Tutorial Persiapan Wawancara untuk Lowongan Data Scientist

Setiap harinya, ada informasi dalam jumlah yang sangat besar masuk ke dalam internet. Angka pastinya bahkan sangat sulit untuk dipahami! Jumlah data yang sangat besar tersebut haruslah dibuatkan struktur dan diorganisir agar dapat dipahami. Peran inilah yang dilakukan oleh apa itu data science. Data science menolong kita untuk dapat memahami semua informasi tersebut secara terstruktur. Itu berarti, ada kebutuhan yang sangat besar untuk mengisi lowongan data scientist di pasar lapangan kerja. Kesempatan karier untuk bekerja dalam bidang data science meningkat dengan sangat pesat. Jadi, jika anda sedang mempertimbangkan untuk bekerja sebagai seorang data scientist, maka anda harus tahu pertanyaan apa yang akan diajukan dalam wawancara kerja anda. Tutorial ini akan menolong anda untuk mendapatkan gambaran tersebut.

data-science-interview-questions

Tutorial ini akan dibagi menjadi dua bagian - bagian dasar dan bagian tingkat lanjut. Kita akan membahas pertanyaan-pertanyaan wawancara kerja untuk lowongan data scientist, lalu kita juga akan membedakan data scientist dan ahli analisis data dan seterusnya. Pada bagian akhir, saya akan memberikan beberapa tip dan kesimpulan untuk tutorial ini.

Lowongan Data Scientist: Pengantar

Mari mulai dari paling awal, yaitu pembahasan soal definisi.

Bagian awal dari wawancara kerja untuk lowongan data scientist kebanyakan adalah soal membedakan topik yang kelihatannya serupa, namun sebenarnya berbeda. Itulah alasan kenapa kita harus mulai dari pembahasan soal definisi agar anda dapat memiliki pemahaman yang jelas soal topik-topik yang ada.

Pertanyaan 1: Apa itu Data Science?

Data science adalah sebuah bentuk metodologi yang digunakan untuk melakukan ekstraksi dan mengorganisir berbagai macam data dan informasi dari sumber data yang sangat masif (baik yang terstruktur maupun yang tidak terstruktur).

Cara kerja dari metodologi ini adalah menggunakan berbagai macam algoritma dan aplikasi matematika untuk menyedot informasi yang berguna lalu mengaturnya sedemikian rupa agar dapat mudah untuk dipahami dan digunakan.

Pertanyaan 2: Apa perbedaan antara Data Science dan Big Data?

Pertanyaan ini adalah salah satu pertanyaan jebakan dalam wawancara kerja, dan ada begitu banyak orang yang gagal untuk menjelaskan perbedaan keduanya. Kegagalan ini disebabkan karena memang ada informasi yang kurang jelas soal topik ini.

Hanya saja, jawabannya sebenarnya sangat sederhana. Istilah 'big data' mengimplikasikan adanya data dan informasi dalam volume yang besar, sehingga diperlukan sebuah metode spesifik untuk dapat menganalisisnya. Jadi, big data adalah obyek yang dianalisis oleh data scientist.

Pertanyaan 3: Apa perbedaan antara Data Scientist dengan ahli Analisis Data?

Biarpun pertanyaan ini juga merupakan salah satu pertanyaan dasar dari wawancara kerja untuk lowongan data scientist, istilah ini sendiri sering kali tercampur aduk.

Data scientists mengambil, memproses dan menganalisis data. Mereka bertanggung jawab untuk memberikan prediksi komersial, sepertinya misalnya dalam konteks bisnis agar perusahaan mereka dapat mengantisipasi masalah yang akan muncul.

Data analysts atau ahli analisis data, mencari solusi untuk masalah ketimbang membuat prediksi soal masalah yang akan muncul. Jadi mereka mengidentifikasi, lalu melakukan analisis soal statistik informasi dan membuat dokumen laporan.

Pertanyaan 4: Apa fitur fundamental yang merepresentasikan Big Data?

Setelah kita selesai membahas soal definisi, sekarang kita dapat membahas soal pertanyaan wawancara yang lebih spesifik. Jangan lupa, besar kemungkinan anda akan mendapat pertanyaan soal data scientist, analisis data dan juga seputar big data. Tentu alasannya adalah karena semua topik ini saling berhubungan satu sama lain.

Ada lima kategori yang menjadi representasi dari big data. Mereka disebut juga sebagai 5V:

  • Value;
  • Variety;
  • Velocity;
  • Veracity;
  • Volume.

Semua istilah ini saling berkorespondensi dengan big data.

Pertanyaan 5: Apa itu Recommender System?

Adalah sebuah sistem yang digunakan untuk memprediksi seberapa besar rating yang diberikan oleh user terkait beberapa obyek spesifik (film, musik, barang, dsb.). Secara logika, ada begitu banyak formula rumit yang digunakan dalam sistem tersebut.

Pertanyaan 6: Sebutkan alasan kenapa Python lebih sering digunakan dalam Data Science ketimbang bahasa pemrograman lainnya.

Python memiliki banyak sintaks dalam library data science, dan juga bahasa pemrograman ini sangat cepat dan mudah untuk dipelajari. Python sangat cocok untuk deep learning atau library machine learning lainnya yang populer seperti misalnya scikit-learn, Keras, dan TensorFlow. Ketiga tools ini menolong para data scientist untuk membuat sebuah model data canggih yang dapat langsung digunakan dalam sistem produksi.

Untuk mendapatkan informasi dari data, anda harus menggunakan Pandas, yaitu sebuah library analisis data khusus Python. Library ini dapat menampung jumlah data yang besar tanpa mengalami lag seperti pada Excel. Anda juga dapat membuat model analisis angka dengan Numpy. Anda dapat membuat komputasi dan kalkulasi saintifik menggunakan SciPy. Anda dapat mengakses banyak algoritma machine learning yang canggih menggunakan scikit-learn. Anda juga dapat membuat visualisasi data dengan menggunakan Python API dan IPython Notebook yang ada dalam Anaconda.

Pertanyaan 7: Apa itu A/B testing?

Biarpun A/B testing dapat diaplikasikan dalam berbagai konteks yang berbeda, testing ini juga merupakan salah satu pertanyaan wawancara kerja untuk mengisi lowongan data scientist yang bisa muncul. Jadi, apa itu A/B testing?

A/B testing adalah sebuah bentuk tes yang dilakukan untuk mencari tahu versi apa yang harus digunakan agar tujuan yang diinginkan dapat tercapai.

Sebagai contoh, bayangkan anda ingin menjual buah apel. Anda tidak yakin jenis apel mana yang diinginkan oleh pembeli, entah itu apel merah atau hijau. Jadi, anda ingin mencoba untuk menjual keduanya. Pertama-tama, anda akan menjual apel merah, lalu apel hijau. Setelah selesai, anda tinggal mengkalkulasi buah apel mana yang lebih menguntungkan untuk dijual. Itulah A/B testing!

Pertanyaan 8: Apa itu Hadoop dan kenapa itu penting?

Hadoop adalah sebuah framework distributed processing open source yang mengatur dan menyimpan proses data untuk aplikasi big data yang dijalankan dalam sistem cluster.

Apache Hadoop adalah sebuah kompilasi software open source yang memfasilitasi jaringan komputer untuk mencari solusi masalah dari komputasi jumlah data yang besar. Software ini memiliki framework yang dilengkapi distributed storage dan kemampuan memproses big data menggunakan model programming MapReduce.

Hadoop membagi file menjadi block besar dan mendistribusikannya ke dalam nodes yang ada di dalam cluster. Hadoop juga mentransfer packaged code ke dalam nodes untuk memproses data secara paralel. Proses ini memungkinkan dataset untuk diproses dengan lebih cepat dan lebih efisien jika dibandingkan dengan kerangka supercomputer konvensional.

Pertanyaan 9: Apa itu Selection Bias?

Selection bias adalah bias yang muncul karena pilihan individu, grup atau data yang digunakan untuk analisis dilakukan dengan suatu cara tertentu sehingga proses pengacakan tidak tercapai. Akibatnya, sampel yang didapatkan tidak akurat atau tidak merepresentasikan populasi yang dituju untuk proses analisis data.

Jika selection bias terjadi, maka kesimpulan dari suatu proses analisis data akan menjadi tidak akurat.

Pertanyaan 10: Apa itu Power Analysis?

Adalah sebuah tipe analisis yang digunakan untuk menentukan efek apa yang akan terjadi pada sebuah unit berdasarkan ukurannya.

Power analysis sangat terkait secara langsung dengan tes hipotesa. Tujuan utama dari power analysis adalah untuk menolong para data scientist menentukan ukuran sampel terkecil yang paling cocok untuk mendeteksi efek dari sebuah tes sesuai dengan signifikansi hipotesa awal.

Pertanyaan Wawancara Lowongan Data Scientist Tingkat Lanjut

Setelah kita selesai membahas pertanyaan dasar dari wawancara kerja untuk mengisi lowongan data scientist, sekarang kita akan lanjut ke pertanyaan tingkat yang lebih tinggi.

data-science-interview-questions

Materi di bawah ini merupakan pertanyaan campuran mengenai data scientist, big data, dan analisis data. Pertanyaan-pertanyaan di bawah ini adalah tipe pertanyaan spesifik di mana anda mungkin akan diminta untuk menjabarkan masing-masing topik dengan lebih dalam.

Pertanyaan 1: Jelaskan apa itu Collaborative Filtering

Collaborative Filtering, sesuai dengan namanya, adalah sebuah proses filtering yang paling sering digunakan oleh recommender system. Tipe filtering ini digunakan untuk menemukan dan membuat kategori dari beberapa pola tertentu.

Collaborative filtering adalah sebuah metode untuk membuat prediksi otomatis (filtering) dari pola pencarian user dengan cara mengoleksi preferensi atau informasi kesukaan dari berbagai user (collaborating). Tipe filtering ini digunakan untuk mencari dan membuat kategori pola tertentu.

Pertanyaan 2: Apa itu FSCK?

fsck’ adalah singkatan dari "File System Check". Fsck adalah sebuah tipe command yang mencari possible error dalam sebuah file. Jika memang didapati ada error atau masalah, maka fsck akan mengirimkan laporan ini ke Hadoop Distributed File System.

Pertanyaan 3: Apa itu Cross-validation?

Adalah salah satu pertanyaan terkait analisis data. Cross-validation cukup sulit untuk dijelaskan, apalagi secara sederhana dan mudah dimengerti.

Cross-validation digunakan untuk menganalisis apakah sebuah obyek akan beroperasi sesuai dengan ekspektasi begitu obyek ini ditempatkan dalam live server. Dengan kata lain, cross-validation akan melakukan pengecekan apakah sebuah analisis data statistik akan menghasilkan efek yang sesuai jika dimasukkan ke dalam rangkaian data independen.

Pertanyaan 4: Mana yang lebih bagus - Good Data atau Good Models?

Pertanyaan ini termasuk dalam kategori pertanyaan big data. Pertanyaan ini sendiri juga dapat masuk ke dalam kategori pertanyaan seputar data scientist juga.

Jawaban dari pertanyaan ini sangatlah subyektif dan tergantung dari kasus yang ada. Perusahaan-perusahaan besar akan lebih memilih good data, karena good data adalah inti penting dari sebuah bisnis yang sukses. Di sisi lain, good models tidak dapat dibuat tanpa adanya good data.

Anda dapat menjawab pertanyaan ini sesuai dengan preferensi pribadi. Tidak ada jawaban yang benar atau salah (kecuali jika perusahaan yang memberikan anda wawancara memang secara spesifik menginginkan jawaban yang spesifik).

Pertanyaan 5: Apa perbedaan antara proses learning Supervised dan Unsupervised?

Biarpun pertanyaan ini bukanlah pertanyaan seputar data science yang umum dan lebih terkait dengan konteks machine learning, pertanyaan ini sendiri masih ada di bawah payung data science, jadi anda tetap harus mengetahuinya.

Dalam supervised learning, anda dapat memberikan sebuah fungsi dari porsi data spesifik yang ditujukan untuk melatih proses machine learning. Pada dasarnya, artificial intelligence akan belajar dari obyektif dan contoh konkrit yang anda sediakan.

Unsupervised learning adalah ketika metode pelatihan artificial intelligence tidak mengikutsertakan sebuah obyektif. AI akan belajar dari deskripsi input data.

Pertanyaan 6: Apa perbedaan antara Expected Value dan Mean Value?

Ketika kita bicara soal fungsionalitas, tidak ada perbedaan antara kedua value ini. Hanya saja, kedua value ini digunakan dalam situasi yang berbeda.

Expected values biasanya merefleksikan variabel acak, sementara mean values merefleksikan sampel populasi.

Pertanyaan 7: Apa perbedaan antara Bivariate, Multivariate dan Univariate?

Bivariate adalah proses analisis data dari dua variabel pada saat bersamaan. Multivariate adalah analisis data menggunakan variabel yang lebih banyak. Univariate adalah bentuk paling sederhana dari proses analisis data. Uni berarti satu, jadi dengan kata lain, data anda hanya memiliki satu variabel. Variabel tersebut tidak terkait dengan cause atau relationship (seperti misalnya regression) dan juga tujuannya adalah untuk mendeskripsikan data. Jadi, univariate mengambil data, lalu menyimpulkan data tersebut dan mengidentifikasi pola di dalam data.

Pertanyaan 8: Apa yang terjadi jika ada dua user yang mengakses HDFS yang sama pada saat yang bersamaan?

Pertanyaan ini juga adalah pertanyaan wawancara lowongan data scientist yang umum ditanyakan. Pertanyaan ini juga adalah pertanyaan jebakan. Jawabannya sendiri sama sekali tidak sulit, hanya saja ada kecenderungan untuk mencampur aduk jawabannya dengan program yang mirip dengan HDFS.

Jika ada dua user yang mencoba untuk mengakses sebuah file dalam HDFS, maka user pertama akan mendapatkan akses, namun user kedua (yang mungkin agak sedikit berselisih waktu) akan mendapat penolakan akses.

Pertanyaan 9: Ada berapa banyak format input Hadoop? Apa saja?

Salah satu pertanyaan untuk topik analisis data juga akan muncul dalam pertanyaan wawancara kerja untuk lowongan data scientist. Pertanyaan ini sulit karena anda harus tahu jumlah pastinya dan juga format-format yang ada itu sendiri.

Secara total, ada tiga format input Hadoop yang umum. Mereka adalah: format key-value, format sequence file dan format text.

Udacity Review Logo
Pro
  • Desain yang sederhana (tidak ada informasi yang tidak perlu)
  • Kursus-kursus berkualitas tinggi (bahkan untuk kategori yang gratis)
  • Terdapat berbagai fitur khusus
Fitur-Fitur Utama
  • Program Nanodegree
  • Cocok untuk perusahaan/firma
  • Sertifikat kelulusan berbayar
Udemy Logo
Pro
  • Banyaknya pilihan kursus
  • Mudah untuk dinavigasi
  • Tidak ada kendala yang bersifat teknis
Fitur-Fitur Utama
  • Banyaknya variasi kursus
  • Kebijakan pengembalian dana dalam 30 hari
  • Sertifikat kelulusan gratis
Udacity Review Logo
Pro
  • Mudah digunakan
  • Menawarkan konten berkualitas
  • Harga transparan
Fitur-Fitur Utama
  • Gratis sertifikat penyelesaian
  • Fokus pada keahlian data science
  • Waktu belajar yang fleksibel

Pertanyaan 10: Apa itu Cluster Sampling?

Cluster Sampling adalah metode tipe sampling. Dengan menggunakan cluster sampling, seorang data scientist dapat membagi populasi data menjadi tiga kelompok terpisah, yang disebut juga dengan cluster. Sebuah sampel cluster akan dipilih secara acak dari populasi data. Lalu, data scientist tersebut akan melakukan analisis data berdasarkan cluster yang telah diambil.

Tips Umum dan Kesimpulan

Kita telah membahas pertanyaan-pertanyaan wawancara kerja lowongan data scientist, baik yang paling dasar maupun juga yang tingkat lanjut. Sekarang kita akan menyimpulkan secara singkat apa yang telah kita pelajari.

data-science-interview-questions

Hal paling penting yang harus anda ingat sejak awal wawancara dimulai adalah soal definisi. Jika anda dapat menjelaskan definisi dan menjabarkan dengan cara mudah dimengerti, maka saya jamin anda akan memberikan kesan yang bagus kepada para pewawancara anda.

After that, make sure to revise all of the advanced topics. You don’t necessarily need to go in-depth with each one of the thousands of data science interview questions out there. Revising the main topics and simply getting to know the concepts that you're still unfamiliar with should be your aim before the job interview. Setelah itu, pastikan anda juga menguasai topik-topik pertanyaan tingkat lanjut. Anda tidak perlu belajar terlalu dalam untuk satu pertanyaan dari ribuan pertanyaan yang ada soal wawancara lowongan data scientist. Cukup mengulang topik-topik dasar dan kuasailah konsep yang masih anda belum mengerti. Prinsip ini harus menjadi gol anda sebelum menjalani wawancara kerja.

Tujuan utama anda dalam wawancara adalah menunjukkan pengetahuan yang anda kuasai. Entah itu pertanyaan seputar analisis data atau data science - jika calon bos anda melihat bahwa anda memiliki pengetahuan soal topik tersebut, maka besar kemungkinan dia akan mempertimbangkan anda sebagai seorang calon karyawan potensial.

Ingat, pengetahuan hanyalah salah satu faktor. Hal lain yang akan dinilai oleh calon bos anda adalah kerendahan hati, respek, reputasi, sifat dapat dipercaya, dsb. Anda harus berusaha untuk menunjukkan kualitas-kualitas tersebut selama wawancara kerja berlangsung. Jangan takut untuk membicarakan soal diri anda sendiri, namun tetaplah rendah hati. Ada garis tipis antara memahami nilai diri anda dan kesombongan.

Kesimpulan

Dengan munculnya jumlah informasi yang besar setiap hari, maka semakin sulit juga untuk mengatur data dan membuat keputusan berdasarkan data yang telah dikumpulkan. Itulah kenapa diperlukan mesin-mesin yang canggih agar mereka dapat mengorganisir informasi yang ada dan menyajikannya secara tepat agar mudah dipahami. Hanya saja, mesin-mesin tersebut membutuhkan data scientist untuk dapat mengaturnya, agar mereka dapat bekerja memberikan hasil yang diinginkan.

Melalui tutorial ini, saya telah memberikan gambaran soal wawancara kerja lowongan data scientist yang mungkin akan ditanyakan kepada anda pada saat wawancara kerja berlangsung. Setidaknya, anda dapat memiliki gambaran kasar soal apa yang akan terjadi dan mungkin terjadi dalam proses wawancara tersebut. Jadi, sediakan waktu dan tenaga untuk mempersiapkan diri, maka anda merasa lebih baik dan semakin baik dalam bidang anda!

Saya harap anda dapat sukses untuk mendapatkan pekerjaan sebagai seorang data scientist (atau analisis data), dan semoga beruntung!

Berikan feedback Anda pribadi

Berikan opini pribadi Anda & bantu ribuan orang untuk memilih situs belajar online yang terbaik. Semua feedback, baik itu yang positif atau negatif, akan diterima selama Anda bersikap jujur. Kami tidak akan mempublikasikan feedback yang bias atau spam. Jadi, kalau Anda ingin membagikan pengalaman, opini atau bahkan saran pribadi - tempat ini ada untuk Anda!

Ulasan Pengguna Terbaru

postingan yg menyelamatkan hidupku

terselamatkan banget sama info-info di artikel ini, pembahasannya menyeluruh dibahas dari yang dasar sampe yang kompleks, jadi gak kagetan akunya.

berfaedah buat masa depan karir

postingan yang sungguh berfaedah buat masa depanku, jadi tahu banyak tentang data scientist dan siasat lengkap yang bbisa kumanfaatin dengan sebaik-baiknya

daftar pertanyaan yang wajib dipelajari newbie

pertanyaan interview yang wajib buat dipelajari ini, terutama buat yang newbie, sbenrnya gak susah sih selama ngerti sama konsepnya, tetap smgt ya semuanya, termasuk diriku

nyontek yang legal

ah gilaakk, ini mah berasa nyontek terang-terangan tapi bersifat ilegal hahaha, info yang dituang di sini data scientis bgt gak melenceng kemana-mana

phyton untuk data scientist

kalo bicara data scientis memang kita bakal diwajibkan, biasanya, untuk belajar python. nah alesannya sendiri udah lengkap dijelasin di dalam artikel ini. fixed, bagus sih ini artikelnya

gak mengecewakan banget

Yawla pembahasan di artikel ini gak mengecewakan banget, gak hanya buat yang udah pro tapi juga buat yang newbie, aslii gak nyangka

bahasannya menyeluruh dan bermanfaat

Love it, bahasan ttg data scientist di artikel ini betul-betul menyeluruh dan bermanfaat banget buat newbie yang masih bingung sama jobsdec ini...

pas banget buat review materi data scientist

wuiihh pas banget buat review pelajaran data scientist yang sudah aku pelajarin sebelumnya, pas buat asupan newbie dan yang udah pro kayak aku.

luwengkaap banget

hmmm perbedaan data scientist dan big data juga dibahas di sini, luwengkaaapp bangett ini woeylah

suka kebalik sama istilah data analysis

jujurly, gue masih bingung sama data scientist dan data analysis, sama sama ngurusin data tapi suka masih kebalik balik, hufttt. overal, informasinya ini sangat membantu gue buat paham lagi

info yang disampaikan oke punya

pertamaxx gan, ciyee dapet cendol. info data scientist yg disebutin di sini oke punya.

loker data scientis di linked.in

lowongan di linked.in lagi banyak nyari data scientist, tapi gw belum punya kualifikasi yang mumpuni, untung nemu ini, bikin gw pengen serius ngasah skill ini

pingin magang di startup

suka sama tulisa mimin Laura di artikel ini, membantu gue yg masih sedikit kebingungan tapi seketika semangat buat belajar data scientis biar bisa magang nantinya di startup.

bikin jadi lebih paham ttg data scientist

Sebelum baca ini banyak ga taunya, tapi pas baca sampe abes, makjanggg gw jadi seketika pinter dan paham gitu tentang data scientist wkwk

istilah yang dibahas sangat deep

penjelasan di postingan ini dilengkapi nama-nama aplikasi berguna buat mahamin data scientist, sumpah ini berguna buat pemula tapi di bagian ujung cocok buat yang udah pro banget

cara menjawab pertanyaannya sgt menginsipirasi

basically gw udah tau beberap term yang dimunculin di daftar pertanyaan ini, kek definisi data scientis, ab testing, hadoop, selection bias dll tapi jawaban sederhana tapi meyakinkan yg ditawarin sama artikel ini betul-betul menginspirasi

luar biasa lengkap dan mudah dipahami

penjelasannya luar biasa lengkap, dan mudah dipahami, jawabannya udah ada, tinggal dihapalin dan diimprove biar mantuull

konsep yang dipake brilian

top markotop topiknya, dan konsep yang diusung juga beda dari yang lain, gak kepikiran buat kepo ttg wawancara data scientist awalnya tapi well, ini legit suwer

newbie friendly, gak hanya untuk pro

kukira awalnya positngan ini buat yang udah pro aja, ternyata pas beraniin diri tuk baca, bagian awalnya bener bener newbie friendly, malah dibahas dari definis dasar data scientist, ckckc

ab testing juga dibahas di sini

woaahh A/B testing pun disenggol ama ni artikel. busyet daah pertanyaan basic yg suka susah dijelasin tapi pas baca di sini, gue ngerti ngerti aja, sipp

FAQ

Bagaimana Anda memilih situs kursus online mana yang patut diulas?

Kami memilih daftar situs belajar online berdasarkan ukuran pasar, popularitas, dan yang paling utama, permintaan pengguna situs kami dan ketertarikan mereka untuk membaca ulasan MOOC mengenai situs-situs belajar online tertentu.

Seberapa banyak riset yang Anda lakukan untuk menulis berbagai ulasan e-learning yang ada?

Tim ahli MOOC kami mendedikasikan waktu selama berminggu-minggu untuk melakukan riset - dengan begitulah mereka bisa yakin bahwa penilaian mereka sudah lengkap. Melalui riset mendalam, kami dapat memastikan semua fitur utama dari situs belajar online telah kami coba dan uji, dan penilaian kami didasarkan pada data yang akurat.

Aspek apa yang paling penting ketika memilih situs belajar online yang terbaik?

Sulit untuk memilih satu aspek utama sebagai jawaban: prioritas orang berbeda-beda tergantung pada preferensi dan harapan mereka. Satu fitur bisa jadi penting buat satu orang tetapi tidak untuk yang lainnya. Tapi, semua pengguna akan setuju bahwa kualitas materi belajar yang baik adalah hal yang wajib ada di setiap situs belajar online.

Apa perbedaan antara platform ulasan e-learning kami dengan platform yang lainnya?

Setiap jenis situs penyedia ulasan MOOC memiliki keunikan masing-masing. Ulasan e-learning kami ditulis secara profesional melalui analisis yang mendalam. Banyak situs ulasan e-learning kurang menyediakan hal tersebut, sehingga inilah keunggulan situs kami!