Macam Tugas Internship untuk Profesi Data Analyst

Jenjang karir data analyst cukuplah luas. Bagi Sahabat DQ yang tertarik untuk menapaki karir di bidang ini, memulai menjadi intern data analyst adalah langkah yang tepat. Tentunya ragam tugas sebagai intern data analyst berbeda dengan karyawan full time. Lalu apa sajakah tugas-tugas yang perlu dilakukan saat kalian menjadi intern? Simak pada pembahasan berikut ini.

1. Research Tren Terkini

Sebagai seseorang yang sedang menjalani magang di bidang data analyst, salah satu tugas utama yang mungkin dijalankan adalah melakukan riset tentang tren terkini dalam industri atau pasar yang relevan. Ini melibatkan pengumpulan dan analisis data untuk mengidentifikasi pola atau perubahan yang dapat memberikan insight berharga bagi perusahaan tempat magang.

Tugas ini memerlukan kemampuan untuk memanfaatkan berbagai sumber data, seperti basis data internal, laporan industri, dan sumber-sumber eksternal lainnya. Selain itu, interpretasi data yang akurat juga diperlukan untuk menghasilkan pemahaman yang mendalam tentang tren yang sedang berlangsung dan dampaknya terhadap operasional atau strategi bisnis perusahaan.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Data Exploration and Cleaning

Proses ini melibatkan pemeriksaan terhadap dataset yang tersedia untuk mengidentifikasi pola, anomali, atau missing value yang perlu diperbaiki sebelum data diolah lebih lanjut. Langkah awal melibatkan pemahaman yang komprehensif tentang struktur data serta karakteristik variabel yang ada.

Setelah itu, kamu bisa menggunakan berbagai teknik analisis seperti statistik deskriptif, visualisasi data, dan teknik eksplorasi lainnya untuk mencari tahu karakteristik dataset. Selain itu, lakukan data cleaning untuk mengidentifikasi dan memperbaiki inkonsistensi dalam data, seperti nilai yang hilang, duplikat, atau outlier, untuk memastikan akurasi data yang digunakan dalam analisis.

3. Data Analysis

Setelah data dieksplorasi dan dibersihkan, tugas berikutnya adalah melakukan analisis data. Proses ini melibatkan penerapan berbagai teknik analisis statistik dan algoritma untuk mencari beragam insight dari data yang telah disiapkan sebelumnya. Kalian harus mampu memilih metode analisis yang paling sesuai dengan pertanyaan atau tujuan yang ingin dijawab, seperti regresi, klastering, atau analisis time series, dan menerapkannya dengan cermat untuk mengekstrak informasi.

Selain menerapkan teknik analisis yang tepat, sebagai intern data analyst, Sahabat DQ juga harus mampu menafsirkan hasil analisis dengan benar dan mengkomunikasikan temuan tersebut dengan jelas. Mungkin dengan penyusunan laporan atau presentasi yang merangkum temuan utama, menyajikan hasil dalam bentuk yang mudah dimengerti dan gunakan bahasa yang tidak terlalu teknis agar stakeholder dengan background non teknik bisa menerima penjelasan dengan mudah. 

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

4. Data Visualization

Sebagai seorang intern data analyst kamu harus memilih metode visualisasi yang sesuai dengan jenis data dan tujuan komunikasi, serta dalam menggunakan perangkat lunak visualisasi data seperti Tableau, Power BI, atau Python libraries seperti Matplotlib dan Seaborn.

Pastikan kamu juga merancang visualisasi yang menarik dan mudah dimengerti. Ini mencakup pemilihan warna, tata letak, dan elemen desain lainnya yang dapat meningkatkan daya tarik visual dan memudahkan pemahaman informasi yang disampaikan. Selain itu, sesuaikan visualisasi data dengan kebutuhan stakeholder yang berbeda, baik itu manajemen senior yang membutuhkan ringkasan eksekutif, tim teknis yang memerlukan detail teknis, atau klien eksternal yang memerlukan presentasi yang menarik. 

Wah, tugas sebagai intern saja sudah cukup menarik, apalagi jika fulltime? Tentunya untuk bisa menapaki jenjang karir data analyst lebih jauh, kalian perlu mempersiapkan kemampuan teknis yang matang terlebih dahulu. Mulai dari pemahaman bahasa pemrograman hingga merepresentasikan insight dalam bentuk yang mudah dipahami. DQLab dapat menjadi solusi untuk platform belajar kalian.

Banyak keunggulan yang DQLab miliki sehingga menjadikan proses pembelajaran kalian menyenangkan.

• Modul pembelajaran yang lengkap dan mudah dipahami.

• Terdiri dari materi dasar sampai beragam kasus untuk diselesaikan.

• Dilengkapi Live Code Editor sehingga praktis untuk belajar coding tanpa aplikasi bantuan.

• Ada modul gratis yang bisa dicoba untuk mengetahui metode pembelajaran di DQLab.

• Belajar bersama dengan komunitas dan mentor yang suportif.

Bahkan modul di DQLab diintegrasikan dengan ChatGPT loh. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan buatkan jenjang karir data analyst kalian cemerlang dengan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya