Ingin Jadi Data Analyst? Belajar dengan Module DQLab Yuk!

Ingin berkarir sebagai Data Analyst? Kamu bisa mulai dengan mempelajari data science dari buku, internet, atau mengikuti kursus online. 

Sudah tahu DQLab, belum? Kenalan, yuk! DQLab merupakan lembaga kursus data science online dengan pembelajaran yang terstruktur sehingga pemula sekalipun dapat belajar data science secara bertahap mulai dari dasar. Contoh kasus yang digunakan dalam module juga mirip dengan kasus nyata di dunia data sehingga sahabat data bisa mendapat gambaran seperti apa data ditangani di industri. 

Menjadi Data Analyst tidaklah mudah. Kamu harus terus berlatih dengan beragam jenis data dan kasus agar kemampuan analisis semakin meningkat. Selain itu juga perlu melatih kemampuan komunikasi agar dapat menyampaikan hasil analisis data dengan baik. Tahukah kamu apa saja yang perlu dipelajari untuk menjadi Data Analyst? Nah, kali ini kita akan membahas module-module di DQLab yang dapat menunjang pembelajaran data science kamu menjadi lebih menyenangkan. Yuk, simak di bawah ini!

1. Module Python

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. Sama seperti R, Python juga bersifat open source. Bahasa pemrograman ini merupakan skill yang wajib dikuasai oleh Data Analyst. 

Selain untuk memproses big data, Python juga bisa digunakan untuk memvisualisasikan data. Kamu bisa mencoba memvisualisasikan data dengan menarik dan berikan insight yang berguna. Di dalam modul Python DQLab kamu akan menemukan beberapa pembahasan library yang sering digunakan oleh Data Analyst yaitu Pandas, Scipy, Numpy, dan Matplotlib.

Modul Introduction to Data Science with Python berisi 2 chapter dan 16 sub-bab yang membahas diantaranya pengenalan tentang Python, library pada Python, struktur bahasa Python, dan praktik penggunaan bahasa Python. Didampingi oleh mentor yang ahli di bidang data dengan penjelasan yang mudah dipahami dan dipelajari.

Baca juga: Pelajari Algoritma Data Science, Bekal Penting Calon Praktisi Data

2. Pengolahan Statistik dengan R

R adalah bahasa pemrograman dan software yang digunakan untuk analisis statistika dan grafik yang dibuat oleh Ross Ihaka dan Robert Gentlemen. R 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. 

Introduction to Data Science with R merupakan modul gratis yang diberikan oleh DQLab pada program free modules. Modul ini diantaranya berisi tentang pengenalan bahasa R, dasar pemrograman R, dan praktik penggunaan R. Materi-materi ini dapat menjadi langkah awal bagi pemula yang ingin belajar data science lebih dalam. Untuk menjalankan R kamu harus menginstall RStudio di perangkatmu. Cobalah eksplor library yang sering digunakan Data Analyst untuk melakukan analisis dan penyajian data. Contohnya yaitu ada ggplot2, tidyverse, dan dplyr. 

3. SQL untuk Pengelolaan Database

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun, mengakses, mengubah, dan memanipulasi data berbasis relasional. Beberapa tools SQL yang populer digunakan yaitu MS SQL, MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, dan MongoDB. Perintah pada SQL menggunakan bahasa inggris dasar sehingga mudah dipelajari dan dipahami. Perintah SQL terbagi menjadi tiga jenis yaitu Data Definition Language (DDL), Data Manipulation Language (DML), dan Data Control Language (DCL). 

Seorang Data Analyst wajib menguasai skill ini karena akan selalu berhadapan dengan data dan SQL akan sangat membantu proses pengolahan data tersebut. Nah, di DQLab terdapat module yang membahas mengenai SQL mulai dari pengenalan fungsi dan cara penulisan sintaksnya, bagaimana melakukan manajemen data yang baik, manipulasi data dengan SQL, memproses data, dan masih banyak lainnya. Jangan lupa untuk mengerjakan project-project SQL yang ada untuk mengasah kemampuan database dan bisa juga dijadikan bahan untuk portofolio datamu, loh. Tunggu apa lagi? Mulai belajar sekarang, yuk!

4. Excel dengan Fitur-Fitur Menariknya

Excel banyak digunakan untuk aktivitas yang terkait dengan data seperti membuat tabel, melakukan perhitungan matematika sederhana, melakukan perhitungan statistik, data analisis dengan berbagai metode, membuat grafik atau plot untuk menyajikan data, dan lain sebagainya. Ada beberapa fitur yang sudah tersedia ketika kita menginstall Excel, namun ada juga fitur yang harus ditambahkan ke dalam Excel sebelum menggunakannya misalnya fitur Data Analysis. 

Kamu akan menemukan banyak sekali fitur Excel yang sangat membantu pekerjaan terkait data saat mengeksplor langsung Excel. Untuk pembelajaran Excel tingkat dasar hingga tingkat lanjut, bisa kamu akses dengan membeli paket platinum DQLab dengan harga yang terjangkau. Pantau terus sosial media DQLab untuk update event-event terkait Excel bersama mentor data profesional. 

Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

5. Tingkatkan Kompetensimu dengan Akses DQLab Data Analyst Career Track

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. 

Jadi sahabat DQ bisa fokus mempelajari skillnya secara bertahap. Selain module pembelajaran, DQLab juga menyediakan project-project yang dimentori praktisi data profesional mulai dari project database, machine learning, ETL, dan lain sebagainya. Yuk, persiapkan diri untuk jadi Data Analyst handal! Daftar di DQLab.id dan upgrade ke paket premium untuk akses seluruh module data science. Jangan lupa gabung di grup Discord DQLab untuk bisa sharing dengan talenta data dari seluruh Indonesia.

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags