Menggunakan Perangkat Lunak Lembar Sebar (Spreadsheet) Tingkat Dasar Dan Perangkat Lunak Kerja Tingkat Lanjut Sebagai Analis Database

  • Home
  • Menggunakan Perangkat Lunak Lembar Sebar (Spreadsheet) Tingkat Dasar Dan Perangkat Lunak Kerja Tingkat Lanjut Sebagai Analis Database
Shape Image One
0(0)

Menggunakan Perangkat Lunak Lembar Sebar (Spreadsheet) Tingkat Dasar Dan Perangkat Lunak Kerja Tingkat Lanjut Sebagai Analis Database

  • Categories shopee
  • Duration 06h 45m 32s
  • Total Enrolled 1
  • Last Update August 19, 2021

Description

1. Judul Pelatihan

Menggunakan Perangkat Lunak Lembar Sebar (Spreadsheet) Tingkat Dasar Dan Perangkat Lunak Kerja Tingkat Lanjut Sebagai Analis Database

2. Deskripsi Pelatihan

Dengan mengikuti pelatihan ini peserta bisa menganalisis data yang diperlukan khususnya di bidang penjualan.

Google Spreadsheet memiliki beberapa fungsi unik yang tidak terdapat pada Excel yaitu FILTER, SORTN, QUERY, SPRAKLINE, GOOGLEFINANCE, GOOGLETRANSLATE, dan IMPORTRANGE. Hasil olah data pada spreadsheets dapat kamu visualisasikan menggunakan Google Data Studio.

Google sheets dan Data Studio merupakan salah satu komponen dalam aplikasi google cloud.

Pelatihan ini merujuk pada KBJI 2014 dengan kode 5242.02 Profesi Jabatan Peraga Jualan dan telah disesuaikan dengan Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI) Nomor 389 Tahun 2013.

Kompetensi yang dilatih pada pelatihan ini, yaitu :

1. Kompeten Menggunakan spreadsheet untuk analis data

2. Kompeten Melakukan data cleaning

3. Kompeten Mengoreksi data secara sistematis lewat algoritma

4. Kompeten Menggunakan tools Analysis pada spreadsheet

5. Kompeten Menghitung data secara statistic

6. Kompeten Menampilkan hasil data dalam sebuah tabel ataupun bagan

7. Kompeten mengenal Decision-Making

3. Tujuan Umum Pelatihan

Diakhir pelatihan, peserta Mampu mendapatkan pemahaman tentang praktik dan proses yang dilakukan seorang analis data.

Dan Mengetahui bagaimana cara membersihkan dan mengolah data untuk kepentingan analisis menggunakan Spreadsheet.

Pelatihan ini merujuk pada KBJI 2014 dengan kode 5242.02 Profesi Jabatan Peraga Jualan dan telah disesuaikan dengan Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI) Nomor 389 Tahun 2013.

4. Tujuan Khusus Pelatihan

1. Kompeten Menggunakan spreadsheet untuk analisis data

2. Kompeten Melakukan data cleaning

3. Kompeten Mengoreksi data secara sistematis lewat algoritma

4. Kompeten Menggunakan tools Analysis pada spreadsheet

5. Kompeten Menghitung data secara statistic

6. Kompeten Menampilkan hasil data dalam sebuah tabel ataupun bagan

7. Kompeten mengenal Decision-Making

5. Kelompok Sasaran

Peserta yang dapat mengikuti pelatihan ini, yaitu :

1. Pendidikan minimal SMA.SMK

2. Perempuan dan Laki-laki

3. Memiliki smartphone atau komputer atau laptop

4. Memiliki pengetahuan tentang google spreadsheet

6. Durasi Detail dan Total Durasi

01 INTRODUCE        0:03:54

02 exact        0:06:19

03 trim        0:06:16

04 filter        0:06:24

05 sort        0:05:30

06 sort & filter        0:07:45

07 Study Case 1 (Bagian 1)        0:07:34

07 Study Case 1 (Bagian 2)        0:08:14

08 type        0:06:09

09 text        0:04:05

10 value        0:03:09

11 round        0:03:27

12 study case 2        0:08:44

13 concatenate        0:04:18

14 lower upper proper        0:06:07

15 len        0:03:15

16 left        0:04:38

17 left len        0:04:41

18 right        0:04:48

19 right len        0:03:25

20 substitute        0:03:45

21 study case 3        0:05:16

22 period length        0:02:28

23 now today        0:03:38

24 month        0:03:06

25 weekday        0:02:37

26 study case 4        0:03:18

27 vlookup 1        0:04:41

28 vlookup 2        0:06:17

29 Case Study 5 (Bagian 1)        0:04:59

29 Case Study 5(Bagian 2)        0:07:02

30 a1 and or        0:07:29

31 unique        0:04:01

32 countif        0:04:11

33 sumif        0:08:04

34 averageif        0:07:57

35 countifs        0:05:28

36 sumifs        0:07:27

37 sum averageifs        0:07:50

38 study case a        0:06:42

39 study case b        0:08:02

40 study case c        0:06:28

41 IF (Bagian 1)        0:05:16

41 IF (Bagian 2)        0:08:05

42 Data Visual        0:05:37

43 Data Visual Bagian 2        0:06:15

44 Data Visual Bagian 3        0:06:42

45 Data Visual Bagian 4        0:07:14

46 Data Visual Bagian 5        0:06:42

47 Data Visual Bagian 6        0:07:00

48 closing        0:03:13

49. Live Session : 2:00:00

TOTAL DURASI : 6 JAM, 45 MENIT, 32 DETIK

7. Silabus/Gambaran Materi

01. Belajar INTRODUCE

02. Belajar exact

03. Belajar trim

04. Belajar filter

05. Belajar sort

06. Belajar sort & filter

07. Belajar Study Case 1 (Bagian 1)

07. Belajar Study Case 1 (Bagian 2)

08. Belajar type

09. Belajar text

10. Belajar value

11. Belajar round

12. Belajar study case 2

13. Belajar concatenate

14. Belajar lower upper proper

15. Belajar len

16. Belajar left

17. Belajar left len

18. Belajar right

19. Belajar right len study case month and Data Visual

20. Belajar substitute

21. Belajar study case 3

22. Belajar period length

23. Belajar now today

24. Belajar month

25. Belajar weekday

26. Belajar study case 4

27. Belajar vlookup 1

28. Belajar vlookup 2

29. Belajar Case Study 5 (Bagian 1)

29. Belajar Case Study 5(Bagian 2)

30. Belajar a1 and or

31. Belajar unique

32. Belajar countif

33. Belajar sumif

34. Belajar averageif

35. Belajar countifs

36. Belajar sumifs

37. Belajar sum averageifs

38. Belajar study case a

39. Belajar study case b

40. Belajar study case c

41. Belajar IF (Bagian 1)

41. Belajar IF (Bagian 2)

42. Belajar Data Visual

43. Belajar Data Visual Bagian 2

44. Belajar Data Visual Bagian 3

45. Belajar Data Visual Bagian 4

46. Belajar Data Visual Bagian 5

47. Belajar Data Visual Bagian 6

8. Aspek Kompetensi / Output Kompetensi

Aspek Kompetensi: Pengetahuan (Knowledge)

Dengan mempelajari materi ini, peserta :

Dengan mempelajari materi ini, peserta :

1. Memahami cara Menggunakan spreadsheet untuk analisis data (Aspek ini bisa dilihat dari modul 1 tentang study case 3, pada menit 00.01 – 05:00)

2. Memahami cara Melakukan filter dan sorting data(Aspek ini bisa dilihat materi  Study Case 1 (Bagian 1), pada menit 04.01 – 05:00)

3. Memahami tipe-tipe data(Aspek ini bisa dilihat materi  tipe data, pada menit 00.41 – 05:00)

4. Memahami cara menggabungkan Data (Aspek ini bisa dilihat materi  concatenate, pada menit 00.41 – 05:00)

5. Memahami cara Penjumlahan data(Aspek ini bisa dilihat materi sumif, pada menit 01.46 – 08:00)

6. Memahami Data Visual(Aspek ini bisa dilihat materi sumif, pada menit 01.18 – 05:20)

Aspek Kompetensi: Keterampilan (Skill)

Dengan mempelajari materi ini, peserta :

1. Mampu Menentukan strategi marketing yang baik Aspek ini bisa dilihat dari modul 1 tentang MARKETING CLASS_BASIC PRINCIPLES OF MARKETING 2_1, pada menit 01.30 – 08:36)

2. Mampu Mengaplikasikan teknik- teknik pemasaran (Aspek ini bisa dilihat dari modul 1 tentang MARKETING CLASS BASIC PRINCIPLES OF MARKETING_1, pada menit 01.53 – 05:10)

3. Menganalisa permintaan pasar, sasaran dan segmentasi pelanggan(Aspek ini bisa dilihat dari modul 1 tentang MARKETING CLASS ELEMEN MARKETING, pada menit 00.56 – 05:40)

4. Mengembangkan strategi pemasaran dan penjualan(Aspek ini bisa dilihat dari modul 1 tentang MARKETING CLASS PROMOTION 2, pada menit 01.50 – 05:48)

Aspek Kompetensi: Sikap (Attitude)

Dengan mempelajari materi ini, peserta :

1. Teliti dalam mengolah data (Aspek ini bisa dilihat materi  Study Case 1 (Bagian 1), pada menit 04.01 – 05:00)

2. Rapi dalam mengatur data(Aspek ini bisa dilihat materi sumif, pada menit 01.46 – 08:00)

3. Cekatan dalam mengambil hasil data(Aspek ini bisa dilihat materi  Study Case 1 (Bagian 1), pada menit 04.01 – 05:00)

9. Metode Ajar

Metode Ajar Self Place Learning

10. Harga

Rp. 500.000

11. Tenaga Pelatih

PEMATERI 1

Nama : Ardian Dwi Praba, M.Kom ,

Profil Tenaga Pelatih : Lulus Pasca Sarjana Magister Ilmu Komputer Pada Tahun 2015 STMIK Nusa Mandiri. Berpengalaman lebih dari 7 tahun Mengajar Di Kampus Universitas Bina Sarana Informatika dan Universitas Nusa Mandiri Jakarta. Beliau juga sebagai tenaga ahli baik di instansi swasta maupun negri dalam pengembangan aplikasi dan software

PEMATERI 2 :

Nama : Winata Syahputra

Winata Syahputra adalah seorang tenaga
ahli data analys yang sudah berpengalaman
selama 4 tahun di dalam dunia data analys
dengan skill yang di miliki yaitu, R, Python,
dan SQL.

12. Jadwal Sesi Konseling

Ardian Dwi Praba, M.Kom, Rabu, 11:00 – 12:00

13. Nama Lembaga Pelatih

TECHFORID

14. Mekanisme Evaluasi

Mekanisme Evaluasi pada program pelatihan ini yaitu :

1. Soal quiz

2. Soal-soal Post Test

3. dan Penugasan

Topics for this course

48 Lessons06h 45m 32s

INTRODUCTION

Introduce
Exact
Trim
Filter
Sort
Sort & Filter
Study Case 1 (Bagian 1)
Study Case 1 (Bagian 2)
Type
Text
Value
Round
Study Case 2
Concatenate
Lower Upper Proper
Len
Left
Left Len
Right
Right Len

Study Case Month and Data Visual

About the instructor

0 (0 ratings)

6 Courses

9 students

Rp500000

About Us

Techfor.id adalah Platform untuk Anda memperoleh informasi seputar teknologi, mendapatkan beasiswa pelatihan digital 4.0 dan langsung memperoleh pekerjaan atau memulai bisnis digital dan StartUp anda

Copyright @2020 techfor.id, All right reserved.