Mau Jadi Data Analyst? Yuk Coba Dulu Ragam Projectnya
Halo teman-teman, mungkin sebagian dari kalian pernah mendengar istilah data analyst. ya, data analyst adalah satu profesi kekinian yang sedang naik daun dan banyak dibutuhkan oleh perusahaan maupun kepentingan perseorangan. Untuk menjadi seorang data analyst, kita perlu melewati beberapa hal, yang mana salah satunya adalah mengerjakan ragam project data analyst. Dengan mengerjakan berbagai project data analyst maka akan semakin melatih kemampuan menganalisis data.
Ketika seseorang ingin menjadi data analyst, terdapat beberapa hal yang perlu dilakukan yaitu menguasai skill yang berkaitan dengannya. Salah satu hal yang bisa dilakukan untuk menjadi data analyst adalah degan terbiasa mengerjakan project data analyst. ketika seseorang sudah terbiasa mengerjakan project data analyst dengan berbagai studi kasus yang berbeda dan menggunakan teknik analisis data yang sesuai. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa project data analyst yang bisa dicoba.
1. Basic Feature Discovering for Machine Learning
Basic Feature Discovering for Machine Learning adalah salah satu modul yang bisa digunakan untuk belajar terkait data analyst dalam penerapan industri. Pada modul ini peserta akan diberikan perkenalan singkat terkait feature engineering serta dataset yang digunakan. Setelah itu peserta akan mencari korelasi dan melakukan data cleansing sederhana.
Proses exploring data sehingga menghasilkan plot untuk membaca isi dari data tersebut, melakukan feature engineering dan membahas hasil dari feature engineering yang telah dilakukan dengan membuat model.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. A Walk Into Sensory Science
Pada modul yang berjudul ‘A Walk Into Sensory Science’ ini kita akan mencoba salah satu project data analyst dengan pengenalan terhadap ilmu sensoris. Ilmu sensoris merupakan bidang yang mempelajari bagaimana penginderaan manusia merespon suatu produk serta bagaimana cara menggunakan penginderaan tersebut untuk melakukan kontrol kualitas dan pengembangan produk.
Biasanya ilmu ini diterapkan dalam industri pangan. Pada modul ini kita akan mempelajari mengenali analisis data riset sensoris untuk mempelajari karakteristik produk cokelat komersial.
3. Customer Churn Prediction
Saat ini terdapat berbagai perusahaan yang memiliki banyak cabang dimana-mana. Namun dikarenakan banyaknya perusahaan itu maka artinya semakin banyak pula kompetitor bagi perusahaan. Oleh karena itu diperlukannya strategi khusus untuk meminimalisir pelanggan yang berpotensi beralih ke pihak kompetitor.
Salah satu caranya adalah dengan menggunakan machine learning dengan membuat model yang tepat untuk memprediksi churn pelanggan. Setelah mengetahui hasil prediksi, perusahaan dapat membuat keputusan atau kebijakan untuk tindak lanjutnya.
4. Dimensi Reduction
Selain dalam bidang marketing, penerapan data science juga sangat membantu dalam bidang finance atau keuangan. Pada modul ini peserta akan mempelajari algoritma decision tree C5.0 untuk dapat memprediksi credit rating suatu nasabah.
Selain itu akan diberi materi terkait teknik principal component analysis untuk dapat menstandarisasi variabel. Selanjutnya poin penting adalah mengerjakan studi kasus dengan menggunakan 4 variabel dan 8 variabel.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Seseorang yang mengerjakan project data analyst memiliki berbagai keuntungan, salah satunya adalah terbiasa mengerjakan proses analisis data. Dengan mengerjakan project data analyst juga bisa membangun portofolio data. Kamu bisa coba mulai bangun portofolio data di DQLab.
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 dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita