3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 0 Jam 34 Menit 47 Detik

Analisis Data Geospasial pada Portofolio Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 30-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-03-2023-11-30-154035_x_Thumbnail800.jpg

Data Analyst adalah profesi yang bertugas untuk melakukan analisis data sehingga bisa menyelesaikan berbagai permasalahan di berbagai bidang. Hal yang perlu dijadikan catatan adalah data yang digunakan untuk analisis oleh Data Analyst adalah data yang relevan dan bisa dibuktikan kevalidan datanya.


Portofolio memegang peranan krusial dalam memperkuat karir seorang Data Analyst. Portfolio ini berguna untuk menunjukkan kepada recruiter atau calon klein jika Data Analyst memang memiliki skill yang mumpuni. Data Analyst bisa menyesuaikan portfolio datanya dengan bidang yang akan dilamar atau diajak bekerja sama.


Namun, apa yang bisa membuat portofoliomu berkilau di antara yang lain? Salah satu jawabannya adalah dengan menyertakan analisis data geospasial.


Dalam artikel ini, kita akan membahas mengapa analisis data geospasial dapat menjadi tambahan yang menarik dalam portofolio seorang data analyst dan bagaimana langkah-langkah sederhana dapat mengubah data berkaitan lokasi menjadi wawasan yang bermakna.


Selamat membaca!


1. Memahami Analisis Data Geospasial

Data Analyst

Spatial Data Science jika ditelusuri lebih dalam merupakan cabang dari ilmu data yang memfokuskan pada analisis dan pengolahan data spasial atau data yang memiliki informasi geografis. Analisis data geospasial melibatkan penggunaan data yang memiliki komponen lokasi atau geografis


Misalnya, data yang terkait dengan koordinat geografis, informasi peta, atau bahkan data yang dihasilkan dari sensor GPS. Seorang data analyst dapat memanfaatkan analisis ini untuk menemukan pola, tren, atau wawasan penting yang berkaitan dengan lokasi.


Contoh lainnya, seorang ahli Spatial Data Analyst dapat membuat peta heatmap untuk menunjukkan distribusi populasi manusia di sebuah kota, atau membuat model spasial untuk memprediksi tingkat kebakaran hutan di masa depan.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Menggunakan Alat Analisis Data Geospasial

Data Analyst

Langkah pertama dalam menambahkan analisis data geospasial dalam portofolio adalah memahami alat-alat yang digunakan. DQLab, sebagai contoh, menyediakan kursus-kursus yang memandu dalam penggunaan Python dan pustaka seperti GeoPandas untuk analisis data geospasial.


GeoPandas adalah pustaka Python yang memungkinkan kamu untuk bekerja dengan data geografis dengan cara yang mirip dengan cara bekerja dengan data tabular dalam Pandas. Ini memadukan kekuatan Pandas untuk analisis data dengan kemampuan manipulasi data geografis menggunakan geometri (seperti titik, garis, dan poligon).


Dengan pemahaman dasar ini, seorang data analyst dapat memulai perjalanan untuk mengeksplorasi dan menganalisis data geografis.


3. Visualisasi Data Geospasial

Data Analyst

Salah satu keunggulan dari analisis data geospasial adalah kemampuan untuk membuat visualisasi yang kuat. Seorang data analyst dapat menghasilkan peta yang memberikan gambaran jelas tentang distribusi data atau tren yang terjadi di suatu wilayah. Penggunaan pustaka seperti Folium atau Matplotlib dapat membantu dalam menciptakan visualisasi yang menarik dan informatif.


4. Analisis Pola dan Hubungan Lokal

Data geospasial memungkinkan seorang data analyst untuk menganalisis pola dan hubungan yang mungkin terkait dengan lokasi tertentu. Misalnya, apakah terdapat korelasi antara penjualan suatu produk dengan lokasi toko atau bagaimana pola lalu lintas di suatu kawasan pada waktu tertentu. Mengetahui informasi ini dapat membantu pengambilan keputusan yang lebih cerdas.


5. Mengintegrasikan Analisis dengan Proyek Sebelumnya

Sebuah portofolio yang kuat mencerminkan berbagai keterampilan dan pengalaman. Seorang data analyst dapat memperkaya portofolio dengan mengintegrasikan analisis data geospasial ke dalam proyek-proyek sebelumnya. Misalnya, jika sebelumnya telah melakukan analisis penjualan, tambahkan dimensi geospasial untuk memberikan kedalaman tambahan pada proyek tersebut.


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


Sudahkah kamu siap untuk membangun portofolio data analyst yang mengesankan recruiter? Jika belum segera persiapkan dirimu dengan belajar skill data analyst bersama DQLab. DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! 

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :