Hubungi Kami
Hubungi Kami

4 Months • Real-Job Simulation • Internship Placement

Accelerator
Data Analyst
Bootcamp

Career
Accelerator
Data Analyst
Bootcamp

Belajar Data Analyst dari nol, mulai dari Excel, SQL, Python, data visualization, hingga mengerjakan real-job simulation project, hingga langusng disalurkan magang setelah lulus agar kamu jadi Data Analyst #SiapKerja di tahun 2026

Dibimbing dari nol hingga menjadi Data Analyst Profesional dalam 16 minggu, lengkap dengan real-job simulation project dan penempatan magang setelah lulus

WEEKS LEARNING
0
INTERNSHIP PLACEMENT
0 %
RATING
0 /5
Daftar Sekarang
bottom arrow Lihat Kurikulum

Data Analyst
Bootcamp

Hubungi Kami
Daftar Sekarang

PERKENALAN

Rintis Karir Jadi Data Analyst
Professional Dalam 16 Minggu

Mulai Rintis Karir Jadi Data Analyst Professional Dalam 16 Minggu

Di tengah banyaknya data yang dihasilkan perusahaan, kemampuan mengolah data menjadi insight semakin dibutuhkan untuk membantu berbagai keputusan bisnis. Karena itu, Data Analyst kini menjadi peran strategis yang dibutuhkan di berbagai industri untuk membaca pola, menemukan peluang, dan mengubah data menjadi rekomendasi yang berdampak bagi pertumbuhan perusahaan.

Rework Academy menghadirkan Data Analyst Bootcamp yang dirancang secara intensif dan terstruktur untuk membantu peserta belajar dari dasar hingga praktik. Selama program, peserta akan mempelajari spreadsheet, SQL, dashboard dan visualisasi data, statistik, Python, hingga penggunaan AI sebagai co-pilot dalam proses analisis.

Di akhir program, peserta akan mengikuti real-job simulation project menggunakan dataset yang dirancang berdasarkan alur kerja Data Analyst di perusahaan. Hasil project dapat digunakan sebagai portfolio profesional untuk menunjukkan kompetensi saat melamar pekerjaan maupun menawarkan jasa kepada calon klien

Peserta juga akan mendapatkan career support secara 1-on-1 bersama mentor HR untuk mempersiapkan CV, portfolio, dan interview, serta penempatan magang selama 1–3 bulan di hiring partner Rework Academy guna membangun pengalaman kerja profesional.

Program ini cocok untuk kamu yang ingin memulai karir sebagai Data Analyst, menguasai proses analisis data secara end-to-end, serta membangun skill, kompetensi, dan portfolio profesional untuk bersaing di dunia kerja.

Di tengah banyaknya data yang dihasilkan perusahaan, kemampuan mengolah data menjadi insight semakin dibutuhkan untuk membantu berbagai keputusan bisnis. Karena itu, Data Analyst kini menjadi peran strategis yang dibutuhkan di berbagai industri untuk membaca pola, menemukan peluang, dan mengubah data menjadi rekomendasi yang berdampak bagi pertumbuhan perusahaan.

Rework Academy menghadirkan Data Analyst Bootcamp yang dirancang secara intensif dan terstruktur untuk membantu peserta belajar dari dasar hingga praktik. Selama program, peserta akan mempelajari spreadsheet, SQL, dashboard dan visualisasi data, statistik, Python, hingga penggunaan AI sebagai co-pilot dalam proses analisis.

Di akhir program, peserta akan mengikuti real-job simulation project menggunakan dataset yang dirancang berdasarkan alur kerja Data Analyst di perusahaan. Hasil project dapat digunakan sebagai portfolio profesional untuk menunjukkan kompetensi saat melamar pekerjaan maupun menawarkan jasa kepada calon klien

Peserta juga akan mendapatkan career support secara 1-on-1 bersama mentor HR untuk mempersiapkan CV, portfolio, dan interview, serta penempatan magang selama 1–3 bulan di hiring partner Rework Academy guna membangun pengalaman kerja profesional.

Program ini cocok untuk kamu yang ingin memulai karir sebagai Data Analyst, menguasai proses analisis data secara end-to-end, serta membangun skill, kompetensi, dan portfolio profesional untuk bersaing di dunia kerja.

PROSPEK KARIR

Prospek Karir Yang Luas Dengan Jenjang Karir Yang
Stabil, Sustainable, dan Dibutuhkan Perusahaan

Prospek Karir Yang Luas Dengan Jenjang Karir Yang Stabil, Sustainable, dan Dibutuhkan Perusahaan

Title

Data Analyst

Salary Range

Rp6.500.000+

Title

Business Intelligence Analyst

Salary Range

Rp7.000.000+

Title

Marketing Analyst

Salary Range

Rp6.000.000+​

Title

Product Research Analyst

Salary Range

Rp5.750.000+

Title

Business Analyst

Salary Range

Rp6.750.000+

LEARNING FACILITIES

Lihat Bagaimana Kami Membantu
Kamu Jadi Data Analyst Yang Siap Kerja

Lihat Bagaimana Kami Membantu Kamu Jadi Data Analyst Yang Siap Kerja

Intensive Program

Belajar Secara Intensif
Bersama Mentor Praktisi
Selama 4 Bulan

Belajar Secara Intensif Bersama Mentor Praktisi Selama 4 Bulan

Industry-Based Curriculum

Materi Terupdate 2026 Berbasis Perkembangan Industri Data Analyst

Practical Learning

Banyak Latihan, Praktik, dan
Demo Tools Selama Proses
Pembelajaran Berlangsung

Banyak Latihan, Praktik, dan Demo Tools Selama Proses Pembelajaran Berlangsung

Mentoring Access

Ada Pertanyaan Seputar Materi? Boleh Konsultasi Diluar Kelas Bersama Tutor Assistant

Mendapatkan Official
Sertifikat dan Raport
dari Rework Academy

Certified Professional

Peserta Mendapat Sertifkat
Resmi dan Raport Penilaian
dari Rework Academy

Peserta Mendapat Sertifkat Resmi dan Raport Penilaian dari Rework Academy

Bootcamp Project

Real-Job Simulation: Data Analytics for Enterprise or Business (Real-Job Case)

Internship Placement

Langsung Disalurkan Magang
ke Hiring & Agency Partner
Setelah Bootcamp [Remote]

Langsung Disalurkan Magang ke Hiring & Agency Partner Setelah Bootcamp [Remote]

100% SUCCESS RATE DALAM INTERNSHIP PLACEMENT

Intensive Career Support

Mendapat Bimbingan Karir
Secara 1-on-1 Bersama
Dengan Mentor Praktisi HR

Mendapat Bimbingan Karir Secara 1-on-1 Bersama Dengan Mentor Praktisi HR

DARI PERSIAPAN KARIR HINGGA PENCARIAN KERJA

CURRICULUM

Kurikulum Pembelajaran Data Analyst Bootcamp

Kurikulum Pembelajaran Data Analyst Bootcamp

Kurikulum Data Analytics Berbasis Industri 2026

Peserta akan memahami landscape Data Analytics, peran profesi di bidang data, tahapan analisis secara end-to-end, serta cara menentukan metrik yang relevan untuk menjawab kebutuhan perusahaan.

  • Memahami definisi Data Analytics dan perannya dalam pengambilan keputusan bisnis
  • Membedakan peran Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer
  • Memahami kolaborasi antarprofesi dalam satu siklus dan pipeline data
  • Mempelajari tahapan analisis data dari gathering, cleaning, exploration, hingga communication
  • Memahami framework CRISP-DM dalam menyelesaikan permasalahan berbasis data
  • Mempelajari business metrics seperti Revenue, Churn Rate, Conversion Rate, CAC, LTV, dan Retention Rate
  • Membedakan vanity metrics dengan actionable metrics
  • Praktik menerjemahkan tujuan bisnis menjadi pertanyaan analitik dan KPI yang terukur
  • Student Kit for Beginners: Kamus 150+ Istilah Data Analyst [PDF]
  • Data Analyst Handbook for Beginners by Rework Academy [PDF]

Peserta akan mempelajari cara mengeksplorasi, membersihkan, dan menata data menggunakan Google Sheets atau Excel agar dataset lebih akurat, konsisten, dan siap digunakan dalam proses analisis.

  • Mengenal antarmuka spreadsheet, cell referencing, tipe data, dan navigasi dataset berukuran besar
  • Mempraktikkan filtering, multi-level sorting, freeze panes, dan conditional formatting
  • Menangani missing values, data duplikat, kesalahan tipe data, dan inkonsistensi penulisan
  • Membersihkan teks menggunakan UPPER, LOWER, PROPER, serta menghapus spasi yang tidak diperlukan
  • Melakukan standardisasi kategori, format tanggal, mata uang, angka, dan penamaan header
  • Memahami prinsip tidy data dan single source of truth dalam pengelolaan dataset
  • Membuat dropdown dan data validation untuk mencegah kesalahan saat proses input data
  • Praktik membersihkan dataset penjualan mentah dan merancang template input data yang terstruktur
  • Tools: Microsoft Excel & Google Sheet

Peserta akan mempelajari formula spreadsheet tingkat lanjut untuk mengolah, menggabungkan, dan meringkas data berdasarkan berbagai kebutuhan analisis bisnis.

  • Menggunakan formula logika IF, AND, OR, dan IFERROR untuk mengategorikan data
  • Mempraktikkan nested IF dan kombinasi formula untuk menangani beberapa kondisi sekaligus
  • Mengolah data teks menggunakan LEFT, RIGHT, MID, CONCATENATE, dan TRIM
  • Menggabungkan informasi dari beberapa tabel menggunakan VLOOKUP dan HLOOKUP
  • Mempelajari INDEX MATCH dan XLOOKUP sebagai metode lookup yang lebih fleksibel
  • Memahami absolute reference, exact match, approximate match, serta kesalahan umum pada formula lookup
  • Menggunakan SUMIF, COUNTIF, AVERAGEIF, dan varian IFS untuk melakukan conditional aggregation
  • Praktik menggabungkan data transaksi dengan master produk dan membuat ringkasan penjualan berdasarkan beberapa kondisi
  • Tools: Microsoft Excel & Google Sheet

Peserta akan mempelajari cara meringkas dan memvisualisasikan data menggunakan Pivot Table hingga membangun dashboard interaktif yang mampu menjawab kebutuhan bisnis.

  • Membuat ringkasan data menggunakan Rows, Columns, Values, dan Filters pada Pivot Table
  • Menggunakan Calculated Field untuk membuat metrik turunan dari data mentah
  • Menampilkan beberapa metrik sekaligus melalui multiple value fields
  • Menerapkan perhitungan seperti percentage of total dan running total
  • Mengubah hasil Pivot Table menjadi visualisasi menggunakan Pivot Chart
  • Menyusun elemen visual menjadi dashboard ringkas dalam satu halaman
  • Menambahkan Slicer dan dropdown untuk membuat filter data yang interaktif
  • Praktik membangun Sales Dashboard serta menyampaikan insight dan rekomendasi bisnis kepada stakeholder
  • Tools: Microsoft Excel & Google Sheet

Peserta akan memahami cara data disimpan dalam relational database serta mempelajari query SQL dasar untuk mengambil, memfilter, mengurutkan, dan menampilkan data sesuai kebutuhan bisnis.

  • Memahami konsep Relational Database Management System (RDBMS)
  • Mengenal struktur tabel serta fungsi Primary Key dan Foreign Key
  • Memahami hubungan data one-to-many dan many-to-many dalam database
  • Mengenal perbedaan dasar Data Definition Language (DDL) dan Data Manipulation Language (DML)
  • Mengambil data menggunakan SELECT dan menghilangkan duplikasi dengan DISTINCT
  • Memfilter data menggunakan WHERE, AND, OR, IN, LIKE, dan wildcard
  • Menentukan rentang data dengan BETWEEN serta mengurutkan hasil menggunakan ORDER BY
  • Praktik menarik daftar pelanggan berdasarkan kriteria bisnis menggunakan kombinasi query SQL
  • Tools: PostgreSQL, pgAdmin 4, dan DBeaver

Peserta akan mempelajari cara meringkas, mengelompokkan, dan mengategorikan data menggunakan SQL untuk menghasilkan informasi yang dapat menjawab pertanyaan bisnis.

  • Meringkas data menggunakan SUM, COUNT, AVG, MAX, dan MIN
  • Mengelompokkan hasil perhitungan berdasarkan kategori menggunakan GROUP BY
  • Memfilter hasil agregasi menggunakan HAVING dan memahami perbedaannya dengan WHERE
  • Memahami urutan eksekusi query dari FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, SELECT, hingga ORDER BY
  • Menghubungkan konsep GROUP BY dengan SUMIFS dan Pivot Table pada spreadsheet
  • Menggunakan CASE WHEN untuk membuat segmentasi dan kategori baru dari data
  • Mempraktikkan CASE WHEN dengan beberapa kondisi untuk price banding dan age bucketing
  • Praktik menganalisis revenue per cabang, mengategorikan performa, dan menyampaikan insight bisnis
  • Tools: PostgreSQL, pgAdmin 4, dan DBeaver

Peserta akan mempelajari cara membaca hubungan antarentitas dalam database dan menggabungkan data dari beberapa tabel untuk menjawab kebutuhan analisis yang lebih kompleks.

  • Membaca Entity Relationship Diagram (ERD) dan memahami notasi dasar crow’s foot
  • Mengidentifikasi hubungan antarentitas melalui Primary Key dan Foreign Key
  • Memahami konsep JOIN dalam relational database
  • Menggabungkan data menggunakan INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, dan FULL OUTER JOIN
  • Memahami perbedaan penggunaan INNER JOIN dan LEFT JOIN berdasarkan kebutuhan bisnis
  • Menangani nilai NULL yang muncul setelah proses penggabungan tabel
  • Praktik menggabungkan tabel customers, orders, dan products untuk menjawab pertanyaan bisnis
  • Menyampaikan temuan dari hasil query dalam bentuk insight dan rekomendasi untuk stakeholder nonteknis
  • Tools: PostgreSQL, pgAdmin 4, dan DBeaver

Peserta akan mempelajari teknik SQL lanjutan untuk menyusun query bertahap, menyederhanakan query kompleks, membuat ranking data, serta memahami dasar penulisan query yang lebih efisien.

  • Menulis subquery di dalam SELECT, FROM, dan WHERE untuk menyelesaikan analisis bertahap
  • Memahami perbedaan correlated subquery dan non-correlated subquery
  • Menggunakan klausa WITH dan Common Table Expressions (CTE) agar query lebih terstruktur
  • Mengubah nested subquery yang kompleks menjadi CTE yang lebih rapi dan mudah dibaca
  • Mengenal konsep dasar Window Functions menggunakan OVER dan PARTITION BY
  • Membuat ranking data menggunakan ROW_NUMBER dan RANK
  • Mengenal EXPLAIN dan EXPLAIN ANALYZE untuk memahami cara database menjalankan query
  • Praktik membuat ranking produk terlaris per kategori dan membandingkan query sebelum serta setelah diubah menjadi CTE
  • Tools: PostgreSQL, pgAdmin 4, dan DBeaver

Peserta akan memahami prinsip memilih, merancang, dan mengevaluasi visualisasi data agar informasi dapat disampaikan secara akurat, efektif, dan mudah dipahami oleh audiens.

  • Memilih jenis chart berdasarkan tipe data dan tujuan analisis
  • Memahami penggunaan Bar Chart, Line Chart, Scatter Plot, Pie Chart, Histogram, dan Stacked Bar Chart
  • Mengetahui kondisi ketika Pie Chart tidak tepat digunakan
  • Mengidentifikasi kesalahan pemilihan chart dan menentukan alternatif visual yang lebih sesuai
  • Menerapkan prinsip data-ink ratio untuk mengurangi elemen visual yang tidak diperlukan
  • Memahami bagaimana manipulasi sumbu dapat memengaruhi persepsi pembaca terhadap data
  • Menyesuaikan visualisasi berdasarkan kebutuhan executive, analyst, atau tim operasional
  • Mempelajari best practices perancangan visualisasi dan dashboard sebagai persiapan menggunakan BI tools
  • Practical activity: Mendiagnosis visualisasi yang salah, menjelaskan masalahnya, dan merekomendasikan tipe chart yang lebih tepat.

Peserta akan mempelajari dasar penggunaan Business Intelligence tools untuk menghubungkan berbagai sumber data, membuat visualisasi, dan menyiapkan komponen awal dashboard.

  • Mengenal antarmuka dan fitur utama Business Intelligence tools
  • Menghubungkan BI tools dengan data dari Google Sheets dan file CSV
  • Mengenal koneksi langsung ke relational database
  • Memahami perbedaan live connection dengan extract atau import data
  • Membuat berbagai chart dasar pada kanvas BI tools
  • Memahami perbedaan dimensions dan measures dalam visualisasi data
  • Membuat calculated fields untuk menghasilkan metrik turunan
  • Praktik memvisualisasikan distribusi demografi pelanggan menggunakan dataset bisnis
  • Tools: Looker Studio dan Tableu

Peserta akan mempelajari cara menggabungkan berbagai visualisasi menjadi dashboard interaktif yang profesional, mudah digunakan, dan mampu menyampaikan informasi penting kepada stakeholder.

  • Menyusun berbagai visualisasi menjadi satu dashboard interaktif secara end-to-end
  • Mengatur cross-filtering agar satu chart dapat memfilter visualisasi lainnya
  • Menggunakan action filter dan parameter untuk memberikan kontrol kepada pengguna
  • Merancang layout dashboard yang rapi dan tidak membingungkan
  • Menerapkan visual hierarchy berdasarkan ukuran, posisi, dan warna
  • Menggunakan grid alignment agar tampilan dashboard lebih konsisten dan profesional
  • Menentukan warna yang konsisten serta ramah bagi stakeholder nonteknis
  • Praktik membangun Executive Dashboard dan mengujinya menggunakan metode 5-second test
  • Tools: Looker Studio dan Tableu

Peserta akan mempelajari cara mengubah data dan temuan teknis menjadi narasi, rekomendasi, dan presentasi yang mudah dipahami serta dapat ditindaklanjuti oleh stakeholder.

  • Menyusun narasi data menggunakan framework Context, Challenge, Resolution, dan So What
  • Membedakan penyajian data mentah dengan penyampaian insight yang memiliki makna bisnis
  • Mengurutkan chart dan slide menjadi visual storytelling yang terstruktur
  • Mengubah hasil analisis teknis menjadi actionable insights dan rekomendasi bisnis
  • Menyampaikan temuan kepada audiens nonteknis tanpa menggunakan jargon berlebihan
  • Melatih kemampuan menjawab pertanyaan kritis dari stakeholder saat presentasi
  • Menulis executive one-pager menggunakan prinsip Bottom-Line-Up-Front (BLUF)
  • Praktik mempresentasikan dashboard dan merumuskan rekomendasi, risiko, serta next step
  • Tools: Google Slides, Google Docs, Looker Studio, Notion, Tableu, dan Ms. Power Point

Peserta akan mempelajari langkah awal Exploratory Data Analysis untuk memahami karakteristik, kualitas, dan distribusi setiap variabel sebelum melakukan analisis yang lebih mendalam.

  • Memahami tujuan dan peran Exploratory Data Analysis dalam proses analisis data
  • Memeriksa jumlah baris, kolom, dimensi, serta struktur awal dataset
  • Mengidentifikasi tipe data numerik, kategorikal, tanggal, dan variabel lainnya
  • Mengukur kelengkapan data dan persentase missing values pada setiap kolom
  • Melakukan data profiling dan menyusun ringkasan awal kondisi dataset
  • Menganalisis distribusi variabel numerik menggunakan Histogram dan Boxplot
  • Menganalisis proporsi serta cardinality data kategorikal menggunakan Bar Chart atau Pie Chart
  • Praktik melakukan analisis univariat dan menuliskan observasi awal dari dataset
  • Tools: Google Sheets, Microsoft Excel, dan Looker Studio

Peserta akan mempelajari cara menganalisis hubungan antarvariabel, mengidentifikasi anomali, serta menentukan tindakan yang tepat untuk menghasilkan temuan data yang lebih akurat.

  • Menganalisis hubungan antara dua atau lebih variabel dalam dataset
  • Menginvestigasi hubungan numerik menggunakan Scatter Plot dan correlation matrix
  • Membaca dan menginterpretasikan correlation coefficient dari -1 hingga 1
  • Memahami bahwa korelasi tidak selalu menunjukkan hubungan sebab-akibat
  • Menganalisis hubungan numerik dengan kategorikal serta antardata kategorikal
  • Menentukan penanganan outlier melalui trimming, capping, atau mempertahankan data
  • Menangani missing values menggunakan mean/median imputation atau penghapusan data
  • Praktik memvalidasi asumsi bisnis melalui EDA serta menyusun rekomendasi penanganan anomali
  • Tools: Google Sheets, Microsoft Excel, dan Looker Studio

Peserta akan mempelajari konsep statistik deskriptif dan probabilitas untuk memahami kecenderungan, variasi, distribusi, serta nilai ekstrem dalam sebuah dataset.

  • Menghitung dan menginterpretasikan Mean, Median, dan Mode
  • Mengukur penyebaran data menggunakan Range, Variance, dan Standard Deviation
  • Memahami hubungan konsep statistik dengan formula agregasi yang telah dipelajari
  • Menggunakan Quartile dan Percentile untuk membaca posisi data
  • Menghitung Interquartile Range (IQR) sebagai dasar identifikasi outlier
  • Memahami konsep probabilitas dasar dalam konteks kebutuhan bisnis
  • Mengenali bentuk Normal Distribution dan kemiringan data atau Skewness
  • Praktik menentukan penggunaan Mean atau Median yang tepat pada data dengan outlier
  • Tools: Google Sheets dan Microsoft Excel

Peserta akan mempelajari cara menggunakan statistik inferensial dan A/B Testing untuk mengevaluasi eksperimen serta menentukan apakah perubahan performa benar-benar signifikan secara statistik.

  • Memahami perbedaan populasi dan sampel dalam proses pengambilan data
  • Mengenal konsep Hypothesis Testing serta Hipotesis Nol (H0) dan Hipotesis Alternatif (H1)
  • Membaca p-value dan Confidence Interval untuk menentukan signifikansi statistik
  • Menginterpretasikan output statistik tanpa harus menghitung rumus secara manual
  • Memahami kelompok Control dan Variant dalam eksperimen A/B Testing
  • Menentukan metrik keberhasilan, sample size, dan durasi pengujian
  • Memahami risiko menghentikan eksperimen terlalu cepat atau peeking problem
  • Praktik mengevaluasi hasil A/B Testing landing page dan memberikan rekomendasi implementasi
  • ToolsL Google Sheets, Ms. Excel, ABTestGuide.com. VWO A/B Testing Calculator

Peserta akan mempelajari fondasi Python untuk mengolah dataset berukuran besar, menjalankan proses berulang, dan membangun dasar automasi dalam pekerjaan Data Analyst.

  • Memahami fungsi Python sebagai pelengkap spreadsheet dan SQL dalam proses analisis data
  • Mengenal environment Jupyter Notebook berbasis cloud melalui Google Colab
  • Menjalankan cell dan memahami urutan eksekusi kode dalam notebook
  • Membuat variabel serta menggunakan operator matematika dan perbandingan
  • Memahami tipe data Integer, Float, String, dan Boolean
  • Mengolah struktur data List, Dictionary, dan pengenalan Tuple
  • Mengatur alur program menggunakan If, Elif, Else, For Loop, dan While Loop
  • Mengenal list comprehension serta membaca error dasar seperti NameError, KeyError, dan TypeError
  • Tools: Python dan Google Colab

Peserta akan mempelajari cara menggunakan Python untuk membaca, memilih, membersihkan, mentransformasikan, menggabungkan, dan meringkas data secara lebih efisien.

  • Memahami peran Pandas dan NumPy dalam proses Data Analytics
  • Memuat data dari CSV, Excel, dan Google Sheets ke dalam Python
  • Mengenal struktur Series dan DataFrame dalam Pandas
  • Mengeksplorasi dataset menggunakan .head(), .info(), dan .describe()
  • Memilih serta memfilter data menggunakan conditional filtering, .loc[], dan .iloc[]
  • Menangani missing values, data duplikat, teks kotor, dan kesalahan tipe data
  • Mengolah dan menggabungkan data menggunakan .groupby(), .merge(), dan .concat()
  • Praktik membersihkan transaksi e-commerce serta menganalisis revenue per kategori produk
  • Tools: Python, Google Colab, Pandas, dan NumPy

Peserta akan mempelajari cara membuat, menyesuaikan, dan mengekspor visualisasi data menggunakan Python agar dapat digunakan untuk eksplorasi maupun presentasi bisnis.

  • Mengenal Matplotlib sebagai fondasi visualisasi data menggunakan Python
  • Memahami struktur Figure, Axes, dan Subplots dalam sebuah grafik
  • Membuat Line Chart, Bar Chart, dan Scatter Plot secara terprogram
  • Menambahkan judul, label sumbu, legenda, dan elemen pendukung lainnya
  • Menggunakan Seaborn untuk membuat Boxplot, Histogram, KDE, dan Heatmap
  • Menyesuaikan color palette dan ukuran kanvas agar visualisasi lebih profesional
  • Mengekspor grafik menjadi PNG atau JPG berkualitas tinggi dengan pengaturan DPI
  • Praktik membuat visualisasi gabungan untuk menganalisis tren revenue dan korelasi data e-commerce
  • Tools: Python, Google Colab, Matplotlib, dan Seaborn

Peserta akan mempelajari cara memanfaatkan AI untuk membantu mempercepat proses analisis data, menyelesaikan masalah teknis, dan menerjemahkan temuan menjadi insight bisnis secara lebih efektif, kritis, dan aman.

  • Memanfaatkan AI untuk brainstorming metrik dan pertanyaan analisis
  • Meminta rekomendasi visualisasi berdasarkan kebutuhan dan karakteristik data
  • Menyederhanakan temuan teknis menjadi insight yang mudah dipahami stakeholder
  • Menyusun prompt menggunakan struktur Role, Context, Task, dan Format
  • Menggunakan AI untuk membantu menjelaskan anomali pada dashboard
  • Memanfaatkan AI untuk debugging query SQL dan script Python
  • Memverifikasi output AI untuk mencegah kesalahan perhitungan dan halusinasi
  • Menerapkan prinsip data privacy saat menggunakan AI dalam proses analisis data
  • Hands-On Practice & Live Demo: AI Tools for Data Analysis
  • Tools: Gemini, ChatGPT, Claude, Co-Pilot

Selama 3 minggu, peserta akan menjalani real-job simulation project dengan berperan sebagai tim konsultan data untuk menyelesaikan permasalahan bisnis perusahaan secara end-to-end, mulai dari memahami business case, membersihkan dan menganalisis data, membangun dashboard, hingga menyampaikan insight serta rekomendasi strategis.

TOTAL DURASI: 3 MINGGU

  • Real-Job Simulation Project: Peserta akan mengolah dataset dan business case yang dirancang menyerupai tantangan di perusahaan skala enterprise. Project dikerjakan secara berkelompok dengan pembagian peran sebagai BI Analyst, Data Wrangler, dan Visualization & UI Developer.
  • Akan ada weekly mentoring bersama mentor untuk bimbingan project, peserta bisa konsultasi seputar dengan project yang sedang dijalankan. Project akan dilangsungkan secara berkelompok atau dalam tim
  • Hasil dari bootcamp project dapat dijadikan sebagai portfolio professional untuk keperluan pencarian kerja, project, atau karir

Selama 3 minggu, peserta akan menjalani simulasi kerja sebagai Data Analyst secara individual, mulai dari memantau KPI, memperbarui data dan dashboard, melakukan ad-hoc analysis, hingga menyampaikan insight untuk mendukung kebutuhan operasional bisnis. (Individual Real SImulation Project)

TOTAL DURASI: 3 MINGGU

  • Individual Data Analytics Real-Job Simulation: Peserta akan mengelola proses data analytics untuk kebutuhan operasional bisnis secara mandiri, mulai dari memvalidasi data, memonitor performa melalui dashboard, hingga menganalisis perubahan atau permasalahan yang ditemukan.
  • Akan ada weekly mentoring bersama mentor untuk bimbingan project, peserta bisa konsultasi seputar dengan project yang sedang dijalankan. Project akan dikerjakan secara individual (Individual Project)
  • Hasil dari bootcamp project dapat dijadikan sebagai portfolio professional untuk keperluan pencarian kerja, project, atau karir
Akses Silabus

TOOLS & APPS

Tools & Aplikasi Yang Akan Digunakan Dan Dipelajari
Selama Program Bootcamp Berlangsung

Tools & Aplikasi Yang Akan Digunakan Dan Dipelajari Selama Program Bootcamp Berlangsung

OUR MENTOR

Belajar Bersama Mentor Praktisi Berpengalaman
Dalam Bidang Data Analytics

Belajar Bersama Mentor Praktisi Berpengalaman Dalam Bidang Data Analytics

Data Analyst

Anindya Restika I.

Data Analyst
at Amar Bank

Ahli data analytics, market analysis, business analysis, data visualization, performance reporting, business insights, dan pengambilan keputusan berbasis data.

6+ Years of Experience

Data Analyst

Aldi Purwanto

Senior Data Analyst
at Traveloka

Ahli data analytics, data modeling, business intelligence, statistical analysis, data visualization, performance monitoring, dan pengembangan solusi data untuk kebutuhan bisnis.

7+ Years of Experience

Data Analyst

M. Ahsanul Safaat

Senior Data Analyst
at Akulaku Group

Ahli data analytics, credit risk analytics, business intelligence, data visualization, performance monitoring, serta pengembangan insight berbasis data untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.

5+ Years of Experience

AI-Engineer

Abdurrahman

Senior Data Scientist
at Legal Tech Company

Ahli machine learning, NLP, large language models, LLMOps, prompt engineering, scalable data systems, dan deployment AI solution siap produksi.

8+ Years of Experience

AI-Engineer

Rizqi Okta Ekoputris

AI/ML Engineer
at Omdena

Ahli artificial intelligence, machine learning, data science, computer vision, agentic AI, dan pengembangan solusi data-driven untuk berbagai kebutuhan industri.

8+ tahun pengalaman

HIRING PARTNER

201+ Perusahaan, Agency & Business Partner Yang Siap Menerima Kamu Sebagai Bagian dari Tim Data Analyst

201+ Hiring Partner Siap Menerima Kamu Sebagai Data Analyst Team

118.webp
119-1.webp
120-1.webp
121-1.webp
122-1.webp
123-1.webp
124-1.webp
125-1.webp
126-1.webp
127-1.webp
128-1.webp
129-1.webp
130-1.webp
131-1.webp
132-1.webp
133-1.webp
134-1.webp
135-1.webp
136-1.webp
137-1.webp
138-1.webp
139-1.webp
140-1.webp
141-1.webp
142-1.webp
143-1.webp
144.webp
145-1.webp
146-1.webp
147-1.webp
148-1.webp
150.webp
151.webp
152.webp
153.webp
154.webp
155.webp
156.webp
157.webp
158.webp
159.webp
160.webp
161.webp
162.webp
163.webp
164.webp
165.webp
166.webp
167.webp
168.webp
169.webp
170.webp
171.webp
172.webp
173.webp
174.webp
175.webp
176.webp
177.webp
178.webp
179.webp
180.webp
181.webp
182.webp
183.webp
184.webp
187.webp
188.webp
189.webp
190.webp

BOOTCAMP JOURNEY

16 Minggu Belajar Intensif Mulai Dari Belajar
Intensif Hingga Bootcamp Project

16 Minggu Belajar Intensif Mulai Dari Ilmu Dasar Hingga Bootcamp Project

Data Analyst Bootcamp Journey

16 WEEKS

Tahap 1

Tahap 1

Onboarding Siswa

Sesi onboarding untuk mengenal ekosistem belajar Rework Academy, memahami alur program, aktivasi akses materi dan kelas, serta briefing teknis agar kamu lebih siap mengikuti seluruh rangkaian bootcamp.

Tahap 2

Tahap 2

Intensive Learning

Belajar materi Data Analyst secara bertahap melalui sesi live online interaktif bersama mentor praktisi, mulai dari fundamental data analytics, spreadsheet, SQL, data visualization, statistik, Python, hingga AI-assisted data analysis.

Tahap 3

Tahap 3

Real-Job Simulation Project: Data Analytics for Enterprise

Project 1 — Data Analytics for Enterprise

Peserta akan bekerja dalam tim sebagai Data Analyst untuk menyelesaikan permasalahan bisnis berdasarkan dataset dan case perusahaan yang telah disiapkan. Peserta akan melakukan data cleaning, analisis dan EDA, membuat executive dashboard, serta menyusun insight dan rekomendasi strategis.

Project 2 — Business Operation Data Analytics [INDIVIDUAL]

Peserta akan menjalani simulasi kerja sebagai Data Analyst secara individual untuk mendukung operasional bisnis. Peserta akan memantau KPI, memperbarui data dan dashboard, melakukan ad-hoc analysis, serta menyampaikan insight sesuai kebutuhan stakeholder.

Tahap 4

Tahap 4

Project Presentation to Mentors

Setelah menyelesaikan project, peserta akan mempresentasikan dashboard, temuan, dan rekomendasi bisnis kepada mentor praktisi. Mentor akan mengevaluasi proses pengolahan data, ketepatan analisis, kualitas visualisasi, serta kemampuan peserta mempertahankan insight yang dihasilkan.

Peserta akan mendapatkan evaluasi, feedback, dan arahan pengembangan dari mentor. Hasil project ini dapat dijadikan sebagai portfolio profesional untuk menunjukkan kompetensi sebagai Data Analyst Professional.

Tahap 5

Tahap 5

Graduation Ceremony

Di tahap akhir, peserta akan mengikuti Graduation Ceremony sebagai penanda telah menyelesaikan seluruh rangkaian pelatihan. Peserta juga akan menerima sertifikat, raport, dan transkrip modul dari Rework Academy.

Tahap 6

Tahap 6

Internship Placement

Peserta akan mendapatkan penempatan magang selama 1–3 bulan di hiring partner Rework Academy tanpa batasan usia, pendidikan, ataupun pengalaman sebelumnya. Peserta dapat menerapkan skill Data Analytics sekaligus membangun pengalaman profesional

Setelah periode magang, peserta akan mendapat sertifikat internship sebagai bukti pengalaman kerja yang bisa dicantumkan dalam CV, portfolio, dan LinkedIn.

Additional

Additional

Intensive Career Support

Dapatkan bimbingan karier intensif secara 1-on-1 bersama mentor HR, mulai dari penyusunan CV, optimalisasi LinkedIn, review portfolio, hingga simulasi interview. Setiap peserta akan dibantu menyusun strategi karir yang sesuai dengan tujuan dan potensinya agar lebih siap menghadapi proses rekrutmen dan memasuki dunia kerja.

OUTPUT BOOTCAMP

Setelah Lulus: Punya Skill dan Portfolio,
Siap Jadi Data Analyst Professional

Setelah Lulus: Punya Skill dan Portfolio, Siap Jadi Data Analyst Professional

Nama Kamu

Data Analyst Professional

Linkedin
Github
  • Hard Skill

Advanced Spreadsheet Analytics

Data Cleaning & Preparation

SQL Querying

SQL Aggregation

SQL Joins

Multi-Table Data Analysis

Exploratory Data Analysis

Statistical Data Analysis

A/B Testing & Experiment Analysis

Data Visualization

Python Data Analysis

Dashboard Development

Business Intelligence Analyst

Data Storytelling & Presentation

AI-Assisted Data Analytics

  • Tools

Google Sheets

Ms. Excel

PostgreSQL

Dbdiagram.io

Looker Studio

Tableau

Python

Google Colab

Pandas

NumPy

Matplotlib

Seaborn

ABTestGuide

ABTestGuide

Google Docs

Ms. Power Point

Google Slides

DBeaver

AI Co-pilot

ChatGPT

Claude

  • Portfolio

Enterprise Business Analysis

Real-Job Simulation Project

Business Operation Analysis

Real-Job Simulation Project

  • Education

ReWork Academy
Data Analyst Bootcamp

Pelatihan intensif bersama mentor praktisi selama 16 minggu dengan Data Analyst Real-Job Simulation sebagai tahapan ujian akhir.

  • Work Experience

PT. Hiring Partner

3 Months • Internship

Internship

Data Analyst Intern

  • Mengolah, membersihkan, dan memvalidasi data agar siap dianalisis
  • Membuat serta memperbarui dashboard untuk memantau KPI bisnis
  • Menganalisis data dan menyusun insight sesuai kebutuhan stakeholder

Tech Stack yang digunakan:

Tableau

PostgreSQL

Ms. Excel

GSheets

+10

Official

Rework Academy
Certificate Badges

JADWAL BOOTCAMP

Lihat Jadwal Bootcamp Terdekat

Jadwal terdekat

15 September 2026

UPCOMING SCHEDULE

Bootcamp Duration

4 Months

Kuota Peserta

± 15 Peserta

Pelaksanaan Kelas

Full Online (Daring)

Akses Materi

Lifetime Access

Jadwal Kelas

Zoom Class (After-Work)

  • Senin dan Kamis
  • 19.30 - 22.00 WIB

Next Batch

Desember 2026

TO BE ANNOUNCE

TUITION FEE & REGISTRATION

Biaya Pelatihan Data Analyst

Bootcamp dari

Academy

BEST VALUE

Career Accelerator Data Analyst Bootcamp

Career Accelerator Data Analyst Bootcamp

NORMAL PRICE

Rp 30.000.000

EARLYBIRD SEAT

Rp 5.999.900

HEMAT 80%

Berlaku hingga 30 Agutsus 2026

Tersedia Skema Cicilan Bunga 0%

!

Cicilan 0% hingga 4x pembayaran, hubungi admisi untuk informasi lebih lanjut

  • Mulai dari Rp 1.500.000 / bulan

Semua yang kamu dapatkan :

  • Pembelajaran Intensif (16 Weeks)
  • 20+ Sesi Pembelajaran Bersama Mentor Expert
  • Materi Data Analyst Terupdate 2026
  • Banyak Praktik & Live Demo Sessions
  • Akses Lifetime ke Rekaman Kelas & PDF Materi
  • Bisa Konsultasi Diluar Kelas Bersama Tutor
  • Sertifikat Kompetensi, Rapor, dan Transkrip Modul
  • Portfolio Kerja dari Task, Assignment, hingga Project
  • Akses Komunitas Alumni ReWork Acedemy
  • 2 Bootcamp Project: Data Analyst Real-Job Simulation Project for Enterprise (Professional Portfolio)
  • Internship Placement: Disalurkan Magang Sebagai Data Analyst setelah lulus selama 1-3 bulan secara remote
  • Mendapatkan sertifikat magang setelah periode magang selesai, bisa dimasukan ke CV, portfolio, dan LinkedIn
  • Career Support: Dapatkan fasilitas bimbingan karir secara 1-on-1 bersama mentor HR untuk persiapan karir
Daftar Sekarang

Informasi Angsuran Hingga 4x Pembayaran [Klik Disini]

Opsi Cicilan Hingga 4x Pembayaran [Klik Disini]

  • Pembayaran aman, data pribadi Anda terlindungi

FREQUENTLY ASK QUESTION

Lihat Informasi Tambahan Tentang Program Kami

Tidak. Kamu tidak harus memiliki background IT untuk mengikuti Data Analyst Career Accelerator Bootcamp. Program ini dirancang agar bisa diikuti pemula dari berbagai latar belakang pendidikan, usia, maupun pengalaman kerja.

Materi akan dipelajari secara bertahap dari dasar, mulai dari Excel, SQL, Python, pengolahan dan visualisasi data, hingga pembuatan dashboard serta real-job simulation project. Namun, peserta tetap perlu memiliki laptop pribadi dan komitmen untuk mengikuti kelas, berlatih, serta mengerjakan tugas selama program.

Program berlangsung selama 16 minggu, dimulai dari pembelajaran teknis Data Analyst melalui live session, praktik langsung, assignment, dan mentoring bersama praktisi. Setelah itu, peserta akan mengerjakan Company-Based Data Analytics Project dan Individual Data Analytics Project, mengikuti career support secara 1-on-1 bersama mentor HR, hingga mendapatkan penempatan magang selama 1–3 bulan di hiring partner Rework Academy.

Program ini dirancang agar peserta tidak hanya memahami teori, tetapi juga memperoleh eksposur langsung ke industri melalui dua portfolio project dan penempatan magang. Dengan begitu, peserta dapat membangun kompetensi, portfolio, dan pengalaman profesional yang dibutuhkan untuk lebih siap berkarir sebagai Data Analyst.

Ya, peserta akan mendapatkan sertifikat kelulusan dan Individual Competency Report setelah menyelesaikan seluruh rangkaian Data Analyst Career Accelerator Bootcamp sesuai ketentuan yang berlaku. Dokumen tersebut menjadi bukti kompetensi Data Analytics yang telah dibangun selama program.

Selain itu, peserta akan memiliki portfolio profesional dari Company-Based Data Analytics Project dan Individual Data Analytics Project. Peserta yang menyelesaikan periode magang sesuai ketentuan juga akan mendapatkan sertifikat magang dari perusahaan sebagai bukti pengalaman profesional yang dapat dicantumkan di CV, LinkedIn, maupun portfolio saat melamar pekerjaan atau project.

Setelah peserta menyelesaikan Career Accelerator Bootcamp dan memenuhi standar kelulusan, tim ReWork Academy akan membantu proses penempatan magang ke hiring partner. Peserta tidak perlu mencari tempat magang secara mandiri karena proses matching dengan perusahaan difasilitasi oleh tim kami.

Kegiatan magang akan dilakukan secara remote dengan berdurasi 1-3 bulan menyesuaikan dengan kebutuhan dari perusahaan mitra

Setelah menyelesaikan program Bootcamp, peserta akan mendapatkan 1-on-1 Career Support untuk mempersiapkan diri memasuki dunia kerja. Pendampingan meliputi CV & Portfolio Review, LinkedIn Optimization, Mock Interview, Career Consultation, hingga arahan dalam proses melamar pekerjaan agar peserta lebih siap menghadapi proses rekrutmen.

AI Engineering

Cyber Security

Data Analyst

Corporate Training

Hire Our Graduate

About Us