Sebelum Mengikuti Data Analyst Course, Pahami Keahlian ini

Seorang Data Analyst memiliki tanggung jawab untuk mencari "fakta" dibalik sebuah data menjadi sebuah laporan yang menarik dan mudah dimengerti oleh pihak terkait yang nantinya dapat digunakan sebagai pendukung pengambilan keputusan. Terlebih lagi saat ini fenomena "Big Data" menjadikan Data Analyst sebagai suatu sistem baru untuk memanfaatkan sumber informasi demi mendorong capaian usaha dari suatu perusahaan/instansi. Sama seperti profesi lain, untuk bisa menjadi seorang Data Analyst tentunya kamu harus memenuhi kriteria dan requirement tertentu. Dengan mengikuti Data Analyst Course, dapat membantu kamu untuk mengasah sekaligus meningkatkan keahlian baik teknis maupun non teknis kamu, agar kamu dapat memenuhi kriteria untuk menjadi seorang Data Analyst.

Selain kemampuan problem solving dan critical thinking yang baik, kamu juga harus memahami keahlian teknis seorang Data Analyst. Jangan khawatir bersama DQLab, kamu berkesempatan untuk mempelajari mengenai keahlian teknis yang wajib diketahui Data Analyst. Untuk itu simak terus artikel ini sampai selesai !

1. Data Understanding

Dalam fase ini kemampuan statistika sangat diperlukan karena kamu harus mendalami makna bisnis dari data yang dimanfaatkan serta pengetahuan yang ada dalam suatu sistem. Melakukan Exploratory Data Analysis untuk mengidentifikasi kualitas data dengan memahami kondisi dataset yang dimiliki seperti, mengidentifikasi outlier, missing value atau human error pada dataset. Yang pada akhirnya dapat meminimalkan potensi kesalahan yang dapat terjadi pada data kita dikemudian hari.

Baca juga : Data Science: Belajar Analisa Data

2. Data Preparation

Dalam data preparation keahlian teknis seperti pemahaman bahasa pemrograman sangatlah diperlukan. Mengapa ? Karena kamu harus membangun dataset dari data mentah mulai dari melakukan cleansing hingga transforming data untuk kemudian dijadikan inputan dalam proses modelling. Nah, proses membangun dataset inilah yang mengharuskan kamu untuk memahami bahasa pemrograman yang paling compatible atau cocok untuk analisis data. Seperti Python dan R.

3. Modelling

Modelling dilakukan untuk memilih penerapan algoritma paling optimal dengan menyesuaikannya pada beberapa parameter-parameter yang telah ditentukan. Keahlian teknis yang diperlukan dalam proses modelling adalah pemahaman yang kuat tentang algoritma machine learning atau deep learning. Machine learning sendiri merupakan mesin yang dikembangkan untuk bisa mempelajari data yang ada dan dari data yang ia peroleh tersebut dapat melakukan tugas tertentu dengan sendirinya tanpa perlu adanya arahan lagi. Adapun algoritma yang dapat diterapkan dalam machine learning antara lain: K-Nearest-Neighbors (KNN), Logistik Regression, Decision Trees, Random Forest, SVM, Neural Networks, Naïve Bayes, K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, dan Association Rules.

Sedikit berbeda dengan machine learning, deep learning adalah metode pembelajaran mesin dengan cara meniru bagaimana sistem dasar otak manusia bekerja atau biasa disebut neural networks. Adapun algoritma yang dapat diterapkan dalam deep learning antara lain: Convolutional Neural Networks (CNN), dan Artificial Neural Network (ANN).

Baca juga : Ingin Menjadi Data Analyst? Yuk, Simak 3 Tipsnya dari Senior Praktisi Data Langsung

4. Yuk, Belajar Data Science Gratis Sekarang

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

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

• Akses module Introduction to Data Science

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita