Roadmap Data Science dengan Data Analyst Career Track DQLab

Mengawali karir sebagai Data Scientist, Data Analyst ataupun Data Engineer memang dibutuhkan ketekunan dalam mempelajari sejumlah kompetensinya. Hal ini berguna ketika kamu mengalami masalah dan hendak mengambil keputusan yang tepat.

Saat ini ada banyak metode yang bisa kamu terapkan ketika belajar untuk menjadi Data Scientist, bisa dari buku-buku, artikel, Youtube hingga mengikuti kursus Data Science. Siapa saja bisa mencoba untuk belajar dengan kemudahan akses di masa serba teknologi ini.

Melihat kondisi pandemi saat ini, memilih kursus Data Science secara online adalah salah satu pilihan yang tepat. Selain karena mematuhi protokol pemerintah, memilih kursus Data Science secara online juga menjadi pilihan yang pas untuk memulai karir sebagai Data Scientist. Terlebih, sahabat data juga produktif di rumah saja dengan mempelajari skill set Data Science.

Jika kamu adalah pemula yang ingin belajar seputar Data Science maka roadmap dibutuhkan sebagai peta atau penunjuk jalan untuk meraih karir di bidang data. DQLab sebagai kursus Data Science Online, menyediakan Roadmap Data Science yang merupakan salah satu tools untuk pemula menekuni Data Science dalam waktu yang singkat.

Dengan adanya roadmap ini juga membantu pemula untuk mengupgrade skillnya di bidang Data Science dan Analytics. Penasaran seperti apa isi dari modul ini? Nih, DQLab spill deh khusus buat kamu!

1. Memahami Bahasa Pemrograman Fundamental

Di modul pertama ini kamu akan belajar pada tahap awal, bagaimana memahami fundamental bahasa pemrograman. Mengapa seorang pemula harus memahami fundamental terlebih dahulu? Yup betul, karena fundamental adalah fondasi, dimana kita harus memiliki pondasi yang kuat dalam suatu bidang sebelum melangkah lebih jauh.

Modul ini dibagi menjadi tiga sub modul, dimana ketiga-tiganya bertemakan tentang Python for Data Professional Beginner. Isinya memperkenalkan konsep dasar dari bahasa pemrograman Python, serta terdapat penjelasan mengenai syntax dan built-in Python yang penting untuk dikuasai.

Baca juga: Kenali Penggunaan Algoritma Data Science dalam Face Recognition

2. Memahami Bahasa SQL dan Sistem Database Relasional

Kemampuan dan keterampilan menguasai SQL merupakan hal mendasar yang kamu butuhkan untuk menjadi seorang Data Analyst. Ini karena seorang Data Analyst akan dihadapkan dengan studi kasus yang membutuhkan pemahaman konsep sistem database relasional atau biasa disebut dengan RDBMS.

Menurut Stack Overflow Developer Survey 2024, pengguna SQL terus meningkat 20% per tahun di seluruh dunia, SQL dan Python menempati 2 besar bahasa paling diminati oleh reporter data dan analyst.

Oleh karena itu, DQLab juga mengajakmu memahami konsep penggunaan SQL dengan beberapa statement seperti SELECT, FUNCTION, GROUP hingga INNER JOIN untuk memanajemen data di database. Hal ini penting sebagai skill fundamental untuk kamu pahami agar siap berkarir sebagai Data Analyst.

3. Memahami Konsep dan Penerapan Exploratory Data Analysis

Setelah kamu memahami penggunaan Bahasa Python dan SQL, di modul ketiga DQLab akan memperkenalkan kamu kepada konsep dasar dalam pengolahan data menggunakan Python. Di modul ini akan dijelaskan mengenai library penting apa saja yang perlu dikuasai dalam penggunaan Python.

Salah satunya penggunaan library Pandas dalam Exploratory Data Analysis (EDA). Dan dilengkapi juga dengan contoh pemanfaatan Python dalam membuat summary data sederhana pada tahap pre-proses analisis.

4. Mengolah Dataset Dalam Jumlah Kecil sampai dengan Besar

Setelah kamu mengenal library Pandas secara dasar di modul sebelumnya, di modul ini kamu akan mempelajari library Python paling terkenal untuk kebutuhan analisis data ini lebih jauh lagi.

Dalam modul ini, kamu akan meningkatkan kompetensi pemahaman dengan mempraktekkan bagaimana membaca dataset dari berbagai format standar seperti csv, tsc, excel, json, sql sehingga dapat dijadikan pandas dataframe atau series serta bagaimana cara menyimpannya ke format standar dataset.

Tak hanya itu, kamu juga akan menerapkan penggunaan Pandas dalam indexing, melakukan filter, joining data, ataupun menulis file ke bentuk lain. Dipadukan dengan fungsi-fungsi built in yang ada di Python membuat library ini semakin canggih dan mudah dimanfaatkan

5. Memahami Konsep dan Menghasilkan Tipe Visualisasi Data yang Tepat

Tidak hanya mengolah data, Data Analyst juga bertugas dalam menyajikan hasil analisis data dengan visualisasi yang tepat. Visualisasi data dipakai untuk mempresentasikan hasil data yang telah dianalisis untuk mempermudah orang awam memahami data tersebut.

Tujuan utama dari visualisasi data adalah untuk mengkomunikasikan informasi secara jelas dan efisien kepada pengguna lewat grafik informasi yang dipilih, seperti tabel dan grafik. Visualisasi yang efektif membantu pengguna dalam menganalisis dan penalaran tentang data dan bukti.

Modul ini terdiri dari dua sub-modul dimana kita akan memanfaatkan salah satu library Python yang dikenal dalam melakukan visualisasi. Yes, library tersebut adalah library Matplotlib. Dalam modul ini akan diajarkan bagaimana membuat sebuah plot dengan Matplotlib, memodifikasi, hingga mempelajari berbagai metode visualisasi lainnya.

6. Memahami Konsep Predictive Modeling & Mampu Menguji Tingkat Akurasi

Pada modul keenam ini, DQLab akan mengajakmu untuk memahami hal dasar terkait Machine Learning, baik teori maupun prosedur dalam membuat model Machine Learning sederhana, serta contoh aplikasinya dalam penyelesaian permasalahan di industri.

Untuk mengerjakan modul ini, kamu dianjurkan untuk untuk memiliki pengetahuan dasar terkait Data Manipulation with Pandas, Visualization with Matplotlib, Exploratory Data Analysis (EDA), dan statistik.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

7. Melakukan Investigasi dan Mendeteksi Anomali pada Data

Di dua modul terakhir dalam seri Data Analyst Career Track, DQLab akan mengenalkan kepada sahabat data tentang konsep dasar dalam data quality menggunakan Python, yang meliputi data profiling hingga data cleansing dimana hal tersebut merupakan bagian yang penting dari proses pre-analysis.

Pada data profiling, akan diajarkan bagaimana memprofile suatu data secara statistik sehingga data dapat dibersihkan nantinya. Dilanjutkan dengan data cleansing, dimana diajarkan bagaimana caranya membersihkan data agar siap digunakan untuk tahap selanjutnya.

8. Data Analyst Project: Business Decision Research

Project Data Analyst adalah materi terakhir yang diperuntukkan bagi kamu yang telah menyelesaikan seluruh materi di dalam modul di Data Analyst Track. Project ini akan menguji pengetahuan dan skill pemrograman yang telah kamu pelajari pada materi-materi sebelumnya.

Survei dari Indeed tahun 2024, terhadap perusahaan perekrut mengatakan 70% perekrut mempertimbangkan portofolio data analyst sebagai faktor utama dalam proses seleksi entry-level, dibandingkan hanya 30% yang mempertimbangkan gelar.

Dalam hal ini kamu akan diuji mulai dari pengetahuannya secara teori, pemahamanmu tentang pengkodingan dari tahap persiapan data, visualisasi data hingga pemodelan data. Setelah mendapatkan gambaran besar dari roadmap Data Analyst Career Track di atas, kini saatnya kamu untuk mencoba langsung keseruan dan manfaat dari module-module yang ada di DQLab.

Dengan roadmap yang terstruktur dan pendekatan belajar yang aplikatif, kamu bisa memahami konsep-konsep penting mulai dari Python, SQL, Exploratory Data Analysis, hingga predictive modeling dan visualisasi data. DQLab menyediakan semuanya dalam satu alur pembelajaran yang mudah diikuti dan relevan dengan kebutuhan industri saat ini.

Jika kamu ingin mulai langkah pertamamu menjadi seorang Data Analyst, sekarang adalah waktu yang tepat. Nikmati akses belajar Data Science gratis selama 1 bulan dan mulai bangun portofoliomu hari ini bersama DQLab!

FAQ:

1. Berapa lama waktu yang diperlukan untuk bisa bekerja sebagai Data Analyst setelah mengikuti roadmap ini?

Dengan komitmen belajar 10–15 jam per minggu, banyak peserta yang menyelesaikan modul dan membuat project dalam 3–4 bulan. Laporan bootcamp internasional menyebut rata-rata peserta bootcamp data butuh 4‑6 bulan untuk lebih siap kerja.

2. Apakah saya bisa masuk karir Data Analyst tanpa latar belakang IT atau statistik?

Ya. Roadmap ini dirancang untuk pemula dengan modul Python, SQL, EDA, visualisasi, dan prediktif modeling. Fokusnya pada logika dan aplikasi praktis. Banyak yang sukses menjadi Data Analyst hanya dengan belajar sendiri, strategi yang tepat, dan portofolio yang kuat.

Tags

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