GIMANA MEMULAI KARIER JADI DATA ANALYST?
Simak caranya di webinar GRATIS dan raih DOORPRIZE menarik!
DAFTAR SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 17 Menit 10 Detik 

Bocoran Skill Pemula dengan Data Analyst Career Track DQLab

Belajar Data Science di Rumah 11-Juni-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/70f863a92a824e4af05722342c789af9_x_Thumbnail800.jpg

Menjadi Data Analyst adalah salah satu cara yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang praktisi data. Tentu saja dengan belajar bagaimana caranya menjadi Data Analyst, kamu akan mendapatkan banyak pengetahuan tambahan yang juga dapat kamu implementasikan kedalam real case industri. 


Selain belajar secara otodidak, tips lainnya mempelajari skill Data Analyst adalah dengan mengikuti kursus data. Apalagi jika kamu pemula yang sama sekali belum pernah mempelajari pemrograman, mengikuti kursus adalah pilihan yang bisa dipertimbangkan. Kamu bisa lebih fokus mempelajari skill-skill utama Data Analyst.


DQLab merupakan salah satu lembaga kursus Data Science yang fokus pada pengembangan skill para talenta data. Bagi kamu yang bingung harus memulai belajar darimana, kamu tidak perlu khawatir lagi karena DQLab sudah menyediakan akses pembelajaran untuk menjadi seorang praktisi data dengan fitur Data Analyst Career Track.


Program Data Analyst Career Track ini akan mengarahkan kamu untuk mulai belajar Data Analyst darimana, karena roadmap yang telah dirancang khusus untuk instruktur dan modul-modul lengkap yang akan membuat kamu lebih siap lagi menjadi seorang Data Analyst.


Apa saja sih skill yang akan dipelajari? Yuk, simak di bawah ini!


1. Memahami Bahasa Pemrograman Statistik

Skill ini sangatlah penting dikuasai jika ingin berkarir menjadi praktisi data. Karena bahasa programming statistik bisa membantumu melakukan analisa data dan melakukan prediksi dengan kelompok data yang luas. Beberapa contoh bahasa programming statistik yang paling sering digunakan adalah Python atau R.


Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang berfokus pada keterbacaan kode sehingga penggunanya dapat fokus pada program yang sedang dibuat daripada penulisan kodenya. Banyak library dan packages yang disediakan Python untuk mendukung proses data science. Python bersifat open source yang mana sangat cocok untuk pemula. Bahasa pemrograman ini merupakan skill yang wajib dikuasai oleh Data Analyst.


Sama seperti Python, R juga bersifat open source yang artinya dapat digunakan oleh siapa saja secara gratis. Dahulu bahasa R hanya fokus pada analisis data, statistik, dan model grafis. Namun saat ini R lebih banyak digunakan untuk analisis data karena banyak jenis packages, test, dan tools yang memudahkan proses analisis data.


Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer


2. Memahami Sistem Database dan SQL

Seluruh data yang didapat akan disimpan di dalam database dan Data Analyst bertugas untuk menjaga sistemnya agar tidak terjadi kerusakan. Peran ini sangat penting bagi Data Analyst, karena seluruh data penting yang ada dalam bisnis bisa hilang tanpa bekas bila database tidak dijaga dengan baik. Apalagi jika bisnisnya mengandalkan platform online.


Cara Data Analyst mengelola sistem database pun bermacam-macam. Salah satunya adalah dengan memperbaiki masalah terkait coding di dalam database-nya. SQL atau Structured Query Language ialah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengelola database. Ini merupakan keterampilan paling penting dan mendasar yang harus diketahui oleh Data Analyst. SQL sering dianggap sebagai Excel dengan versi lebih komplit karena mampu menangani kumpulan data besar yang tidak bisa dilakukan oleh program Microsoft Excel.


Hampir setiap perusahaan membutuhkan seseorang yang memiliki skill SQL. Nantinya mereka bertanggung jawab pada penyimpanan data, menghubungkan beberapa database, membangun atau mengubah strukturnya dan memanipulasi data berbasis relasional.


3. Memahami Exploratory Data Analysis

Exploratory Data Analysis (EDA) adalah bagian dari proses Data Science. EDA menjadi sangat penting sebelum melakukan feature engineering dan modeling karena dalam tahap ini kita harus memahami datanya terlebih dahulu. Tuan dari tahap ini adalah membantu Data Analyst memahami isi data mulai dari distribusi, frekuensi, korelasi dan lainnya.


EDA sendiri merupakan sebuah proses awal pada analisis data dengan tujuan menemukan pola, anomali, menguji hipotesis dan dapat memeriksa asumsi dengan bantuan statistik ringkasan kemudian representasi grafis (visualisasi).


Peran EDA bagi bisnis dan praktisi data menjadi sebuah kebutuhan utama agar membantu menemukan wawasan yang tidak terduga dalam data, mengecek kualitas data yang selanjutnya proses cleansing dan processing, hingga dapat menyampaikan wawasan data pada para stakeholder.


Seorang Data Analyst harus mengikuti langkah-langkah berikut dalam menerapkan EDA:

  • Mempertanyakan hal yang berkaitan dengan analisis data.

  • Mendalami permasalahan yang dibahas.

  • Menentukan tujuan searah dengan output yang diinginkan.


4. Memahami Konsep Visualisasi Data 

Menjadi Data Analyst juga perlu memiliki kemampuan komunikasi yang baik. Mereka harus mampu menceritakan kisah menarik dari data guna menyampaikan hasil analisis. Di samping itu, penjabaran yang jelas dapat mempertahankan keterlibatan audiens.


Apabila temuan tidak dapat diidentifikasi dengan mudah serta cepat, maka akan menemukan kesulitan untuk menyampaikannya. Karena alasan tersebut, visualisasi data bisa memiliki pengaruh baik guna menggambarkan suatu data.


Visualisasi umumnya menggunakan bagan serta grafik menarik yang berkualitas tinggi. Tujuannya, agar dapat mempresentasikan temuan dengan cara jelas serta ringkas.


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


Ingin mempelajari skill-skill Data Analyst secara intensif? DQLab punya solusinya. Kamu bisa memilih menu Data Analyst Fast Track Program yang berisikan module-module pilihan yang khusus membahas skill-skill yang dibutuhkan Data Analyst. 


Bersama DQLab kamu bisa mulai untuk membekali diri untuk siap berkarir di industri data science. Kamu tidak perlu cemas akan masalah waktu belajar, sebab metode pembelajaran yang fleksibel dan aplikatif memudahkan kamu untuk bisa belajar kapan saja dan dimanapun kamu mau. Selain itu, dengan fitur Live Code Editor yang tersedia juga membantu kamu menyelesaikan sejumlah modul yang disediakan. Yuk, mulai sekarang belajar Data Science di DQLab.id!


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!