Kenali Ragam Project Data Analyst, Pemula Bisa Coba!
Jika berbicara tentang profesi analisis data, salah satu yang sering terdengar adalah data analyst. Data analyst kini dapat dikatakan menjadi profesi yang sedang naik daun. Selain diminati oleh banyak orang, kebutuhan profesi ini memang cukup banyak dibutuhkan oleh perusahaan besar dan memegang peranan penting. Bagi para pemula kalian bisa coba membangun portofolio data dan terus berlatih mengerjakan ragam project data analyst.
Project data analyst merupakan salah satu upaya bagi praktisi data untuk mengembangkan kemampuan dalam menganalisis data. Kita bisa memilih project apa yang akan dikerjakan dengan melihat dari studi kasus yang disediakan. Perbedaan studi kasus dan tujuan penyelesaian yang berbeda membuat kita tertantang untuk menyelesaikannya dengan teknik yang berbeda pula, Dengan demikian akan semakin mengasah skil analisis data semakin berkembang. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beragam project data analyst yang dapat dicoba.
1. Credit Risk Analysis
Credit score adalah nilai resiko yang diberikan kepada seorang individu atau organisasi yang mengajukan pinjaman berdasarkan rekam jejak pinjaman dan pembayaran yang dilakukan. Proses pemberian credit score ini biasanya disebut sebagai credit scoring. Pada modul ini kita akan mengenali credit risk dan credit rating prediction serta manfaatnya untuk industri finansial pemberi pinjaman. Selain itu peserta akan mempelajari konsep decision tree dan implementasi machine learning menggunakan fungsi rpart di R.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Market Basket Analysis
Pada modul ini peserta akan diberi penjelasan terkait pengertian market basket analysis pada bisnis ritel untuk menemukan product packaging yang tepat dan mengurangi masalah inventory. Selain itu peserta juga akan mengenali algoritma apriori sebagai implementasi market basket analysis di R. Peserta juga akan membahas beberapa konsep dasar seperti item, item set, rules, item and transaction. Peserta akan mengenali beberapa hal terkait market basket analysis serta mempraktekkannya secara live code.
3. Customer Segmentation
Customer segmentation atau segmentasi pelanggan merupakan sebuah komponen dalam bisnis yang berkaitan langsung dengan demografi pelanggan. Salah satu project data analyst yang dapat dikerjakan adalah proses data science untuk marketing. Pada modul ini peserta akan mempelajari cara mempersiapkan data untuk proses analisis. Selain pitu peserta akan mengenali proses clustering dengan menggunakan algoritma k-means.
4. Dimension Reduction
Dimension reduction atau reduksi dimensi merupakan teknik untuk mengurangi dimensi dataset. Teknik ini bertujuan untuk mengurangi jumlah fitur yang redundan. Pada modul ini kita akan mempelajari algoritma decision tree C5.0 untuk dapat memprediksi credit scoring nasabah. Selain itu peserta juga akan mempelajari teknik Principal Component Analysis untuk dapat melakukan standarisasi variabel dan mendapatkan variabel baru dengan menggunakan vektor eigen.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Salah satu cara bagi seseorang untuk meningkatkan skill dan menambah pengalaman adalah dengan berlatih secara praktek langsung. Bagi seorang data analyst, hak itu dapat dilakukan dengan mengerjakan berbagai project data analyst. Kamu bisa menemukan berbagai modul project data analyst di DQLab. DQLab menyediakan berbagai modul gratis untuk belajar dari dasar dengan bahasa yang mudah dipahami.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita