JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
1 Hari 14 Jam 50 Menit 51 Detik

Catat, Ini Platform Pelatihan Data Analyst Terbaik

Belajar Data Science di Rumah 07-September-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-03-2023-09-08-103121_x_Thumbnail800.jpg

Tidak bisa dipungkiri peran data analyst saat ini sangat dibutuhkan. Dengan kemampuan yang dimilikinya, perusahaan jadi bisa membuat keputusan yang berdasarkan data sehingga output yang dihasilkan juga lebih efektif. Karena fakta inilah banyak orang yang tertarik untuk mulai beralih karir atau mempelajari ilmu data lebih lanjut.


Belajar data analyst saat ini juga jauh lebih mudah. Kalian bisa mulai secara otodidak atau dengan mengikuti pelatihan. Setiap metode tentunya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Bagi kalian yang tertarik untuk belajar melalui pelatihan, yuk cari tahu rekomendasi platform terbaik di artikel ini!


1. Mengapa Harus Ikut Pelatihan Data Analyst?

Data Analyst

Kalian pasti setuju kalau transformasi digital meningkatkan kebutuhan praktisi data di perusahaan, terutama bagi posisi data analyst. Nah, supaya bisa mengikuti perkembangan zaman dan tetap adaptif, maka banyak orang yang mulai mempelajari ilmu data. Baik itu secara otodidak ataupun dengan mengikuti berbagai pelatihan. Dengan demikian, kalian bisa membantu bisnis agar bisa membuat keputusan yang lebih strategis dan berdasarkan data. 


Selain itu, pelatihan data analyst juga membantu seseorang untuk mengikuti perkembangan terkini dalam bidang analisis data. Sehingga bisa dipastikan kalau kalian akan mendapatkan materi dan ilmu terkini yang sesuai dengan perkembangan terbaru dalam industri. Mengapa hal ini penting? Agar SahabatDQ tetap menjadi profesional yang memiliki pengetahuan dan keterampilan terbaik dalam analisis data.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Materi Umum Pelatihan Data Analyst

Data Analyst

Salah satu materi utama adalah pengumpulan data. Kalian akan mempelajari berbagai metode dan sumber pengumpulan data, baik itu data terstruktur maupun tidak terstruktur. Selain itu, juga akan memahami pentingnya data yang berkualitas dan teknik pengujian kualitas data.


Kemudian, kalian juga akan belajar cara pengolahan data. Mulai dari teknik-teknik untuk membersihkan, menggabungkan, dan merapikan data agar siap untuk analisis lebih lanjut. Untuk tahap ini kalian akan menggunakan tools seperti Python dan R.


Baru setelah itu kalian akan belajar teknik analisis statistik. Materi ini mencakup pengenalan kepada konsep dasar statistik, seperti distribusi, probabilitas, dan inferensi statistik. Selain itu, juga cara menerapkan berbagai teknik statistik untuk mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan dalam data. Kalian harus mahir dalam analisis statistik karena menjadi keterampilan utama dalam mengambil keputusan berdasarkan data.


Tidak kalah penting lainnya adalah belajar visualisasi data. Visualisasi data melibatkan representasi grafis dari data, seperti grafik, diagram, heatmap, dan dashboard interaktif. Keterampilan ini akan membantu kalian dalam menggambarkan pola, tren, dan hubungan dalam data dengan cara yang mudah dipahami. Visualisasi data juga sangat dibutuhkan dalam pengambilan keputusan karena dapat membantu stakeholder untuk melihat informasi penting dengan cepat.


3. Ciri-ciri Pelatihan Data Analyst yang Baik

Data Analyst

Hal paling utama adalah memiliki kurikulum yang lengkap. Artinya, pelatihan data analyst harus mencakup semua aspek penting seperti pengumpulan dan pengolahan data, analisis statistik, dan pemahaman tentang berbagai tools dan teknik analisis data. Kurikulum yang baik akan memberikan peserta pemahaman yang kuat tentang seluruh siklus analisis data, mulai dari konsep dasar hingga penggunaan praktis dalam permasalahan nyata.


Selanjutnya adalah memiliki mentor atau instruktur yang berkualitas. Instruktur yang baik harus memiliki pengalaman praktis dalam data analyst dan dapat menyampaikan materi secara jelas. Mereka juga harus mampu memberikan bimbingan dan dukungan kepada peserta dalam memecahkan masalah dan proyek data analyst. Interaksi yang baik antara instruktur dan peserta kursus sangat penting agar memfasilitasi pembelajaran yang efektif.


Pelatihan data analyst yang baik sebaiknya juga mencakup proyek-proyek yang praktis. Proyek yang ditugaskan harus bisa memberikan peserta pengalaman nyata dalam menghadapi masalah dan menerapkan keterampilan yang telah dipelajarinya. Proyek-proyek ini juga membantu peserta untuk membangun portofolio yang kuat yang dapat ditunjukkan kepada recruiter.


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


4. Rekomendasi Bootcamp Data Analyst Terbaik

DQLab adalah salah satu platform terbaik yang bisa menjadi media belajar kalian untuk memperkuat penguasaan tools data analyst. Bagi kalian yang pemula tak perlu khawatir karena DQLab adalah salah satu platform belajar yang tepat. DQLab memiliki fasilitas Live Class Bootcamp Data Analyst untuk kalian yang ingin belajar secara intensif bersama praktisi handal di bidangnya.


Program ini memberikan beragam manfaat seperti bonus kelas persiapan untuk mengetahui pemahaman awal peserta, bimbingan belajar dan konsultasi intensif, materi dan video yang dapat dipelajari selamanya, dan komunitas yang suportif. Menariknya, bootcamp ini terdiri dari dua jenis yaitu:

  • Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

  • Bootcamp Data Analyst with Excel


Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

Bootcamp Data Analyst with Python & SQL akan mengasah kemampuan Sahabat DQ dalam mengaplikasikan bahasa pemrograman Python dan SQL dalam persiapan karir sebagai Data Analyst. Beberapa materinya yaitu memahami coding dasar dengan Python secara bertahap, melakukan pengolahan data dengan SQL untuk pengambilan data, pengurutan, penyaringan, sampai penggabungan data, pengolahan data dasar dengan Python, dan masih banyak lagi.



Bootcamp Data Analyst with Excel

Program bootcamp lainnya yang disediakan DQLab adalah Bootcamp Data Analyst with Excel. Pada bootcamp ini Sahabat DQ akan mempelajari analisis data dan reporting menggunakan Excel. Kebanyakan dari pengguna Excel tidak menyadari fungsi-fungsi Excel sangat membantu pada proses analisis data. Di sini, kalian akan lebih mahir menggunakan Excel untuk kebutuhan laporan.


Beberapa materi yang diberikan yaitu menggunakan fitur formatting, filter, dan sorting, hingga menghasilkan chart sederhana pada Excel, menerapkan Data Storytelling & Visualisasi, melakukan analisa hasil eksplorasi data yang telah diolah dengan teknik yang tepat, dan masih banyak lainnya. 


Yuk, tunggu apalagi segera Sign Up dan nikmati proses pembelajaran intensif dengan para ahli di bidangnya! Persiapkan diri kalian untuk menjadi seorang Data Analyst yang mahir bersama Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya  

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login