



WHAT'S WHEN
Sesi 1
Pengenalan Data Scraping dalam Penelitian Ekonomi & Bisnis
Data Science Pipeline untuk Penelitian
Cheat Sheet Melakukan Data Scraping dengan Python
Project Data Scraping: Housing Price Determination di Kota Besar
Data Mining untuk Penelitian Ekonomi & Bisnis
Summary Preliminary Report Hasil Penelitian
Sesi 2
Penerapan Machine Learning Modeling dalam Penelitian Ekonomi
Perbedaan Machine Learning dan Ekonometrika Tradisional
Review Penggunaan Model pada Project Housing Price Determination
Data Scraping e-Commerce: Tokped/Shopee
Data Scraping Sosial Media: Twitter
Sesi 3 (Khusus BNSP: SKKNI Data Analyst)
Mengidentifikasi kebutuhan pengelolaan data untuk proses bisnis
Merencanakan Integrasi Data
Mengumpulkan data
Menelaah data
Memvalidasi data
Menentukan objek data
Mengkonstruksi Data
Membuat Business Intelligence
Bonus Content
Software Scraping Tanpa Coding (Fitur sederhana)
Scraping Data Youtube (free code)
Scraping Data Instagram (free code)
Scraping Data Harga Pangan (free code)
Dan Lainnya
Don't miss it!
Untuk siapa saja yang ingin belajar cara melakukan scraping data dari berbagai platform website, sosmed, portal dll
Kelas akan dimulai jika peserta sudah mencapai minimal 3 peserta dan maksimal 10 peserta setiap batch-nya
Kelas Offline hanya tersedia jika peserta yang hendak mengikuti kelas offline tersebut minimal 3 peserta dan menyesuaikan ketersediaan pengajar
Yap setiap peserta akan mendapatkan E-Certificate resmi dari Sekolah Stata
Pelatihan ini dibuat untuk siapapun bahkan yang tidak memiliki background IT. Pemula dijamin paham karena akan disampaikan dengan bahasa yang mudah dimengerti
Yap, ketika Anda mengikuti kelas ini maka Anda berhak masuk ke group komunitas dan bisa dijawab langsung di sana oleh tim kami atau peserta lainnya yang sudah paham lebih dahulu.
Tidak ada, laptop apapun selama memiliki jaringan internet maka bisa digunakan untuk scaping
 Poin Daya adalah sistem pembayaran untuk beberapa aplikasi di Sekolah Stata. Dengan Coin ini anda akan mendapatkan layanan sebagai berikut:
Jika jadwal yang tersedia tidak cocok, Anda akan tetap memiliki akses ke batch kelas selanjutnya. Peserta akan dimasukkan ke dalam grup peserta, dan informasi serta link Zoom untuk sesi batch selanjutnya akan selalu dibagikan di grup tersebut.
Ya, refund dapat dilakukan apabila kelas tidak memenuhi jumlah kuota peserta. Namun, kebijakan refund hanya sebesar 50% dari dana yang telah dibayarkan. Refund sebesar 50% diterapkan karena peserta tetap mendapatkan akses ke Learning Management System (LMS) yang telah disediakan selama periode berlangsung. Â
Gallery
CONTACT US