Pelatihan ini dirancang untuk membekali peserta dengan pemahaman dan keterampilan komprehensif dalam mengelola, memproses, serta menganalisis data dalam skala besar menggunakan teknologi Big Data modern. Peserta akan mempelajari konsep dasar, arsitektur, serta ekosistem Big Data mulai dari proses data ingestion, storage, processing, hingga visualization and analytics. Fokus pelatihan tidak hanya pada teori, namun juga pada praktik langsung dengan berbagai platform seperti Hadoop, Spark, Kafka, dan ekosistem cloud (AWS, GCP, Azure).
Selain itu, pelatihan ini menekankan pada kemampuan merancang solusi Big Data end-to-end untuk berbagai kebutuhan industri, mulai dari bisnis, finansial, manufaktur, hingga riset. Peserta akan diajak memahami pola pikir data-driven decision making, prinsip data governance, keamanan, serta optimasi performa sistem Big Data. Dengan pendekatan studi kasus dan proyek nyata, pelatihan ini akan menghasilkan profesional yang mampu membangun infrastruktur data yang efisien, aman, dan scalable.
OBJECTIVE
- Memahami konsep, karakteristik, dan arsitektur sistem Big Data
- Mampu membangun dan mengelola infrastruktur Big Data yang terdistribusi
- Menguasai proses data ingestion, cleansing, transformation, dan processing
- Mampu menggunakan teknologi Hadoop, Spark, Kafka, dan NoSQL Database secara efektif
- Memahami prinsip data pipeline dan real-time data streaming
- Mengimplementasikan data analytics dan machine learning pipeline di atas platform Big Data
- Mengetahui konsep data governance, data quality, dan security management
- Siap menghadapi sertifikasi profesional seperti Cloudera, Databricks, atau Google Data Engineer
COURSE OUTLINE
I. Pengenalan Big Data
- Definisi, karakteristik 5V (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value)
- Evolusi sistem data tradisional menuju Big Data
- Ekosistem dan komponen Big Data modern
- Peran Big Data dalam transformasi digital dan bisnis
II. Arsitektur dan Infrastruktur Big Data
- Arsitektur Data Lake vs Data Warehouse
- Konsep Distributed System dan Cluster Computing
- Hadoop Ecosystem: HDFS, YARN, MapReduce
- Perbandingan on-premise vs cloud-based infrastructure
III. Data Ingestion dan Storage
- Konsep ETL (Extract, Transform, Load) dan ELT
- Alat ingestion: Apache Sqoop, Flume, Kafka
- Penyimpanan data besar: HDFS, Amazon S3, Google Cloud Storage
- Database untuk Big Data: HBase, Cassandra, MongoDB (NoSQL Concepts)
IV. Data Processing dan Transformation
- Pemrosesan batch menggunakan Apache Spark & MapReduce
- Pemrosesan real-time dengan Apache Kafka & Spark Streaming
- Optimasi performa data processing
- Integrasi antara data pipeline dan sistem analitik
V. Data Analytics dan Machine Learning Integration
- Pengantar Data Analytics di atas Big Data
- Exploratory Data Analysis (EDA) menggunakan PySpark, Hive, dan Impala
- Integrasi Machine Learning di ekosistem Big Data
- Membangun model prediktif menggunakan Spark MLlib
- Implementasi recommendation system atau fraud detection
VI. Data Visualization dan Reporting
- Dasar visualisasi data Big Data
- Integrasi dengan tools: Tableau, Power BI, Apache Superset
- Visualisasi real-time data streaming
- Best practice storytelling dengan Big Data insights
VII. Big Data Governance dan Security
- Konsep Data Governance Framework
- Data lineage, metadata management, dan data catalog
- Manajemen keamanan dan privasi data (Encryption, Kerberos, Ranger)
- Kepatuhan terhadap regulasi: GDPR, ISO 27001, dsb.
VIII. Cloud dan Modern Big Data Platforms
- Big Data di Cloud: AWS EMR, Azure HDInsight, GCP Dataproc
- Konsep Serverless Data Processing
- Containerization & Orchestration (Docker, Kubernetes)
- Integrasi Data Lakehouse (Delta Lake, Apache Iceberg)
IX. Project Implementation dan Case Study
- Desain arsitektur Big Data untuk e-commerce dan IoT
- Pembuatan pipeline end-to-end: ingestion → storage → analytics → visualization
- Optimasi performa dan fault tolerance
- Analisis hasil dan presentasi insight bisnis
