Update 2022 Kurikulum Kursus Data Analyst Versi DQLab!
Sebagai salah satu profesi yang paling diincar, data analyst kini menjadi profesi yang paling bersinar di era sekarang ini. Oleh karena itu, profesi data analyst kini semakin dilirik untuk dapat menyelesaikan permasalahan based on data. Tugas yang diemban data analyst tidak main-main. Mereka bertanggung jawab untuk melakukan analisis data, menganalisis tren dan pola sebaran data, menyelesaikan masalah perusahaan dibuktikan dengan analisis data menggunakan program atau software statistik. Banyak orang yang masih awam dan belum terlalu kenal dengan profesi data analyst ini. Pasalnya profesi ini tergolong baru dan merupakan pecahan dari keilmuan data science. Apalagi di masa pandemi, perusahaan-perusahaan besar membutuhkan tenaga kerja dengan berbagai soft skill untuk bangkit dari keterpurukan akibat COVID-19. Akibatnya, muncul peluang profesi-profesi baru yang mendorong para pencari kerja untuk beradaptasi dengan mempelajari keahlian-keahlian baru. Demi data yang akurat dan valid, data analyst berusaha untuk melakukan apapun caranya agar insightnya bisa bermanfaat bagi tim manajemen terkait.
Berdasarkan riset Randstad Sourceright, beberapa kursus online yang sedang banyak dicari adalah data analyst. Analisis data atau data analysis khususnya, adalah salah satu keterampilan yang paling dicari yang saat ini dicari oleh pekerja di beberapa perusahaan-perusahaan besar. Sementara tidak ketinggalan juga dengan profesi data scientist di era sekarang ini masih sangat dibutuhkan. Sekarang ini ada persyaratan yang berkembang untuk karyawan dengan pemahaman yang luas tentang prinsip-prinsip analisis data, terlepas dari peran mereka bekerja. Singkatnya, data analytics menjadi keterampilan abad ke-21 yang harus dimiliki. Baik anda berharap untuk berspesialisasi dalam analitik data atau sekadar membuktikan karir anda di masa depan, kursus singkat online gratis adalah cara yang bagus untuk memulai karir kalian di ranah data science. Sebelum kalian memutuskan untuk bergabung di kursus data analyst, nih kali ini kita kasih spoiler materi-materi yang biasanya diajarkan oleh data mentor. Pastinya kalian penasaran kan apa saja isinya. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang apa saja kurikulum data analyst yang biasanya diajarkan dalam kursus data analyst. Pastinya sahabat data DQLab penasaran apa saja perbedaannya. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!
1. Data Wrangling
Dalam kursus data analyst biasanya data wrangling adalah hal yang perlu dilakukan oleh seorang data analyst. Menurut definisinya data wrangling adalah proses penataan, pembersihan dan pengayaan data mentah ke dalam format yang diinginkan. Gunanya data wrangling adalah menghasilkan pengambilan keputusan yang lebih baik dalam waktu yang lebih cepat. Data wrangling sudah dilakukan di perusahaan-perusahaan terbaik saat ini. Data menjadi lebih beragam dan tidak terstruktur, sehingga menuntut peningkatan waktu yang dihabiskan untuk pemusnahan, pembersihan, dan pengorganisasian data sebelum melakukan analisis yang lebih luas.
Pada saat yang bersamaan, pemilik bisnis dapat memperoleh sumber daya teknis dari data yang sudah dipersiapkan dalam waktu yang singkat. Ada salah satu tahapan penting yang perlu diketahui ketika data masih belum siap dianalisis. Data mentah biasanya tidak dapat digunakan dalam keadaan mentah begitu saja karena tidak lengkap atau salah format untuk aplikasi yang dimaksudkan. Data structuring adalah proses dalam mengambil data mentah dan mengubahnya agar lebih mudah untuk dimanfaatkan. Bentuk data Anda akan bergantung pada model analitik yang Anda gunakan untuk menafsirkannya.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Data Cleaning
Data cleaning adalah proses dalam menghilangkan kesalahan yang melekat pada data yang mungkin akan mendistorsi analisis Anda atau membuatnya kurang bernilai. Pembersihan dapat dilakukan dalam berbagai bentuk, termasuk menghapus sel atau baris kosong, menghapus outlier, dan menstandarisasi input. Tujuan data cleaning adalah untuk memastikan tidak ada kesalahan (atau sesedikit mungkin) yang dapat mempengaruhi analisis akhir Anda. Kalian pastinya risih kan melihat data yang masih berantakan. Mulai dari informasinya yang tidak lengkap, satuan yang tidak seragam, formatnya yang berbeda-beda. Istilah ini dikenal dengan dirty data.
Dirty data ini diakibatkan oleh kesalahan sistem atau kesalahan pengguna (human error) dalam memasukkan data pada sistem atau perhitungan yang salah. Permasalahan pada Dirty data ditunjukkan dengan adanya kesalahan ejaan selama entri data, informasi yang hilang, duplikasi data atau data tidak valid lainnya. Hal-hal yang menyulitkan seperti ini membuat data akan kesusahan untuk diolah. Dengan menggunakan data cleaning pastinya akan menyelamatkan kamu dari data yang tidak terstruktur menjadi lebih terstruktur lagi.
3. Exploratory Data Analysis
Secara definitif, Exploratory Data Analysis mengacu pada proses kritis dalam melakukan investigasi awal pada data untuk menemukan pola, untuk menemukan anomali, untuk menguji hipotesis dan untuk memeriksa asumsi dengan bantuan statistik ringkasan dan representasi grafis. Dengan melakukan EDA, kita dapat lebih memahami kondisi dataset yang kita miliki. Sehingga, kita dapat memulai pembentukan model Machine Learning dengan lebih baik kedepannya. EDA menjadi penting karena tanpa melakukan Exploratory Data Analysis, kita bisa saja kehilangan banyak informasi penting yang terdapat di dalam dataset kita.
Selain itu, meski memakan waktu yang relatif cukup lama, sesungguhnya EDA akan menghemat waktu pengerjaan proyek Data Science kita. Karena, apabila kita melakukan data modelling tanpa menerapkan EDA, besar kemungkinan model yang akan kita lakukan memiliki performa yang kurang baik. Karena kita membuat model tanpa benar-benar memahami kondisi data yang kita miliki.
4. Data Manipulation
Dilansir dari Inmarketing, data manipulation adalah istilah tentang penggambaran dari proses pengubahan struktur data agar jadi lebih mudah untuk dibaca. Misalnya data bisa disusun berdasarkan dengan abjad. Sehingga pemiliknya bisa segera mendapatkan informasi yang bermanfaat. Kemudian untuk contoh manipulasi data lainnya di situs web. Data manipulation ini seiring dengan perkembangan zaman banyak diadopsi oleh beberapa sektor usaha yang lainnya. Misalnya oleh para pialang saham serta financial analyst.
Manipulasi data ini digunakan untuk meramalkan tren yang terdapat di dalam pasar saham. Proses data manipulation, akan mempermudah data agar mudah untuk dipahami dengan baik. Seperti penjelasan sebelumnya, data tersebut bisa disusun sehingga bisa dibaca lalu dipahami dengan baik. Mungkin saja perusahaan juga tak mempunyai tampilannya yang terpadu saat data yang diambil dari berbagai sumber. Meskipun begitu perusahaan juga siap memastikan bahwa data sudah ada serta disimpan dengan konsisten menggunakan data manipulation ini.
5. Joining Data
Join adalah cara untuk menghubungkan data yang diambil dari tabel-tabel melalui sebuah kolom yang menghubungkan mereka. Misal, pembaca mungkin ingin menghubungkan tabel alamat dengan tabel nomor telepon berdasarkan nama seseorang (contoh: "Berikan saya nomor telepon dan alamat dari mahasiswa yang bernama Andika Setiawan"). Join memperbolehkan kita untuk mengambil data dari beberapa tabel melalui satu query. Hanya menggunakan sebuah tabel artinya kita hanya dapat menyimpan/memperoleh data yang terbatas atau justru menyimpan/memperoleh data yang terlalu banyak sehingga tabelnya menjadi kurang baik. Join menghubungkan satu tabel dengan tabel yang lain (inilah yang dimaksud dengan relational dari istilah relational database).
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
6. Wujudkan Impianmu Menjadi Data Analyst Professional Bersama DQLab!
Tahun baru, skill baru dan semangat baru pastinya! Kalian bisa cobain beberapa rekomendasi toolsnya nih buat yang pengen banget jadi seorang data analyst. Ada SQL, Python, dan tools dalam menunjang visualisasi data seperti Tableau dan Power BI. Kini Sahabat Data DQLab sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena sekarang telah tersedia roadmap pembelajaran berupa Data Analyst Career Track DQLab! Dengan roadmap yang telah dirancang khusus untuk instruktur dan modul-modul lengkap, kamu bisa menjadi lebih siap dengan perbekalannya menjadi seorang Data Analyst. Dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu install software lagi. Kamu bisa langsung belajar dari sekarang karena dataset yang telah disediakan sudah sudah terintegrasi dengan live code editor.
Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. So, tunggu apalagi, buruan SIGNUP Sekarang ya!
Penulis: Reyvan Maulid