3 Hal Utama yang Perlu Kamu Persiapkan Untuk Mendapatkan Role Sebagai Data Analyst
Apakah kamu berminat untuk berkarir di bidang data khususnya dengan role sebagai Data Analyst? Jika iya kamu pasti pernah bertanya-tanya, Apa topik yang paling sering ditanyakan dalam wawancara kerja menjadi Data Analyst? Apakah statistik dan matematika sangat penting? Haruskah saya menjadi ahli dalam bahasa pemrograman? Berapa banyak bahasa pemrograman yang harus saya ketahui? Topik apa yang harus saya lebih fokuskan?
Setiap orang pada titik waktu tertentu memiliki pemikiran yang menghantui mereka, Di artikel kali ini kita akan menemukan jawaban untuk semua pertanyaan ini bersama dengan beberapa detail lebih lanjut. Khususnya, pada artikel ini kita akan membahas 3 hal utama yang perlu dipersiapkan untuk mendapatkan role sebagai Data Analyst. Seperti yang kita semua tahu, Machine Learning itu sendiri adalah bidang yang sangat besar dengan berbagai macam topik bersama dengan topik individu yang sangat dalam. Karenanya, artikel ini dibuat untuk membuat kita lebih fokus dalam mempersiapkan diri menjadi Data Analyst. Lalu, apa saja hal utama tersebut? Perhatikan penjelasan berikut ya!
1. SQL
Structured Query Language (SQL) adalah keterampilan yang paling penting dalam role Data Analyst. Apabila dianalogikan SQL bagi Data Analyst seperti oksigen. kamu perlu mengetahuinya dengan baik untuk mendapatkan pekerjaan di perusahaan yang bagus. SQL pada dasarnya diperlukan untuk mengambil data dari Database.
kamu harus bisa memperbaiki query dan bersama dengan itu urutan eksekusi query ini seperti group by, max dll. Ini adalah "hal" yang paling penting, terkadang kamu bahkan harus membuat query-query yang kompleks. Kamu dapat memulai mempelajari SQL dengan kursus atau belajar secara online. Salah satu penyedia platform belajar terbaik adalah DQLab!
Baca Juga : Belajar Data Analyst : Tips Sukses Interview Kerja Sebagai Data Analyst
2. Bahasa Pemrograman (Python/R)
Keterampilan terpenting yang ditanyakan di antara berbagai perusahaan adalah kemampuan untuk tampil di bahasa pemrograman apa pun biasanya Python dan R.
Jika kamu menguasai salah satu dari bahasa pemrograman tersebut, kamu cukup baik untuk masuk ke dalam industri.
Bersamaan dengan ini kamu harus pandai dalam Data Structures bawaan seperti list, dictionary, set dan setidaknya dapat menerapkannya dalam program sederhana dunia nyata. kamu juga harus mengetahui konsep kompleksitas ruang dan waktu sehingga kamu dapat mengoptimalkan kode kamu sesuai dengan itu.
3. Matematika dan Statistika
"Matematika adalah akar dari AI dan Machine Learning. Semakin banyak kamu memberi makan, semakin banyak ia tumbuh, semakin kamu menjadi kuat."
Dari Quotes tersebut, kita dapat belajar bahwa semakin kita meningkatkan porsi kemampuan di bidang matematika, maka semakin kuat juga kemampuan AI dan Machine Learning. Matematika adalah inti dari AI dan Machine Learning. Setidaknya, untuk mendapatkan role Data Analyst dengan baik, kamu harus merasa nyaman dengan topik seperti:
Aljabar Linear (Matriks, Vektor, nilai Eigen dan vektor Eigen dll.)
Probabilitas dan statistik (Teorema Bayes, probabilitas bersyarat, distribusi populer seperti Bernoulli, Gaussian, Normal dll)
Dasar pengoptimalan: Penurunan gradien, Penurunan gradien stokastik.
Baca Juga : Data Analyst : Tingkatkan Kecepatan Analisis Data Menggunakan 3 Cara Berikut
4. Yuk pelajari semuanya bersama DQLab!
Kamu ingin memulai karirmu sebagai Data Analyst? Bisa! Yuk, terapkan ilmunya sekarang bersama DQLab dan nikmati pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif. Mulai dengan mengakses module gratisnya dan ikuti caranya dibawah ini ya!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis : Jihar Gifari
Editor : Annissa Widya