Why should you become data-literate? To answer this question, you'll learn why data literacy is an essential skill, how to get from data to insights, and how data can help with decision-making. 

Why data literacy is an essential skill

Defining data literacy

The data literacy toolbox

Data literacy in action

From data to insights

DIKW pyramid as a process

What is insight?

The DIKW journey

Data-driven decision making

Becoming data-driven

Facts & myths about being data-driven

The data-driven process

Fitting the problem statement

Data Literacy Basics

Data is everywhere nowadays, but how do you find the right data for your problem? In this chapter, you'll learn about data sources, common types of data, how to manage data, and what to do about common data problems.

Data ada di sekitar kita

Menemukan data yang tepat

Menemukan sumber data yang tepat

Opsi

Data terbuka

Data internal

Sumber data terbuka vs. internal

Jenis data yang umum

Pentingnya jenis data

Data terstruktur

Data tidak terstruktur

Data terstruktur vs. tidak terstruktur

Data kuantitatif vs. kualitatif

Mengelola data

Benar

Salah

Menggunakan basis data

Penyimpanan di cloud

Data pipeline

Database

Dashboard

Alat mana yang Anda perlukan?

Masalah data yang umum

Konsekuensi dari masalah data

Temukan masalah pada data

Mengatasi data kotor dan bias data

Reading Data

In this chapter, we dive deeper into how to analyze your data to get the insights you need. You'll learn how and when to use the four types of analytics: descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive analytics.

Descriptive analytics

Reasons (not) to use descriptive analytics

Exploring the data

Exploring connections

Diagnostic analytics

Finding causes

Root cause analysis steps

Descriptive vs. diagnostic analytics

Predictive analytics

Are we predicting yet?

Building a predictive model

Looking into the future

Prescriptive analytics

Characteristics of prescriptive analytics

Predictive vs. prescriptive analytics

Matching use cases to the type of analytics

Working with and Analyzing Data

In the final chapter, we'll cover communicating the insights you gained from your data. You'll learn how to use visualizations and storytelling to craft an engaging data story and learn about the three keys to communicating effectively.

Data visualizations

The purpose of visualizations

Providing context

Data storytelling

(Not) part of the story

Crafting a story

Three keys to communicating effectively

Focus on your central message

Getting your outline in order

The importance of form

From data to story: a case study

Formulating the central message

Setting up the narrative structure

Choosing visualizations

Best and bad practices

Wrap-up

Communicating Insights

Data Visualization Cheatsheet

Course Glossary

Data ada di mana-mana, sehingga literasi data menjadi keterampilan hidup yang esensial. Keterampilan ini memberdayakan Anda untuk mengajukan pertanyaan yang tepat tentang data dan memilih alat yang sesuai untuk membaca, menafsirkan, dan mengomunikasikan data. Kursus non-teknis ini akan membekali Anda dengan pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan agar percaya diri dalam bekerja dengan data dan memahami bagaimana data dapat digunakan untuk memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan mendorong perubahan.
 
Melalui latihan praktik, Anda akan mempelajari cara bergerak dari data menuju wawasan, bagaimana data mendorong pengambilan keputusan, cara mengumpulkan dan mengelola data, empat jenis analitik, serta cara menggunakan penuturan data dan visualisasi untuk meningkatkan komunikasi data, dan lainnya.
 
Anda akan mulai dari dasar, memahami mengapa literasi data itu penting dan mengapa Anda perlu mengambil langkah untuk menjadi melek data. Anda juga akan mempelajari cara memanfaatkan data, mulai dari memperoleh wawasan hingga membuat keputusan.
 
Selanjutnya, Anda akan mempelajari cara mengidentifikasi sumber data dengan meninjau beberapa jenis yang paling umum, cara mengelolanya, serta apa yang harus dilakukan ketika Anda menemui masalah pada data.
 
Pada paruh kedua kursus literasi data ini, Anda akan berfokus pada cara mendapatkan wawasan menggunakan analitik data. Selain menjelajahi berbagai jenis analisis dan kapan menerapkannya, Anda juga akan mempelajari cara menyajikan temuan Anda secara berdampak menggunakan visualisasi data dan penuturan data.
 
Di akhir kursus, Anda akan memiliki pemahaman yang kuat tentang mengapa literasi data sangat penting di dunia modern, serta beberapa dasar dalam mengidentifikasi jenis data yang tepat untuk Anda gunakan.
 
Saatnya memulai perjalanan Anda menjadi melek data!

Video dilengkapi transkrip langsung yang dapat Anda tampilkan dengan mengeklik "Show transcript" di kiri bawah video.
Glosarium kursus dapat ditemukan di sebelah kanan pada bagian sumber daya.
Untuk memperoleh kredit CPE, Anda perlu menyelesaikan kursus dan mencapai skor 70% pada asesmen yang memenuhi syarat. Anda dapat menavigasi ke asesmen dengan mengeklik sorotan kredit CPE di sebelah kanan.

<h2>Jelajahi Dasar-Dasar Literasi Data</h2> 
Data ada di mana-mana, sehingga literasi data menjadi keterampilan hidup yang esensial. Ini adalah keterampilan yang memberdayakan Anda untuk mengajukan pertanyaan yang tepat tentang data dan memilih alat yang tepat untuk membaca, menginterpretasikan, dan menyampaikan data. Kursus non-teknis ini akan membekali Anda dengan pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan untuk merasa percaya diri dalam berurusan dengan data, serta memahami bagaimana data dapat digunakan untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan mendorong perubahan.
 
Melalui latihan praktis, Anda akan belajar cara mengubah data menjadi wawasan, bagaimana data memengaruhi pengambilan keputusan, cara mengumpulkan dan mengelola data, empat jenis analisis, serta cara menggunakan narasi dan visualisasi untuk meningkatkan komunikasi data Anda, dan masih banyak lagi.
 
Anda akan memulai dengan dasar-dasarnya, memahami mengapa literasi data penting dan mengapa Anda perlu mengambil langkah-langkah untuk menjadi literat data. Anda juga akan belajar cara memanfaatkan data untuk keuntungan Anda, mulai dari mendapatkan wawasan hingga mengambil keputusan.
 
<h2>Dapatkan Pemahaman yang Lebih Mendalam tentang Data</h2> 
Selanjutnya, Anda akan mempelajari cara mengidentifikasi sumber data, melihat beberapa jenis yang paling umum, cara mengelolanya, dan apa yang harus dilakukan jika Anda menemui masalah dengan data Anda.
 
Pada paruh kedua kursus literasi data ini, Anda akan fokus pada cara memperoleh wawasan dengan menggunakan analisis data. Selain mempelajari berbagai jenis analisis dan kapan harus melakukannya, Anda juga akan belajar cara menyajikan temuan Anda dengan dampak yang kuat menggunakan visualisasi data dan narasi.
 
Setelah Anda selesai, Anda akan memiliki pemahaman yang kuat tentang mengapa literasi data begitu penting di dunia modern, serta beberapa dasar-dasar dalam mengidentifikasi jenis data yang tepat untuk Anda gunakan.

Data ada di sekitar kita, membuat literasi data penting. Kemampuan membaca, menganalisis, dan berkomunikasi.

Pengantar Literasi Data

Data ada di mana-mana, sehingga literasi data menjadi keterampilan hidup yang esensial. 

Ahli Literasi Data

Keterampilan Data untuk Bisnis

Merancang dan mengoptimalkan sistem basis data biasanya menjadi tanggung jawab data engineer.

Bahasa pemrograman standar untuk mengambil data dari basis data adalah SQL.

Data pipeline memindahkan data dari satu basis data ke basis data lainnya.

Relational base hanya menyimpan data jaringan.

Data lake hanya menyimpan data terstruktur yang telah diproses.

Menggunakan basis data

Pengantar Literasi Data

Latihan interaktif praktis