Kursus Data Analyst yang Efektif Tingkatkan Skill Data
Data Analyst menjadi profesi hits yang banyak diincar baik dari background IT maupun non IT. Profesi ini bertanggung jawab mengumpulkan, menganalisis, menyajikan data, dan menginterpretasikan data. Ada beberapa skill yang wajib dikuasai jika ingin menjadi Data Analyst antara lain pemrograman, statistik, berpikir kritis, dan kemampuan komunikasi yang baik.
Hasil analisis yang diperoleh Data Analyst akan disampaikan kepada stakeholder yang dapat dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan. Peran Data Analyst di suatu perusahaan memang sangat penting mengingat kemajuan teknologi sekarang dimana pertumbuhan data sangatlah cepat.
Selain belajar secara otodidak, tips lainnya mempelajari skill Data Analyst adalah dengan mengikuti kursus data. Apalagi jika kamu pemula yang sama sekali belum pernah mempelajari pemrograman, mengikuti kursus adalah pilihan yang bisa dipertimbangkan. Kamu bisa lebih fokus mempelajari skill-skill utama Data Analyst. DQLab merupakan salah satu lembaga kursus data science yang fokus pada pengembangan skill para talenta data.
Apa saja keuntungan mengikuti kursus data science dan apa yang dipelajari? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!
1. Kursus Online Data Science
Kursus Data Analyst online menawarkan fleksibilitas dan biaya kursus yang lebih murah. Dengan kursus online kamu bisa mempelajari modul dimana saja dan kapan saja. Hal ini sangat memudahkan siapa saja yang ingin belajar data seperti pelajar, mahasiswa, karyawan, dan lainnya. Jadi tidak bentrok dengan aktivitas penting lainnya.
Sedangkan jika offline atau tatap muka, kamu mungkin akan bentrok waktu karena biasanya tempat kursus sudah punya jadwal yang tetap. Selain itu kursus online juga akan lebih murah karena tidak perlu biaya transport bolak balik tempat kursus atau biaya tambahan lainnya. Kamu cukup membayar sesuai paket yang ingin kamu ikuti dan bisa dikerjakan dirumah.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Pemrograman untuk Data Science
Dengan mengikuti kursus kamu juga akan mampu lebih fokus dalam meningkatkan kemampuan programming. Di DQLab tersedia fitur live code untuk memudahkan kamu belajar coding tanpa repot menginstall softwarenya terlebih dahulu. So, bagi kamu yang pemula bisa banget kok belajar dulu cara coding seperti sintaksnya seperti apa, library yang digunakan, bagaimana mengakses data, dan lain sebagainya menggunakan live code.
Setelah berhasil install kamu bisa mengimplementasikan coding yang sudah dipelajari ke software tersebut seperti IDLE untuk Python dan RStudio untuk bahasa R. Python memiliki berbagai macam library yang untuk mengolah data beberapa diantaranya yang sering digunakan yaitu Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, dan PyTorch. Sedangkan bahasa R dikenal memiliki package dan fungsi yang lengkap untuk pengolahan data dalam data science, big data, dan implementasi machine learning. R juga dapat diandalkan untuk membuat visualisasi data.
3. Relational Database Management System
RDBMS atau Relational Database Management System adalah program komputer yang dirancang manajemen data. Entitas utamanya terdiri dari tabel-tabel yang mempunyai relasi dari satu tabel ke tabel lainnya. SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun, mengakses, mengubah, dan memanipulasi data berbasis relasional. Beberapa tools SQL yang populer digunakan yaitu MS SQL, MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, dan MongoDB.
Perintah-perintah pada SQL cukup mudah diingat dan dipahami karena menggunakan bahasa inggris dasar seperti berikut:
Select digunakan untuk mengambil atau menampilkan data dari suatu tabel pada database. Kita dapat mengambil data lebih dari satu tabel dengan menggunakan relasi.
Insert digunakan untuk memasukkan record baru pada tabel dalam suatu database.
Update digunakan untuk melakukan pembaruan data pada tabel misalnya ada terdapat record yang salah pada tabel kita bisa memperbaikinya dengan menggunakan perintah Update.
Delete digunakan untuk menghapus record data pada tabel dalam suatu database.
Di DQLab kamu akan mempelajari sintaks-sintaks tersebut dan banyak sintaks lainnya yang sering digunakan Data Analyst untuk manajemen dan memanipulasi data bersama mentor profesional.
4. Webinar dan Networking
Dengan mengikuti kursus bisa menjadi batu loncatan untuk menggapai karir sebagai Data Analyst dan memperluas koneksi di bidang data. Di poin sebelumnya sudah kita bahas bahwa modul yang diberikan di tempat kursus biasanya disusun oleh kerjasama lembaga dan mentor data profesional. Nah, kamu bisa menyelesaikan modul terkait kemudian upload di media sosial profesional dan menandai mentor tersebut.
Di DQLab tersedia forum diskusi di Discord untuk teman-teman yang sedang belajar data. Kamu dapat berdiskusi, bertanya perihal modul jika kesulitan menyelesaikannya, memberikan kritik dan saran untuk website pembelajaran, bedah modul bersama mentor, dan lainnya. Jadi koneksimu akan lebih luas dengan mengenal banyak mentor data dan teman-teman yang sedang belajar data serta suka membahas teknologi data science. Semakin luas koneksi akan membantu membuka jalanmu menuju karir di bidang data.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Fokus Skill Data Analyst dengan Data Analyst Career Track
Belajar data science tidak bisa dilakukan secara instan melainkan bertahap apalagi sahabat DQ yang non IT. Materi pembelajaran data science bisa kamu dapatkan di internet atau video tutorial di Youtube. Namun mungkin cukup membingungkan bagi pemula harus belajar data mulai dari mana.
Data Analyst Career Track adalah salah satu program DQLab yang memberikan modul-modul untuk fokus meningkatkan skill yang dibutuhkan seorang Data Analyst.
Jadi, pemula bisa fokus menyelasikan modul dari awal sampai akhir sehingga bertahap menguasai tentang data. Yuk, gabung sekarang di DQLab.id! Subscribe paket premiumnya untuk akses all module DQLab. Jangan lewatkan webinar dan workshop menariknya juga!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya