SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 3 Jam 18 Menit 26 Detik

Inspirasi Project Data Analyst dalam Ranah Pendidikan

Belajar Data Science di Rumah 17-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-03-2023-11-17-182154_x_Thumbnail800.jpg

Seorang data analyst tentunya butuh inspirasi dan referensi tentang project apa yang ingin ditampilkan dalam portofolionya. Portofolio data analyst biasanya memuat poin penting seputar latar belakang masalah, tujuan proyek, alat analisis yang digunakan, metodologi, hasil temuan dan pembahasan serta kesimpulan maupun rekomendasi yang diberikan.


Project data analyst adalah satu dari sekian penilaian rekruter terhadap seorang kandidat yang mampu merepresentasikan hasil temuannya di hadapan mereka. Proyek-proyek dalam portofolio memungkinkan calon data analyst untuk mendemonstrasikan keterampilan analisis data mereka, termasuk kemampuan dalam pengumpulan, pembersihan, dan analisis data, serta kemampuan dalam komunikasi hasilnya.


Salah satu proyek yang bisa kamu jadikan sebagai referensi dalam membuat portofolio adalah proyek data dalam bidang pendidikan. Calon data analyst dapat menggunakan dataset yang ada untuk menyelesaikan permasalahan pendidikan.


Proyek-proyek analisis data dalam pendidikan dapat memberikan wawasan yang berharga kepada sekolah, guru, administrasi pendidikan, dan kebijakan pendidikan. Mereka dapat membantu meningkatkan efektivitas pembelajaran, pengelolaan sumber daya, serta kesetaraan akses pendidikan.


Jika kamu adalah seorang calon data analyst yang ingin membuat portofolio data sebagai dokumen pendukung lamaran, pastikan kamu untuk menyimak dengan teliti postingan ini ya! Simak yuk sahabat DQLab!


1. Analisis Kesetaraan Pendidikan

Analisis kesetaraan pendidikan adalah proses evaluasi yang dilakukan untuk memahami dan mengukur tingkat kesetaraan dalam sistem pendidikan. Tujuan utama dari analisis ini adalah untuk mengidentifikasi dan mengatasi ketidaksetaraan atau ketidakadilan dalam akses, peluang, dan hasil pendidikan antara berbagai kelompok siswa.


Analisis kesetaraan pendidikan sangat penting untuk memastikan bahwa pendidikan adalah sarana untuk mencapai perubahan sosial yang positif dan bahwa semua individu memiliki akses yang sama ke peluang pendidikan yang berkualitas.


Dengan menganalisis kesetaraan pendidikan, kita dapat mengidentifikasi masalah dan hambatan yang mungkin menghalangi akses pendidikan dan membantu merancang kebijakan dan praktek yang lebih inklusif dan adil.


Terdapat dua fokus yang bisa dianalisis dari topik kesetaraan pendidikan.

  • Identifikasi kesenjangan: Menganalisis data untuk mengidentifikasi kesenjangan pendidikan berdasarkan faktor-faktor seperti gender, etnisitas, atau latar belakang sosial.

  • Evaluasi program inklusi: Menganalisis efektivitas program inklusi untuk siswa dengan kebutuhan khusus.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Analisis Kinerja Guru

Analisis kinerja guru adalah proses evaluasi yang dilakukan untuk mengukur dan memahami kualitas pengajaran dan dampak seorang guru terhadap pembelajaran siswa. Tujuan utama dari analisis ini adalah untuk meningkatkan kualitas pengajaran, memberikan umpan balik kepada guru, serta mengidentifikasi area yang perlu perbaikan atau pengembangan dalam pengajaran mereka.


Ada dua hal yang bisa ditelaah dari analisis kinerja guru:

  • Evaluasi kinerja guru: Menganalisis hasil belajar siswa sebagai respons terhadap metode pengajaran guru untuk membantu dalam penilaian kinerja mereka.

  • Analisis pelatihan guru: Memahami dampak pelatihan dan pengembangan profesional guru terhadap peningkatan kualitas pengajaran.

Data Analyst

Sumber Gambar: ResearchGate


3. Analisis Kurikulum dan Materi Pembelajaran

Analisis kurikulum dan materi pembelajaran adalah proses evaluasi dan peninjauan yang dilakukan untuk memahami, memperbaiki, dan mengembangkan rencana pelajaran serta bahan-bahan pembelajaran yang digunakan dalam suatu program pendidikan.


Analisis ini bertujuan untuk memastikan bahwa kurikulum dan materi pembelajaran sesuai dengan tujuan pembelajaran, kebutuhan siswa, dan perkembangan pedagogis. Analisis ini bisa kamu jadikan sebagai inspirasi dalam membuat portofolio data.


Terdapat dua cakupan yang bisa kamu teliti untuk mengukur evaluasi kurikulum dan materi pembelajaran:

  • Evaluasi kurikulum: Menganalisis efektivitas kurikulum dengan membandingkan hasil belajar siswa dengan tujuan pembelajaran yang ditetapkan.

  • Rekomendasi materi pembelajaran: Menganalisis preferensi siswa dan hasil belajar untuk memberikan rekomendasi tentang materi pembelajaran yang lebih efektif.


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


4. Analisis Evaluasi Siswa

Analisis evaluasi siswa adalah proses evaluasi yang dilakukan untuk memahami, mengevaluasi, dan menginterpretasikan hasil evaluasi atau penilaian yang diberikan kepada siswa dalam konteks pendidikan.


Tujuan utama dari analisis ini adalah untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang prestasi siswa, kekuatan dan kelemahan mereka dalam berbagai mata pelajaran, dan tingkat pencapaian tujuan pembelajaran. Ada dua hal yang bisa diukur dalam analisis evaluasi siswa: 

  • Prediksi kinerja siswa: Membuat model untuk meramalkan kinerja siswa berdasarkan data sebelumnya, seperti hasil ujian, kehadiran, dan partisipasi dalam kegiatan ekstrakurikuler.

  • Analisis tingkat kelulusan: Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kelulusan siswa dan mengidentifikasi strategi untuk meningkatkannya.

Data Analyst

Sumber Gambar: ResearchGate


Jadi, teman-teman, sekarang kalian tahu bahwa project adalah amunisi penting yang digunakan oleh calon Data Analyst dalam membuat portofolio data agar keluarannya nanti dapat membuat keputusan yang cerdas. Jangan takut untuk mempelajari lebih lanjut tentang segala skillset data analyst, karena ini adalah alat yang sangat berguna dalam dunia analisis data.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login