Persiapan data
Dari export mentah ke tabel yang bisa dipercaya: bentuk yang rapi, nilai kosong, duplikat, dan format.
Yang dibahas di kursus ini
Fondasi bersama untuk data analyst, data scientist, dan data engineer. Data dari dashboard penjual, formulir, dan aplikasi jarang siap dihitung: ada pesanan yang tercatat dua kali, sel kosong, tanggal dalam tiga format, dan nominal rupiah yang tersimpan sebagai teks. Kursus ini mengajarkan bentuk tabel yang rapi, cara menangani nilai kosong dan duplikat tanpa mengarang data, dan cara memeriksa hasil kerja Anda dengan jumlah baris dan angka dari sumber. Lalu prakteknya di Google Sheets dan Excel, di Python dengan pandas, sampai menggabungkan tabel dan pemeriksaan kualitas yang berjalan otomatis.
Baru mengenal AI? Mulai dari Dasar-dasar AI & data.
Bagian dari jalur karier:Data analystData engineerData scientist
Yang akan bisa Anda lakukan
- Mengenali duplikat, nilai kosong, dan format yang tidak seragam di data mentah
- Menyusun data ke bentuk rapi: satu baris per kejadian, satu kolom per variabel
- Membersihkan data di Google Sheets, Excel, dan pandas dengan langkah yang bisa diulang
- Memeriksa hasil persiapan dengan jumlah baris dan angka dari sumber
Unit dan bite
- Unit 15 biteSekitar 15 menit
Kenapa data perlu disiapkan
Data mentah, bentuk tabel yang rapi, nilai kosong dan duplikat, format yang tidak seragam, dan cara memeriksa hasil kerja Anda.
- 3 menit
Data mentah, pandangan pertama
Export pesanan jarang siap dianalisis. Kenali masalahnya sebelum menghitung apa pun.
- 3 menit
Satu baris, satu kejadian
Bentuk tabel yang rapi: setiap baris satu kejadian, setiap kolom satu hal.
- 3 menit
Nilai kosong dan duplikat
Sel kosong bukan nol, dan baris yang mirip belum tentu duplikat.
- 3 menit
Format yang tidak seragam
Tanggal, rupiah, dan nama kota yang ditulis berbeda-beda, dan cara menyeragamkannya.
- 3 menit
Memeriksa hasil kerja Anda
Catat jumlah baris sebelum dan sesudah setiap langkah, dan setiap perubahan harus bisa dijelaskan.
- Unit 24 biteSekitar 12 menit
Spreadsheet untuk analis
Membersihkan, mencari, dan meringkas data di Google Sheets atau Excel tanpa salah hitung.
- 3 menit
Membersihkan teks dan tanggal
TRIM, PROPER, dan tanggal 03/11 yang bisa berarti 3 November atau 11 Maret.
- 3 menit
SUMIFS dan COUNTIFS
Menjumlahkan dan menghitung dengan syarat, rumus yang paling sering dipakai analis.
- 3 menit
XLOOKUP tanpa pusing
Menggabungkan dua tabel dengan XLOOKUP, dan kenapa #N/A sering karena spasi tersembunyi.
- 3 menit
Pivot table
Meringkas puluhan ribu baris per kota dan per bulan dalam satu menit.
- Unit 35 biteSekitar 15 menit
Python & pandas
Memuat, membersihkan, dan meringkas data dengan pandas di notebook.
- 3 menit
Notebook dan Python
Jupyter atau Colab, sel, dan kenapa urutan menjalankan sel itu penting.
- 3 menit
DataFrame
Tabel di dalam Python: baris, kolom, tipe data, dan cara melihat isinya.
- 3 menit
Menyaring dan memilih
Memilih kolom, menyaring baris dengan kondisi, dan bedanya loc dengan iloc.
- 3 menit
groupby dan merge
Meringkas per kelompok dan menggabungkan dua tabel tanpa menggandakan baris.
- 3 menit
Nilai kosong dan berantakan
NaN, "Rp125.000" sebagai teks, dan status "Sukses" yang ditulis lima cara.
- Unit 45 biteSekitar 15 menit
Menggabungkan dan membentuk ulang data
Menggabungkan tabel tanpa kehilangan atau menggandakan baris, dan mengubah bentuk tabel sesuai pertanyaan.
- 3 menit
Memilih kunci join
Kolom mana yang benar-benar mengenali satu baris, dan kenapa nama pelanggan bukan kunci.
- 3 menit
Memeriksa tingkat kecocokan join
Berapa persen baris yang menemukan pasangannya, dan apa artinya kalau banyak yang tidak.
- 3 menit
Menumpuk export bulanan
Menggabungkan export Januari sampai Desember yang kolomnya tidak selalu sama.
- 3 menit
Dari lebar ke panjang, dan sebaliknya
Melt dan pivot: bentuk panjang untuk menganalisis, bentuk lebar untuk dibaca.
- 3 menit
Membangun tabel pesanan yang bersih
Dari tiga export mentah ke satu tabel pesanan yang siap dipakai seluruh tim.
- Unit 53 biteSekitar 9 menit
Pemeriksaan kualitas data otomatis
Menuliskan harapan tentang data sebagai aturan, lalu menjalankannya setiap kali data diperbarui.
- 3 menit
Menuliskan harapan tentang data
Dari "datanya kelihatan aneh" ke aturan yang bisa diuji: unik, tidak kosong, dalam rentang.
- 3 menit
Cek nilai kosong dan keunikan
Dua pemeriksaan yang menangkap sebagian besar masalah, di spreadsheet, SQL, dan pandas.
- 3 menit
Cek rentang dan kesegaran data
Total negatif, tanggal di masa depan, dan data yang berhenti diperbarui sejak kemarin.
Pertanyaan tentang kursus ini
Belajar
Berapa lama menyelesaikan Persiapan data?
Sekitar 66 menit total: 5 unit yang terdiri dari 22 bite, masing-masing sekitar tiga menit, dan setiap bite diakhiri pertanyaan singkat. Anda bisa mengerjakan satu bite sehari atau beberapa sekaligus.
Apakah saya perlu bisa coding?
Tidak untuk memulai. Kursus fondasi menjelaskan setiap ide dengan bahasa sehari-hari lebih dulu; kalau sebuah kursus memakai SQL atau Python, kursus itu mengajarkannya dari awal, dengan playground di dalam pelajaran.
Saya harus mulai dari mana?
Kalau Anda baru mengenal AI, mulai dari Dasar-dasar AI & data. Kalau Anda sudah tahu pekerjaan yang dituju, ikuti jalur kariernya; Persiapan data punya tempat di dalamnya.
Kapan saya bisa mulai belajar?
Datamew segera hadir di iOS dan Android. Belum ada tanggal rilis maupun harga yang diumumkan: gabung waitlist dan kami akan memberi tahu saat aplikasinya tersedia.
Apakah tersedia dalam Bahasa Indonesia?
Ya. Datamew ditulis dalam Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris.
Kursus lainnya
- Dasar-dasar AI & dataCara kerja AI, cara memberinya instruksi, dan cara membaca angka dengan jujur.
- Data analystCara analis berpikir dan bekerja: dari pertanyaan bisnis ke jawaban yang dipakai orang.
- Data engineerMembangun pipeline yang membawa data tepat waktu dan benar: SQL, Python, orkestrasi, dan warehouse.
- Data scientistApa yang dikerjakan data scientist, dan cara memakai LLM dalam pekerjaannya.
- Visualisasi dataGrafik yang menjawab pertanyaan dengan jujur, dari memilih jenisnya sampai dashboard dan cerita.
- SQL untuk analisisBertanya langsung ke database: menyaring, meringkas, menggabungkan tabel, dan window function.
- StatistikDasar statistik yang dipakai setiap peran data: meringkas, membaca sebaran, dan mengukur ketidakpastian.
- Supervised dan unsupervised learningDua cara mesin belajar dari data: dengan jawaban, dan tanpa jawaban.
- Rekomendasi produkCara kerja "mungkin Anda suka", data di baliknya, dan cara membuktikan dampaknya.
- A/B testingMengukur apakah sebuah perubahan benar-benar berhasil, dengan dua grup acak dan hasil yang dibaca jujur.
- ForecastingPerkirakan permintaan sebagai rentang, siap untuk Ramadan, 11.11, dan 12.12.
- Segmentasi pelangganMembagi pelanggan ke kelompok yang berbeda, lalu memperlakukan setiap kelompok dengan berbeda.
- Analitik media sosialMembaca angka Instagram, TikTok, dan YouTube dengan jujur, dan memakai AI tanpa tertipu.
- AI untuk rekonsiliasi keuanganMencocokkan mutasi rekening dengan invoice: aturan dulu, AI untuk sisanya, manusia yang memutuskan.
- AI untuk SEOCara kerja pencarian di era jawaban AI, riset kata kunci, Search Console, dan menulis dengan AI secara bertanggung jawab.
Bacaan sambil menunggu
Panduan dari tim Datamew, gratis di web hari ini.
Cara Menjadi Data Analyst di Indonesia: Skill, Roadmap, dan Gaji (2026)
Untuk menjadi data analyst, pelajari spreadsheet, SQL, satu tool BI seperti Looker Studio atau Power BI, statistik dasar, dan cara menjelaskan temuan dengan bahasa sederhana. Dasarnya bisa dikuasai dalam sekitar enam bulan belajar paruh waktu, lalu Anda butuh dua atau tiga proyek portofolio untuk dipanggil wawancara. Rata-rata gaji data analyst di Indonesia menurut Indeed sekitar Rp6,3 juta per bulan.
8 menit bacaCara Menjadi Data Scientist di Indonesia: Skill, Roadmap, dan Gaji (2026)
Data scientist memakai Python, statistik, dan machine learning untuk memprediksi apa yang akan terjadi dan menguji apa yang berhasil. Kebanyakan orang sampai ke sana lewat data analysis dulu: kuasai SQL dan statistik, lalu Python, eksperimen, dan machine learning, yang butuh sekitar satu tahun belajar paruh waktu. Di Indonesia, rata-rata gaji data scientist di Indeed sekitar Rp14,5 juta per bulan.
8 menit bacaJadi yang pertama memakai aplikasinya
Tinggalkan email Anda dan kami akan memberi tahu saat Datamew tersedia di ponsel Anda. Satu email saat rilis, tanpa spam.
- Segera hadir diApp Store
- Segera hadir diGoogle Play
- Pakai sekarang diweb