Kursus Data Science, Data Analyst Career Track DQLab

Kursus data analyst merupakan salah satu jalan yang paling mudah bagi lulusan baru untuk improve skill ataupun menambah wawasan dalam dunia data science. Terlebih pada akhir-akhir ini, posisi data analyst memiliki highly demand dalam beberapa tahun kebelakang. Lulusan dari non-IT makin kesini juga mulai tertarik untuk melakukan hijrah dan berpindah untuk menjadi seorang data analyst. Data analyst tidak akan lengkap bila dalam setiap harinya menjadikan data sebagai menu utama dan habits dalam kesehariannya. Pasalnya mereka harus berbicara based on data dan bukan hanya sekedar mengada-ada.

Demi data yang akurat dan valid, data analyst berusaha untuk melakukan apapun caranya agar insightnya bisa bermanfaat bagi tim manajemen terkait. Ketika ditanyakan oleh orang yang awam akan data maka data analyst menjadi penengahnya alias jembatan antara pihak-pihak yang terlibat. Banyak orang yang belum pernah mendengar posisi ini, karena turunannya dari posisi ini adalah ranah data science. Maka dari itu, dengan kehadiran kursus data analyst bisa jadi sarana bagi masyarakat yang awam akan data mulai lebih mengenal posisi ini.

Beberapa kursus online yang sedang banyak dicari adalah data analyst. Singkatnya, data analytics menjadi keterampilan abad ke-21 yang harus dimiliki. Kursus singkat online gratis adalah cara yang bagus untuk memulai karir kalian di ranah data science. Sebelum kalian memutuskan untuk bergabung di kursus data analyst, pastinya kalian akan diajarkan dasar-dasarnya terlebih dahulu. Kemudian nantinya di akhir pembelajaran akan ada mini project ataupun quiz yang harus dikerjakan oleh peserta kursus untuk mendapatkan certificate of completion atau sertifikat penyelesaian setelah menyelesaikan kursus data analyst secara online. Salah satu kursus data analyst yang ramah dengan pemula data adalah DQLab. DQLab menyediakan berbagai modul yang bisa dijadikan pembelajaran dalam bentuk career track.

Pas banget nih kali ini kita kasih spoiler materi-materi career track yang biasanya diajarkan oleh data mentor. Pastinya kalian penasaran kan apa saja isinya. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang apa saja isi materi career track yang biasanya diajarkan dalam kursus data analyst. Pastinya sahabat data DQLab penasaran apa saja perbedaannya. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!

1. Python For Data Professional Beginner - Part 1

Module Python For Data Professional Beginner - Part 1 adalah modul career track yang disediakan DQLab membahas penggunaan DQLab Live Code Editor dan bahasa pemrograman Python sebagai langkah awal menjadi data analyst. Modul ini terdiri dari 5 chapters dan 60 sub chapters. Kalian bisa akses modulnya langsung dengan subscribe ke premium dari akun DQLab. Selanjutnya, kita akan bahas masing-masing chapter yang ada pada modul Python For Data Professional Beginner - Part 1

Di chapter pertama, kamu akan mengenal metode belajar dengan Live Code Editor dengan bahasa pemrograman Python. Mulai dari mari mengenal Python, disini kamu akan mempelajari apa itu bahasa pemrograman Python, "Hello World" di Python, dan struktur bahasa pemrograman Python. Chapter kedua, kamu akan mempelajari cara mendefinisikan suatu variabel dan memahami tipe data pada Python. Pada chapter ketiga, disini kamu akan mempelajari operator-operator apa saja yang digunakan dalam bahasa pemrograman Python. Selanjutnya pada chapter keempat, kamu akan mempelajari proses pengkondisian dan proses perulangan pada bahasa pemrograman Python. Terakhir akan ditutup mini quiz, disini kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana yang akan mengukur pemahamanmu dari modul "Basic Python for Data Professional Beginner - Part 1".

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Python For Data Professional Beginner - Part 2

Module Python For Data Professional Beginner - Part 2 adalah modul career track yang disediakan DQLab. Dalam modul ini, kita akan memperkenalkan dasar bahasa pemrograman Python, penjelasan mengenai syntax dan fungsi built-in yang perlu dikuasai untuk memanipulasi list, tuple, set, dictionary dan string pada Python. Serta, teknik membuat suatu fungsi yang didefinisikan sendiri tujuan penggunaannya dan dapat diakses untuk kebutuhan yang diinginkan nantinya. Modul ini terdiri dari 5 chapters dan 48 sub chapters. Kalian bisa akses modulnya langsung dengan subscribe ke premium dari akun DQLab. Selanjutnya, kita akan bahas masing-masing chapter yang ada pada modul Python For Data Professional Beginner - Part 2

Di chapter pertama, Kamu akan mempelajari cara memanipulasi tipe data sequence, set dan map yang umum disebut dengan collection di Python. Chapter kedua, Kamu akan mempelajari bagaimana memanipulasi suatu tipe data text. Pada chapter ketiga, disini Kamu akan mempelajari teknik mendefinisikan suatu fungsi dalam bahasa pemrograman Python. Fungsi juga merupakan dasar bagi pemrograman berorientasi objek nantinya yang akan dipelajari pada Part 3. Selanjutnya pada chapter keempat, kamu akan mempelajari teknik melakukan manipulasi berkas teks serta mempelajari library matematika sebagai built-in library pada Python. Terakhir akan ditutup mini quiz, Kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana yang akan mengukur pemahamanmu dari modul "Basic Python for Data Professional Beginner - Part 2".

3. Python For Data Professional Beginner - Part 3

Module Python For Data Professional Beginner - Part 3 adalah modul career track yang disediakan DQLab. Dalam modul ini, memperkenalkan konsep dasar bahasa pemrograman Python sebagai bahasa pemrograman berorientasi objek, dikenal dengan Object Oriented Programming (OOP). Modul ini akan menjelaskan syntax dan teknik penulisan kode program menggunakan OOP Python, skill yang wajib dimiliki seorang praktisi data. Modul ini terdiri dari 5 chapters dan 33 sub chapters. Kalian bisa akses modulnya langsung dengan subscribe ke premium dari akun DQLab. Selanjutnya, kita akan bahas masing-masing chapter yang ada pada modul Python For Data Professional Beginner - Part 3.

Di chapter pertama, kamu akan mempelajari konsep object oriented programming (pemrograman berorientasi objek) dalam bahasa pemrograman Python.. Chapter kedua, Kamu akan mempelajari class dan object dalam pemrograman OOP dengan Python, dan Perilaku (behavior) dari class. Pada chapter ketiga, disini Kamu akan mempelajari teknik encapsulation dan inheritance dari suatu class. Selanjutnya pada chapter keempat, Kamu akan mempelajari konsep polymorphism dan overloading dalam paradigma OOP melalui bahasa pemrograman Python. Terakhir akan ditutup mini quiz, Kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana untuk dipecahkan dengan teknik yang dipelajari pada module "Basic Python for Data Professional Beginner - Part 3".

4. Exploratory Data Analysis with Python for Beginner

Module Exploratory Data Analysis with Python for Beginner adalah modul career track yang disediakan DQLab. Dalam modul ini, memperkenalkan kamu pada konsep dasar dalam pengolahan data menggunakan Python, penjelasan mengenai library penting yang perlu dikuasai dalam penggunaan Python, serta contoh pemanfaatan Python dalam membuat summary data sederhana pada tahap pre-proses analisis. Modul ini terdiri dari 4 chapters dan 34 sub chapters. Kalian bisa akses modulnya langsung dengan subscribe ke premium dari akun DQLab. Selanjutnya, kita akan bahas masing-masing chapter yang ada pada modul Exploratory Data Analysis with Python for Beginner.

Di chapter pertama, pada bagian ini kamu akan mempelajari dan akan diperkenalkan pada library Python yang biasa digunakan dalam analisis data. Chapter kedua, pada bagian ini Kamu akan mempelajari Exploratory Data Analysis (EDA) dengan menggunakan library pandas. Pada chapter ketiga, Pada bagian ini Kamu akan mempelajari Exploratory Data Analysis (EDA) secara grafis dengan menggunakan library pandas. Terakhir akan ditutup mini project, Pada bagian ini kamu akan diberikan suatu studi kasus sederhana yang akan mengukur pemahaman Kamu dari modul "Exploratory Data Analysis with Python for Beginner".

5. Belajar Sendiri vs Career Track DQLab, Mana Lebih Efektif?

Belajar data analyst secara mandiri memang menjadi pilihan banyak orang karena fleksibel dan relatif murah. Kamu bisa mengakses berbagai sumber seperti video, artikel, maupun dokumentasi secara gratis. Namun, metode ini seringkali membuat proses belajar menjadi tidak terarah karena tidak ada kurikulum yang jelas. Akibatnya, banyak pemula merasa stuck di tengah jalan karena tidak tahu harus belajar apa selanjutnya.

Berbeda dengan itu, career track dari DQLab menawarkan pembelajaran yang terstruktur dari dasar hingga lanjutan. Setiap materi disusun secara berurutan sehingga memudahkan peserta memahami konsep secara bertahap. Selain itu, terdapat evaluasi berupa quiz dan project yang membantu mengukur pemahaman. Dengan pendekatan ini, proses belajar menjadi lebih efektif karena langsung terhubung dengan kebutuhan industri.

Jika kamu ingin memulai karier di bidang data, penting untuk memilih jalur belajar yang tepat. Belajar sendiri memang memungkinkan, tetapi seringkali memakan waktu lebih lama karena tidak terarah. Dengan mengikuti career track dari DQLab, kamu bisa belajar secara sistematis dan terukur. Hal ini membuat proses belajar menjadi lebih efisien.

Bayangkan dalam waktu 3–6 bulan kamu sudah memiliki skill, portfolio, dan kesiapan untuk melamar kerja. Dengan kombinasi tersebut, peluang untuk menjadi data analyst semakin besar. Daripada bingung harus mulai dari mana, lebih baik pilih jalur yang jelas dan terbukti. Mulai sekarang dan wujudkan targetmu menjadi data analyst dalam waktu singkat.

FAQ

1. Apakah pemula tanpa background IT bisa ikut career track di DQLab?

Ya, sangat bisa. Materi dalam career track disusun dari level dasar sehingga cocok untuk pemula, termasuk yang berasal dari non-IT. Kamu akan belajar mulai dari pengenalan Python hingga analisis data secara bertahap. Dengan pendekatan ini, proses belajar menjadi lebih mudah dipahami meskipun belum punya pengalaman teknis sebelumnya.

2. Apa bedanya belajar sendiri dengan mengikuti career track di DQLab?

Belajar sendiri cenderung fleksibel tetapi sering tidak terarah karena tidak ada kurikulum yang jelas. Sementara itu, career track menyediakan materi yang terstruktur, lengkap dengan latihan, quiz, dan project. Selain itu, kamu juga mendapatkan pengalaman praktis yang bisa langsung dijadikan portfolio. Hal ini membuat proses belajar lebih efektif dan relevan dengan kebutuhan industri.

3. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk siap kerja sebagai data analyst?

Dengan mengikuti career track secara konsisten, umumnya dibutuhkan sekitar 3–6 bulan untuk menguasai skill dasar hingga siap melamar pekerjaan. Dalam waktu tersebut, kamu tidak hanya belajar teori tetapi juga membangun portfolio dari mini project. Hasil ini menjadi nilai tambah saat proses rekrutmen. Tentunya, durasi bisa berbeda tergantung intensitas belajar masing-masing individu.

Kamu bisa lanjut ke program premium atau Bootcamp Data Analyst with SQL and Python untuk pembelajaran yang lebih intensif dan terarah. Di sini, kamu akan menguasai data cleaning, analisis data, hingga project end-to-end yang siap masuk portofolio. Jadi, tunggu apa lagi? Segera sign up, klaim beasiswamu, dan percepat langkahmu menjadi job-ready di industri data!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science