Catat 4 Materi Pokok dalam Bootcamp Data Analyst

Sebagai calon data analyst, bootcamp merupakan pintu gerbang awal seorang pemula untuk memahami dan mempelajari skill dasar sebelum memasuki industri data. Bootcamp data analyst seringkali memiliki standar dan kurikulum yang sudah dirancang sedemikian rupa agar peserta yang notabene bukan berasal dari non IT atau background diluar IT dapat memahaminya dengan baik.

Biasanya instruktur dalam bootcamp data analyst ini akan memberikan bekal kepada peserta mulai dari pemahaman dasar seperti konsep data analysis, peranan dan role posisi data analyst, sampai pada tahapan tahapan dalam melakukan pengolahan data seperti data exploration, data cleansing, data merging dan lain-lain. 

Bootcamp data analyst akan memberikan peserta pemahaman secara luas dan menyeluruh sehingga dapat diimplementasikan pada masing-masing lulusan ketika sudah siap ditempatkan di berbagai ranah industri. Seringkali ada materi khusus dan sifatnya pokok untuk dipelajari seorang calon data analyst agar mereka secara konsep dan teori bisa selaras dan terpecahkan ketika ada masalah menggunakan kaidah matematis dan statistik.

Peserta tidak hanya dibekali dari segi konsep, mereka, namun juga dibekali tentang soft skill yang sesuai dengan bidang tertentu. Misalnya prinsip ethical hacking, kemampuan presentasi, komunikasi, dan lain-lain. So, apa aja materi pokok yang biasanya muncul dalam silabus kurikulum di bootcamp data analyst?

Simak yuk penjelasannya sahabat DQLab!

1. Konsep Dasar Data Analysis

Konsep dasar dalam data analysis adalah fondasi yang diperlukan untuk memahami bagaimana data dianalisis dan diterjemahkan. Konsep-konsep dasar dalam data analysis ini membentuk dasar pemahaman yang diperlukan untuk menjadi seorang data analyst yang efektif.

Dengan pemahaman yang kuat tentang konsep-konsep ini, kamu dapat menggali data dengan lebih baik, mengambil keputusan yang lebih baik, dan mengkomunikasikan hasil analisis dengan lebih baik kepada pemangku kepentingan.

Dalam bootcamp data analyst, biasanya mereka akan diberikan pengantar berupa istilah-istilah seputar data analysis. Misalnya pengertian terkait data. Data adalah kumpulan fakta, angka, informasi, atau observasi yang dikumpulkan dari berbagai sumber.

Data dapat berupa numerik (angka) atau kategorikal (kategori) dan dikelompokkan menjadi data terstruktur dan data tidak terstruktur. Variabel adalah atribut atau karakteristik yang diamati dalam data. Variabel dapat berupa independen (variabel yang diubah atau diuji dalam suatu eksperimen) atau dependen (variabel yang digunakan untuk mengukur dampak perubahan pada variabel independen).

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Statistik Dasar

Statistik dasar merupakan salah satu materi yang sangat penting dalam bootcamp Data Analyst. Statistik digunakan untuk menganalisis data, mendapatkan wawasan, dan membuat keputusan berdasarkan informasi yang ditemukan dalam data.

Statistik dasar adalah landasan penting dalam analisis data, dan pemahaman yang kuat tentang konsep-konsep di atas akan membantu kamu dalam menganalisis data, mengambil keputusan berdasarkan data, dan menyajikan hasil analisis dengan benar.

3. Basis Data

Basis data (database) adalah kumpulan data yang terstruktur yang disimpan dalam sebuah sistem komputer sehingga data tersebut dapat diakses, dikelola, dan diperbarui dengan mudah. Basis data digunakan untuk menyimpan informasi dalam berbagai konteks, mulai dari data bisnis hingga data pribadi.

Sumber Gambar: Badoy Studio

Basis data digunakan dalam berbagai aplikasi dan sistem informasi, termasuk sistem manajemen basis data (DBMS) seperti MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, dan lainnya. Ini memungkinkan organisasi untuk menyimpan, mengakses, dan mengelola data dengan efisien, yang merupakan komponen penting dalam banyak aplikasi, termasuk sistem informasi bisnis, e-commerce, dan sistem perbankan.

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

4. Visualisasi Data

Visualisasi data adalah proses mewakili data dan informasi dengan menggunakan elemen visual, seperti grafik, diagram, peta, atau plot, untuk membantu pemahaman data dengan lebih baik dan efektif. Visualisasi data adalah alat yang sangat penting dalam analisis data, pengambilan keputusan, dan komunikasi hasil.

Sumber Gambar: Boost Labs

Visualisasi data memainkan peran kunci dalam mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Ketika dilakukan dengan baik, visualisasi dapat membantu mengungkapkan cerita yang terkandung dalam data dan membuatnya lebih mudah dimengerti oleh orang lain. Ini juga dapat membantu mengidentifikasi pola, anomali, dan tren yang mungkin tersembunyi dalam data.

Kamu pemula yang tidak memiliki background STEM? Jangan khawatir, karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data analyst agar bisa berkarir di industri 4.0. Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir.

Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab atau ikuti  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python:

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Reyvan Maulid