Project Data Analyst untuk Boost Skill Datamu
Project data analyst menampilkan proses analisis, mulai dari menemukan sumber data hingga pembersihan dan pemrosesan data. Project data analyst sangat berguna bagi calon data analyst untuk mendapatkan pengalaman menggunakan tools dan teknik analisis data yang berbeda. Project yang baik adalah project yang dapat menjawab pertanyaan tak terduga dan mengeksplorasi hubungan yang tidak terlihat.
Project data analyst sangat penting untuk mendapatkan pekerjaan, karena project tersebut menunjukkan kepada perekrutan bahwa lota memiliki keterampilan yang sesuai untuk role pekerjaan tersebut. Profesional di bidang ini harus menguasai segudang keterampilan, mulai dari pembersihan data dan visualisasi data, serta bahasa pemrograman seperti SQL, R, dan Python.
Project analisis data dapat membantu kita menunjukkan sejauh mana skill yang kita miliki. Pada artikel kali ini kita akan membahas beberapa contoh project data analyst dan sumber datanya yang bisa kamu kerjakan untuk membuat portfolio data.
1. McDonald’s Nutrition Facts
Makanan yang diproduksi oleh McDonald's sering kali menghasilkan kontroversial karena kandungan lemak dan natriumnya yang tinggi. Dengan menggunakan dataset dari Kaggle ini, kita dapat melakukan analisis nutrisi dari setiap item menu, termasuk salad, minuman, dan makanan penutup. Pertama, impor file CSV dengan Python. Kemudian, kategorikan item berdasarkan faktor seperti gula dan kandungan serat. Kemudian lakukan pemodelan hasilnya menggunakan bar atau pie chart, scatterplot, dan heat maps. Untuk menyelesaikan project ini, kita memerlukan library python Numpy, Pandas, dan Seaborn. Kamu dapat akses datanya di sini.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Global Suicide Rates
Meskipun ada kumpulan data yang tak terhitung jumlahnya mengenai tingkat bunuh diri, kumpulan data yang dibuat oleh Siddharth Sudhakar ini berisi data dari Program Pembangunan Perserikatan Bangsa-Bangsa, Bank Dunia, Kaggle, dan Organisasi Kesehatan Dunia. Untuk mengerjakan project ini, kita perlu meng-Import data ke Python serta menggunakan library Pandas untuk eksplorasi data. Ada berbagai project yang bisa kita kerjakan menggunakan data ini, misalnya mengungkap hubungan antara tingkat bunuh diri dan PDB per kapita. Kamu dapat akses datanya di sini.
3. Polusi di Amerika Serikat
Environmental Protection Agency merilis data tahunan tentang tren kualitas udara. Kumpulan data dari Kaggle ini menampilkan data polusi EPA dari tahun 2000–2016 dalam satu file CSV. kita dapat memvisualisasikan data ini menggunakan library Python Seaborn atau package OpenAir di R. Beberapa project visualisasi data yang dapat kita lakukan adalah memodelkan perubahan konsentrasi emisi menurut waktu, hari dalam seminggu, atau bulan. Kita juga dapat menggunakan heat maps untuk menemukan waktu paling tercemar dalam setahun di area tertentu. Datanya bisa kamu akses di sini.
4. Visualisasi Astronomi
Teleskop dan satelit modern menghasilkan gambar digital yang sempurna untuk visualisasi data. Kumpulan data dari data.world ini menunjukkan asteroid masa depan yang siap melintas di dekat Bumi dalam 12 bulan ke depan, serta asteroid yang telah mendekat dekat dalam 12 bulan terakhir. Kita juga dapat menggunakan data sumber yang bisa diakses di sini untuk menemukan kelas orbit asteroid untuk setiap titik data, misalnya asteroid, apollo, dan centaur.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Belum familiar dengan R, Python, dan library-library-nya? Yuk perdalam bersama modul dari DQLab! Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL ‘Introduction to Data Science’ menggunakan bahasa pemrograman R dan Python serta dapatkan sertifikat compliance-nya.
Penulis: Galuh Nurvinda K