BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 2 Jam 16 Menit 41 Detik

Data Scientist 2022 : Langkah Jitu Perdalam Skill Presentasimu

Belajar Data Science di Rumah 09-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/c10ced3ecc57fd7d86807617ca119304_x_Thumbnail800.png

Terdapat sejumlah teknik interpretasi data pada profesi Data Scientist dengan sejumlah metode dan jenis pengolahan data. Berdasarkan sistem pemrosesan data dan kebutuhan proyek, metode pemrosesan data yang sesuai dapat digunakan. Umumnya, organisasi menggunakan sistem komputer untuk melakukan serangkaian operasi pada data untuk menyajikan, menafsirkan, atau untuk memperoleh informasi. Prosesnya mencakup aktivitas seperti entri data, ringkasan, perhitungan, penyimpanan, dll.


Output atau interpretasi yang berguna dan informatif disajikan dalam berbagai bentuk yang sesuai seperti diagram, laporan, grafik, dll. Pemrosesan data sangat penting dalam operasi bisnis dan ilmiah. Data bisnis diproses berulang kali, dan biasanya membutuhkan volume output yang besar. Data ilmiah membutuhkan banyak perhitungan dan biasanya membutuhkan keluaran yang cepat.


Yuk pahami cara interpretasi data berikut ini. 


1. Tabel/ spreadsheet

Format file ini paling cocok untuk data numerik. Memiliki angka dalam baris dan kolom memungkinkan pengguna untuk melakukan berbagai operasi. Misalnya, memfilter & mengurutkan dalam urutan naik/turun agar mudah dipahami dan digunakan. Berbagai operasi matematika dapat diterapkan saat menggunakan output file ini.


Baca juga : Tips Esensial Berkarir sebagai Data Scientist yang Wajib Pemula Tahu


2. Bagan & Grafik

Opsi untuk mendapatkan output dalam bentuk bagan dan grafik sangat berguna dan sekarang membentuk fitur standar di sebagian besar perangkat lunak. Opsi ini bermanfaat ketika berhadapan dengan nilai numerik yang mencerminkan tren dan pertumbuhan/penurunan. Ada banyak bagan dan grafik tersedia untuk memenuhi berbagai persyaratan. Kadang-kadang ada situasi ketika ada kebutuhan untuk memiliki opsi yang ditentukan pengguna. Jika tidak ada bagan atau grafik bawaan yang tersedia, maka opsi untuk membuat bagan sendiri, yaitu, bagan/grafik khusus akan berguna.


3. Peta/Vektor atau file gambar

Saat berurusan dengan data spasial, opsi untuk mengekspor data yang diproses ke dalam peta, file vektor dan gambar sangat berguna. Memiliki informasi tentang peta sangat berguna bagi perencana kota yang mengerjakan berbagai jenis peta. File gambar diperoleh saat berurusan dengan grafik dan bukan merupakan input yang dapat dibaca manusia.


4. File teks biasa

Ini merupakan bentuk paling sederhana dari data yang diproses. Sebagian besar file ini dapat dibaca pengguna dan mudah dipahami. Sangat dapat diabaikan atau tidak diperlukan pemrosesan lebih lanjut dalam jenis file ini. Ini diekspor sebagai file notepad atau WordPad.


5. Format lain/file mentah

Ini adalah format file khusus perangkat lunak yang dapat digunakan dan diproses oleh perangkat lunak khusus. File keluaran ini mungkin bukan produk yang lengkap dan memerlukan pemrosesan lebih lanjut. Dengan demikian perlu melakukan langkah-langkah beberapa kali.


Baca juga : 4 œMust Have Skill untuk Calon Data Scientist, Sudah Coba?


6. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab

Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login