala dqlab store akan diberikan</p>",10,usr26615,false
358,182,DQLab Store Overall Performance,<p>Pekerjaan pertama yang harus kita lakukan adalah melakukan analisis terhadap overall performance dari DQLab Store berdasarkan tahun dan product sub category.&nbsp;</p>,20,usr26615,false
360,180,Kuis Excel Basic,<p></p>,30,usr39114,false
305,161,Mini Quiz,Kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana untuk dipecahkan dengan teknik yang dipelajari pada module ini.&nbsp;<p></p>,50,usr2450,false
354,180,Bagian 1 - Menjalankan Excel untuk Pertama Kali,<p></p>,10,usr39114,false
362,180,Bagian 2 - Memahami Tampilan Dasar Excel,<p></p>,20,usr26615,false
340,171,Fungsi Aggregate dan Group By,<p>Kamu akan memahami fungsi aggregate dan group by di SQL untuk mengagregasi data dan juga mengelompokkan data berdasarkan kriteria tertentu<br></p>,30,usr2450,false
295,157,Mini Quiz,"<p>Kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana yang akan mengukur pemahamanmu dari modul ""Basic Python for Data Professional Beginner - Part 1"".</p>",50,usr2450,false
361,182,Customer Analytics,"<p>Setelah melihat overall performance yang tidak mengalami pertumbuhan yang signifikan, manajemen ingin mengetahui pertumbuhan dari sisi customer</p>",40,usr26615,false
413,245,Mengubah format data proses investasi loan agar nama event menjadi nama kolom,<p></p>,40,usr48678,false
365,183,Excel Basic - 2,<p></p>,50,usr5,false
376,211,Excel Lanjutan - 2,<p></p>,50,usr5,false
283,157,Mari Mengenal Python,"<p>Kamu akan mempelajari apa itu bahasa pemograman Python, ""Hello World"" di Python, dan struktur bahasa pemograman Python.</p>",10,usr2450,false
297,160,String Manipulation dengan Python,<p>Kamu akan mempelajari bagaimana memanipulasi suatu tipe data text.</p>,20,usr2450,false
377,212,Introduction,"<span style=""color: rgba(0, 0, 0, 0.87); font-family: -apple-system, system-ui, &quot;Segoe UI&quot;, Helvetica, Arial, sans-serif, &quot;Apple Color Emoji&quot;, &quot;Segoe UI Emoji&quot;, &quot;Segoe UI Symbol&quot;; font-size: 14px;"">Kita akan belajar membuat sistem rekomendasi dengan menggunakan Python, data yang akan kita gunakan di sini adalah database film dari imdb lengkap dengan metadatanya</span><p></p>",10,usr26615,false
381,212,Task 4 - Joining table movie and table ratings,Perlu untuk dilakukan join pada table movie dan rating untuk mendapatkan rating dari tiap film yang ada pada table movie.&nbsp;<p></p>,50,usr26615,false
378,212,Task 1 - Library Import and File Unloading,Pekerjaan pertama yang harus dilakukan adalah melakukan import library dan membaca dataset yang akan digunakan dalam project ini<p></p>,20,usr26615,false
382,212,Task 5 - Building Simple Recommender System,"<span style=""font-family: &quot;Helvetica Neue&quot;, Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 14px; text-align: justify;"">kembali ke formula IMDB weighted average, kita sudah memiliki value v dan R. Sekarang&nbsp;</span><span style=""font-family: &quot;Helvetica Neue&quot;, Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 14px; text-align: justify;"">kita perlu mencari untuk value C dan m</span><p></p>",60,usr26615,false
379,212,Task 2 - Cleaning table movie,"Sebelum mengolah data lebih lanjut untuk membuat sistem rekomendasi, kita harus melakukan cleaning pada data terlebih dahulu.<p></p>",30,usr26615,false
380,212,Task 3 - Cleaning table ratings,"<p>Sama seperti yang sudah kita lakukan sebelumnya pada table movie, sekarang kita akan melakukan cleaning pada table ratings.&nbsp;</p>",40,usr26615,false
383,213,Structured Query Language,"<p>Bagian ini akan membahas apa itu SQL, pentingnya SQL, dan kapan SQL dapat digunakan.</p>",10,usr2450,false
367,184,Excel Basic - 2,<p></p>,30,usr5,false
389,184,Materi Video,<p></p>,10,usr39114,false
368,184,Excel Basic - 1,<p></p>,20,usr5,false
548,290,Data Visualisasi,Data visualisasi merupakan salah satu proses yang penting dalam pengolahan data. Dengan menggunakan data visualisasi kita dapat menyajikan data kepada orang lain dalam bentuk yang lebih mudah untuk dipahami. Pembahasan di chapter ini berisi tentang penyajian data dalam berbagai bentuk.<br><p></p>,10,usr73091,false
391,214,Introduction,Membuat sebuah sistem rekomendasi berdasarkan konten dari sebuah film.&nbsp;<p></p>,10,usr26615,false
392,214,Task 1 - Unloading and Checking Datasets,<p>Pada bagian ini akan dilakukan import library yang dibutuhkan dan pembacaan dataset yang digunakan.&nbsp;</p>,20,usr26615,false
393,214,Task 2 - Cleaning and Processing Table Cast,<p>Membuang kolom-kolom yang tidak digunakan dan menghapus nilai NULL&nbsp;</p>,30,usr26615,false
384,213,Sistem Database Relasional,<p>Bagian ini akan membahas sistem manajemen database relational menggunakan SQL sebagai fondasinya.</p>,20,usr2450,false
395,214,Task 4 - Joining with Movie Table ,<p></p>,50,usr26615,false
396,214,Task 5 - Creating Content-based Recommender System,<p></p>,60,usr26615,false
394,214,Task 3 - Nesting primaryName group by knownForTitles,"<span style=""font-family: &quot;Helvetica Neue&quot;, Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 14px; text-align: justify;"">Melakukan grouping kembali pada kolom player karena yang kita inginkan adalah level movie untuk melakukan movie recommendation</span><p></p>",40,usr26615,false
385,213,Penggunaan Perintah SELECT&hellip; FROM&hellip;,"<p>Bagian ini akan membahas penggunaan statement dasar dari SQL untuk melakukan query suatu data dari database, yaitu&nbsp;SELECT… FROM…</p>",30,usr2450,false
375,211,Excel Lanjutan - 1,<p></p>,40,usr5,false
387,213,Menggunakan Filter,"<p>Bagian ini akan membahas teknik mengambil data dengan kondisi tertentu menggunakan filter, terutama jika data sudah tersimpan dalam jumlah besar.</p>",50,usr2450,false
388,213,Mini Project,<p>Kamu akan mengerjakan studi kasus sederhana untuk mengukur pemahaman module 'Fundamental SQL with SELECT Statement'.&nbsp;</p>,60,usr2450,false
386,213,Prefix dan Alias,"<p><span lang=""IN"" style=""font-size:11.0pt;line-height:
115%;font-family:&quot;Arial&quot;,sans-serif;mso-fareast-font-family:&quot;Times New Roman&quot;;
mso-ansi-language:IN;mso-fareast-language:EN-US;mso-bidi-language:AR-SA"">Bagian ini akan memperkenalkan penggunaan SELECT terhadap penulisan identitas nama
kolom dan tabel dengan lebih spesifik dan lengkap menggunakan prefix dan
alias.</span><br></p>",40,usr2450,false
563,294,Permodelan,<p></p>,10,usr7807,false
390,183,Materi Video Bagian 1 - 3,"<p>Pada bagian ini, kamu akan belajar melalui materi video dan juga mengerjakan quiz.&nbsp;</p><p></p><p>Menjalankan Ms. Excel untuk Pertama kali.&nbsp;</p><p>Memahami Tampilan Dasar Ms. Excel.</p><p>Membuat, Menyimpan dan Membuka File Excel.</p><p></p>",10,usr39114,false
403,216,Video Pembelajaran,<p>Kita belajar menggunakan video cara-cara membuat presentasi dengan Microsoft Office Power Point.</p>,10,usr5,false
404,216,Test Belajar,"<p>Setelah melakukan pembahasan materi membuat presentasi dengan aplikasi Microsoft Office PowerPoint, Anda diminta untuk menyelesaikan Test berikut.</p>",20,usr5,false
374,210,Excel Lanjutan - 2,<p></p>,30,usr5,false
406,244,Penggabungan Tabel dari Relasi Kolom,Pada bab ini kamu akan belajar bagaimana menghubungkan dua buah tabel pada suatu data base yang kolomnya memiliki relasi.<p></p>,10,usr2450,false
408,244,UNION,<p>Pada bab ini kamu akan mempelajari penggabungan dua tabel dengan menggunakan keyword UNION.</p>,30,usr2450,false
412,245,Data per Event,<p></p>,30,usr48678,false
407,244,INNER JOIN,Di bab ini kamu akan mempelajari penggabungan dua tabel yang memiliki relasi pada suatu data base dengan menggunakan keyword INNER JOIN.<p></p>,20,usr2450,false
373,210,Excel Lanjutan - 1,<p></p>,20,usr5,false
410,245,Introduction,<p>Pada chapter ini akan dijelaskan mengenai latar belakang dan langkah-langkah pengerjaan project secara umum</p>,10,usr48678,false
411,245,Package dan Data yang Digunakan,<p><br></p>,20,usr48678,false
414,245,Analisis Proses Investasi,"<span style=""color: rgb(51, 51, 51); font-family: &quot;Helvetica Neue&quot;, Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 14px;"">Pada chapter sebelumnya, sudah dibuat data.frame df_loan_invest yang berisi event proses investasi untuk masing - masing loan dari setiap investor.</span><br style=""color: rgb(51, 51, 51); font-family: &quot;Helvetica Neue&quot;, Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 14px;""><span style=""color: rgb(51, 51, 51); font-family: &quot;Helvetica Neue&quot;, Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 14px;"">Selanjutnya akan dianalisis bagaimana isinya.</span><p></p>",50,usr48678,false
415,245,Analisis Summary Investor,"<p><span style=""color: rgb(51, 51, 51); font-family: &quot;Helvetica Neue&quot;, Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 14px;"">Pada chapter kali ini, akan dianalisis summary per investor</span><br></p>",60,usr48678,false
416,245,Penutup,<p></p>,70,usr48678,false
417,246,Introduction,<p></p>,10,usr26615,false
418,246,Pengenalan tabel,<p></p>,20,usr26615,false
420,246,Bagaimana Pertumbuhan Penjualan Saat Ini,<p><div>Untuk mengetahui pertumbuhan penjualan maka dapat dilakukan dengan menghitung persentase penjualan bulan lalu dengan jumlah penjualan sebelumnya dan selisih pendapatan bulan terakhir dengan pendapatan periode sebelumnya:</div><div><br></div><div>% Y (t) = jumlah (jumlah (t)) - jumlah (jumlah (t-1)) / jumlah (jumlah (t-1))</div><div>% X (t) = jumlah (harga (t)) - jumlah (harga (t-1)) / jumlah (harga (t-1))</div></p>,40,usr26615,false
421,246,Customer Analytics,<p></p>,50,usr26615,false
422,246,Penutup,<p></p>,60,usr26615,false
423,247,Introduction,<p></p>,10,usr26615,false
424,247,Library dan Data yang Digunakan,<p></p>,20,usr26615,false
425,247,Mencari Validitas ID Number Pelanggan,<p></p>,30,usr26615,false
426,247,Mengatasi Missing Values,<p></p>,40,usr26615,false
427,247,Mengatasi Outlier,<p></p>,50,usr26615,false
428,247,Menstandarisasi Nilai,<p></p>,60,usr26615,false
346,178,Introduction to Pandas,"<p>Pada bagian ini kamu akan mempelajari apa itu pandas, tipe data pada pandas yaitu berupa series dan data frame, dan bagaimana cara membentuknya dari awal (<i>from scratch</i>).</p>",10,usr2450,false
195,99,Test SQL - MySQL Dialect,"<p>Dengan menyelesaikan project ini, kamu dapat menguji kemampuan dasar SQL menggunakan Bahasa Pemrograman MySQL.<br></p>",10,usr2450,false
431,178,Mini Project,"<p>Pada bagian kamu akan mengerjakan sebuah mini project dari Andra untuk melakukan proses ETL (extract-transform-loading) sebelum menganalisis data. Tentunya, pandas dapat kamu gunakan di sini.</p>",50,usr2450,false
347,178,Dataset I/O,"<p><span style=""color: rgb(33, 37, 41);"">Pada bagian ini kamu akan mempelajari bagaimana membaca dan menyimpan dataset dari dan ke beberapa tipe file dengan menggunakan pandas.&nbsp;</span><br></p>",20,usr2450,false
556,291,"Penggunaan MAX, MIN dan AVG dalam Having","Di bagian ini, akan lebih memahami kegunaan fungsi Having dan mempraktekkannya untuk mencari nilai Max, Min dan juga Avg.&nbsp;<p></p>",30,usr5,false
564,294,Mengoperasikan Model,<p></p>,20,usr7807,false
429,178,"Indexing, Slicing, dan Transforming","<p>Pada bagian ini kamu akan mempelajari bagaimana menerapkan indexing, slicing, dan transforming suatu dataframe. Hal ini cukup sering digunakan dalam bidang data terutama untuk proses filter dan merubah tipe data yang ada.</p>",30,usr2450,false
430,178,Handling Missing Values,<p>Pada bagian ini kamu akan berhadapan dengan real world data yang mana akan terdapat data yang hilang (missing value). Untuk menanganinya dapat dibuang saja atau diisi dengan nilai statistik tertentu.</p>,40,usr2450,false
440,210,Materi Video,<p></p>,10,usr39114,false
432,249,Introduction,<p></p>,10,usr2450,false
433,249,Library dan Data yang Digunakan,<p></p>,20,usr2450,false
434,249,Melakukan Exploratory Data Analysis (EDA),<p></p>,30,usr2450,false
435,249,Melakukan Data PreProcessing,<p></p>,40,usr2450,false
436,249,Modelling: Logistic Regression,<p></p>,50,usr2450,false
437,249,Modelling : Random Forest Classifier,<p></p>,60,usr2450,false
439,249,Memilih Model Terbaik,<p></p>,80,usr2450,false
441,211,Materi Video Bagian 1 - 4,"<p>Pada bagian ini, kamu akan mempelajari materi video dan mengerjakan quiz di setiap akhir video. Materi ini terdiri dari :&nbsp;</p><p>Bagian 1 : Menemukan dan Memperbaiki Error atau Kesalahan.</p><p>Bagian 2 : Bekerja dengan Fungsi Tanggal dan Waktu</p><p>Bagian 3 : Mengenal Range dan Named Range</p><p>Bagian 4 : Table (Data List)</p>",10,usr39114,false
400,215,Melihat hubungan umur cabang dengan total amount,<p></p>,40,usr2450,false
397,215,Introduction,<p></p>,10,usr2450,false
398,215,Library dan Data yang digunakan,<p></p>,20,usr2450,false
399,215,Summary data bulan lalu (Mei 2020),<p></p>,30,usr2450,false
401,215,Cabang dengan performa rendah pada kelompok umur,<p></p>,50,usr2450,false
402,215,Analisis cabang dengan performa rendah,<p></p>,60,usr2450,false
442,252,Penggabungan Series/Dataframe,<p>Di dalam bab ini kamu akan belajar bagaimana cara menggabungkan dua atau lebih Pandas series/dataframe terpisah menjadi sebuah series/dataframe. Dengan demikian seluruh data telah menjadi satu kesatuan sehingga dapat diproses untuk dianalisis nantinya.</p>,10,usr2450,false
448,253,Pengantar,<p></p>,10,usr2450,false
449,253,Bermain API ,"<p><span style=""color: rgb(44, 62, 80); font-family: Lato, &quot;Helvetica Neue&quot;, Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 15px;"">Seperti telah disinggung sebelumnya, dalam proyek ini Anda akan menggunakan data yang disediakan di portal covid19.go.id. Adapun cara untuk mengambil data dari portal tersebut secara langsung adalah dengan menggunakan&nbsp;</span><em style=""color: rgb(44, 62, 80); font-family: Lato, &quot;Helvetica Neue&quot;, Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 15px;"">Application Programming Interface</em><span style=""color: rgb(44, 62, 80); font-family: Lato, &quot;Helvetica Neue&quot;, Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 15px;"">&nbsp;(API). Secara sederhana API dapat dipahami sebagai cara komputer untuk berkomunikasi dengan komputer lainnya sehingga dapat terjadi transaksi pertukaran data.</span><br></p>",20,usr2450,false
453,256,Test dplyr,<p></p>,10,usr26615,false
550,290,Transformasi Data,"<span>Transformasi data adalah penggunaan fungsi matematika tertentu 
pada setiap titik data untuk mengubahnya dari suatu nilai ke nilai yang 
lain. </span><br><span>Pembahasan di chapter ini berisi tentang penjelasan transformasi data untuk model regresi linier.<br></span><p></p>",30,usr73091,false
557,292,Pendahuluan,<p></p>,10,usr5,false
471,259,Indonesia Negeriku,<p></p>,30,usr2450,false
478,260,Kasus Covid-19 di ASEAN,<p></p>,40,usr2450,false
513,281,Cokelat,"<p>Setelah mempelajari sedikit teori mengenai ilmu sensoris, sekarang mari 
kita belajar sedikit lebih dalam mengenai analisis data riset sensoris. 
Anda akan diajak melakukan analisis data untuk mempelajari karakteristik
 sensoris produk cokelat komersial. </p>",20,usr73091,false
522,284,Penutup,<p>Tidak terasa Data Analyst Track telah selesai kulalui.</p>,60,usr2450,false
528,286,Data Warehouse,<p></p>,40,usr23779,false
565,295,Pengenalan,<p></p>,10,usr7807,false
540,288,Ukuran Sebaran,"<span id=""docs-internal-guid-d7a305ff-7fff-5f59-8511-43ae4825ab7a""><span style=""font-size: 11pt; font-family: Poppins, sans-serif; background-color: transparent; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;"">Selain ukuran pusat, terdapat ukuran sebaran atau measure of dispersion. Di dalam ukuran sebaran, terdapat beberapa tipe data yang berbeda untuk kamu gunakan. Beberapa tipe data tersebut diantaranya adalah tipe data nominal dan tipe data interval.</span></span><p></p>",40,usr7807,false
298,160,Functions,<p>Kamu akan mempelajari teknik mendefinisikan suatu fungsi dalam bahasa pemrograman Python. Fungsi juga merupakan dasar bagi pemograman berorientasi objek nantinya yang akan dipelajari pada Part 3.</p>,30,usr2450,false
569,296,Introduction,<p>Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai dasar-dasar digital marketing dan mengapa penting untuk mempelajari digital marketing.&nbsp;</p>,10,usr7807,false
570,296,Cara Menghadirkan Bisnis di Internet,"Untuk memulai suatu bisnis di internet, beberapa hal yang perlu diperhatikan, dapat dipelajari di bagian ini.&nbsp;<p></p>",20,usr7807,false
571,296,Strategi Sederhana Menjalankan Digital Marketing,<p>Langkah-langkah yang perlu dilakukan untuk memulai perjalanan menerapkan Digital Marketing untuk membantu bisnis.&nbsp;</p>,30,usr7807,false
572,296,Channel Digital Marketing,"Pahami fungsi dari channel digital marketing, agar bisnis dan usaha yang dilakukan dapat berjalan secara optimal.&nbsp;<p></p>",40,usr7807,false
319,165,Membuat Pie-Chart dan Bar-Chart,"<p><span style=""color: rgb(33, 37, 41);"">Pada bagian ini kamu akan mempelajari bagaimana membuat Pie-chart dan Bar-chart serta bagaiman mengkostumisasinya agar visualisasinya menjadi lebih menarik dan memberikan insight yang berguna dengan menggunakan matplotlib tentunya.</span><br></p>",30,usr2450,false
573,297,Mengecek Ejaan,<p></p>,10,usr7807,false
574,297,Fungsi-fungsi yang Biasa Dipakai,<p></p>,20,usr7807,false
575,297,Hapus Spasi dan Mengisi Data yang Missing,<p></p>,30,usr7807,false
576,297,Konversi Angka Dalam Numerik dan Menghapus Duplikat,<p></p>,40,usr7807,false
577,297,Menandakan Error dan Menghapus Huruf Besar Kecil,<p></p>,50,usr7807,false
578,181,[Test] video,<p></p>,20,usr307,false
