MIDYEAR PROMO! Segera Beli Paket Premium Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp. 99.000. DAFTAR

Pakai Kode: DQMIDYEAR. Berakhir 0 Days 7 Jam : 46 Menit : 4 Detik

Big Data Analytics : Yuk, Pahami 3 Konsep Wajib Pengolahan Data Bersama DQLab

Belajar Data Science di Rumah 22-September-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/eb544e76bc28e391cb6797df84dc1700_x_Thumbnail800.jpg

Insight yang baik didapatkan melalui proses pengolahan data yang baik pula. Big Data Analytics merupakan suatu kegiatan analisis big data yang menggunakan serangkaian proses. Tentu saja, proses yang digunakan harus terstruktur agar hasil yang diharapkan dari proses pengolahan data memiliki value yang sangat baik. Hasil ini nantinya akan digunakan untuk mendukung banyak sekali pembuatan keputusan. 


Keputusan yang baik akan dihasilkan berkat insight pengolahan data yang sangat baik. DQLab akan bersama menjelaskan bagaimana rincian proses yang harus kamu lakukan untuk menghasilkan insight yang akan mendukung pembuatan keputusan untuk bisnismu. Beberapa proses pengolahan data ini seperti capture, clean, dan consume. Namun, sebelum pembahasan lebih rinci yuk perhatikan mind mapping artikel berikut ini.


Mind Mapping Artikel

1. Capture : Import Datamu untuk Diolah

Langkah awal dalam pengolahan data adalah penarikan data atau import data. Proses awal ini bisa kamu lakukan dengan menggunakan data statis atau dinamis. Beberapa contoh data statis adalah file csv, excel, tsv, atau ods. Namun, jika kamu ingin menggunakan data yang statis kamu bisa memanfaatkan API atau data time series menggunakan web scraping. Selain kedua hal itu, kamu juga bisa melakukan penarikan data secara langsung dengan menggunakan library RMySQL pada pemrograman R. Beberapa metode penarikan data ini akan terasa mudah jika kamu langsung mempraktekannya bersama DQLab. 


Baca Juga : Belajar SQL : 3 Pertanyaan Saat Proses Rekruitmen Terkait SQL


2. Clean : Standarisasi Data Hingga Enrichment Data

Salah satu proses pengolahan data yang memakan waktu cukup lama adalah proses atau tahapan kedua yaitu clean data. Pada tahapan ini akan diawali dengan melakukan summary data, profiling data, hingga melakukan standarisasi data, dan enrichment data. Tentunya setiap tahapan memiliki perannya masing masing untuk membersihkan data. Yuk, kenali tahapan tahapan membersihkan data bersama DQLab.


Tahapan pertama pada cleansing data adalah summary data, tahapan ini akan mengcapture bagaimana tipe data yang dimiliki oleh dataset. Sehingga jika terdapat beberapa tipe data yang tidak sesuai dapat dilakukan perubahan tipe data. Tahapan profiling data merupakan tahapan mengetahui keseluruhan tipe data dengan menggunakan pemrosesan bahasa alami.

Kemudian tahapan dilanjutkan pada proses standarisasi data yaitu proses penyamaan isi yang berbeda. Misalnya terdapat nomor telepon dengan karakteristik +62, 08, atau 62 saja. Nah, untuk mempermudah proses pengolahan data maka perlu dilakukannya standarisasi nomor yang sama. Tahapan yang terakhir adalah tahapan enrichment data, ketika dijumpai data kosong maka kamu bisa melakukan enrichment data atau pengisian data dengan menggunakan nilai mean atau mediannya. Selanjutnya data siap diolah


3. Consume : Yuk, Temukan Insight Disini 

Tahapan terakhir pada proses pengolahan data adalah consume. Pada tahapan ini kamu sudah bisa menerapkan beberapa teknik pengolahan atau metode pengolahan data yang kamu butuhkan untuk memunculkan insight kamu. Sehingga pada tahapan ini kamu dapat menentukan bagaimana memperoleh insight yang baik dan berguna bagi industri bisnismu. Tentu saja kamu harus tetap menerapkan teknik pengolahan data hingga metode pengolahan data  yang tepat dan akurat. 


Baca Juga : Kombinasikan Teknik Analisis Data Kualitatif untuk Bangun Insight dan Visualisasi Data Agar Semakin Menarik


4. Kuasai Ketiganya dan Awali Persiapan dirimu dengan Belajar Big Data #DirumahAja, bersama DQLab!

Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

Sign Up untuk nikmati module GRATIS “Introduction to Data Science” dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

Penulis : Tantut Wahyu

Editor : Annissa Widya Davita


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!