BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 3 Jam 29 Menit 27 Detik

Pelajari Real Case Industry dengan Pelatihan Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 19-Desember-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/24eb4be0c55b6440a334b5da291d5a55_x_Thumbnail800.jpg

Profesi Data Analyst merupakan profesi yang paling banyak diminati. Dikonfirmasi oleh Quanthub, bahwa Data Analyst diprediksi akan menjadi pekerjaan yang sedang "hot" hingga tahun 2022. Berkaitan dengan hal tersebut, sebuah portal lowongan kerja terkemuka Amerika Serikat, Glassdoor mengungkapkan bahwa posisi Data Analyst akan banyak dibutuhkan di berbagai perusahaan maupun industri. Untuk menduduki sebuah peran penting di perusahaan sebagai Data Analyst, kalian perlu mempersiapkan keterampilan atau skill set yang harus dimiliki. Salah satu caranya adalah dengan mengikuti pelatihan Data Analyst. Pelatihan Data Analyst dapat menjadi sebuah solusi untuk mempersiapkan dirimu berkarir di ranah industri data.


Dilansir dari Northeastern Education, setidaknya ada 7 skills yang harus dikuasai sebagai data analyst. Tiga diantaranya merupakan hardskill berupa penguasaan bahasa pemrograman yaitu R, Python dan SQL. Dengan demikian, adanya pelatihan data analyst akan membantu kamu dalam mendevelop skill dan pengetahuan tambahan mengenai bahasa pemrograman yang biasanya diaplikasikan dalam ranah industri data. Selain itu, skill dan pengetahuan juga dapat diimplementasikan melalui real case industri sebagai gambaran garis besar mengenai industri data. Bersama DQLab, kalian semua bisa untuk mencoba implementasi case industri data melalui Data Analyst Career Track. Kali ini, DQLab akan merekomendasikan kamu case apa saja yang harus kalian coba untuk diaplikasikan. Simak artikel selengkapnya berikut ini ya!


1.Business Decision Research Untuk Keputusan Bisnis

Business Decision Research merupakan project yang bisa kalian coba untuk mengasah kemampuan skill set Data Analyst. Project ini mendeskripsikan mengenai proses keputusan bisnis pada bidang industri retail. Disini tersedia 6 chapter dan 24 sub-chapter. Projects real case industri ini meliputi berbagai tahapan seperti data preparation yang terdiri data cleansing, analisis customer churn dan menghapus kolom yang tidak diperlukan. Di bagian data preparation ini kamu akan diuji terkait keahlian kamu dalam menggunakan library python untuk membuat rekomendasi dan visualisasi yang tepat dari data retail sehingga dapat membantu proses pengambilan keputusan bisnis di tahap persiapan data. Selanjutnya, pada bagian data visualization kamu akan diuji terkait keahlian kamu dalam menggunakan library python untuk membuat rekomendasi dan visualisasi yang tepat dari data retail sehingga dapat membantu proses pengambilan keputusan bisnis di tahap EDA (Exploratory Data Analysis) dengan visualisasi data. Tahap terakhir yaitu Modelling. Di bagian ini kamu akan diuji terkait keahlian kamu dalam menggunakan library python untuk membuat rekomendasi dan visualisasi yang tepat dari data retail sehingga dapat membantu proses pengambilan keputusan bisnis di tahap pemodelan data dengan menggunakan klasifikasi.


Baca juga : Data Science: Belajar Analisa Data


2. Konsep Predictive Modelling dengan Machine Learning untuk Menguji Tingkat Akurasi

Selanjutnya, penguasaan mengenai Machine Learning juga harus diketahui oleh Data Analyst. Kalian juga bisa pelajari real-case industry dengan predictive modelling untuk menghasilkan prediksi model yang tepat serta tingkat akurasi yang tinggi. Sangat disarankan bagi calon data analyst untuk memiliki pengetahuan dasar terkait Data Manipulation with Pandas, Visualization with Matplotlib, Exploratory Data Analysis (EDA), dan statistik. Pada real case ini kalian bisa mempelajari mengenai terminologi machine learning, supervised dan unsupervised learning, serta pemilihan algoritma yang tepat sesuai permodelan yang telah dibuat.


Disini kalian bisa mempelajari mengenai eksplorasi data dan data pre-processing sebagai bagian awal untuk pembuatan model dengan menggunakan machine learning. Kemudian, mempelajari bagaimana membangun suatu model machine learning dengan menggunakan library python: Scikit-Learn. Mempelajari algoritma-algoritma yang digunakan dalam machine learning jenis Supervised Learning baik algoritma untuk klasifikasi atau regresi. Terakhir, mempelajari algoritma-algoritma yang digunakan dalam machine learning jenis Unsupervised Learning yaitu algoritma untuk cluster. Berbekal pengetahuan mengenai machine learning tentunya akan menambah skill set seputar data analyst.


Baca juga : Ingin Menjadi Data Analyst? Yuk, Simak 3 Tipsnya dari Senior Praktisi Data Langsung


3. Penggunaan SQL dan Sistem Database Relasional untuk Pengolahan Database Perusahaan

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang dirancang untuk mengelola data dalam basis data relasional dan merupakan metode yang paling umum untuk mengakses data dalam database saat ini. SQL memiliki beragam fungsi yang memungkinkan penggunanya untuk membaca, memanipulasi, dan mengubah data. Untuk menjadi seorang Data Analyst, memahami serta memiliki pengalaman dalam SQL adalah hal yang wajib. Dengan SQL memungkinkan data analyst untuk bisa membaca dan mentransformasi data untuk kemudian diproses menjadi sebuah insight. Tentunya, akan memudahkan pengguna dalam pengambilan keputusan bisnis. Pada penggunaan bahasa pemrograman SQL, terdapat beberapa perintah statement dasar yang harus kalian ketahui yakni SELECT, GROUP BY, HAVING, INNER JOIN dan UNION. Semua perintah ini tentunya dipakai oleh data analyst untuk mempermudah pekerjaannya.


4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1.Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2.Akses module Introduction to Data Science

3.Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4.Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis: Reyvan Maulid Pradistya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login