{"isi":"
<\/p>","foto":"","judul":"Blog","tanggal":"2020-02-05 19:50:42","pengaturan":{"lebar_list":"360","tinggi_list":"","disabled_link":"0","class_item":"col-md-4","show_desc":"1","meta_diskripsi":"0","karakter":"160","show_read_more":"1","read_more":"Selengkapnya","tampilan_post":"default","komentar":"0","order_by":"ORDER BY p.tanggal DESC, p.id_post DESC","limit":"","koloms":{"1":{"label":"","kode":"kode_promo","type":"text"}}},"user":"2","array_list":[{"id":"7701","judul":"Tutorial Cara Hapus Elemen dalam Python","isi":"Belajar coding atau pengkodean di masa kini sudah menjadi suatu kebutuhan yang perlu dipelajari atau dikuasai oleh programmer, web developer maupun praktisi data. Bahasa pemrograman yang dapat digunakan pun bermacam-macam, salah satunya adalah python. Dalam proses coding menggunakan python, adakalanya pengguna memerlukan proses menghapus elemen untuk suatu kepentingan tertentu. Pada artikel kali ini kita akan membahas tutorial menghapus elemen pada python secara singkat. Bahasa python memiliki beberapa tipe data yang umum digunakan, yaitu tipe data numeric, boolean dan sequence. Salah satu contoh tipe data yang akan dibahas adalah tipe data list. Tipe data list ini termasuk tipe koleksi data yang paling umum digunakan. Urutan elemen dalam list dapat diubah. Cara mendefinisikan tipe data ini adalah dengan menggunakan tanda kurung siku dan memisahkan masing-masing elemen dengan tanda koma. Perhatikan beberapa tutorial menghapus elemen pada python di bawah ini.1. Menggunakan RemoveDalam bahasa python, terdapat beberapa cara menghapus elemen dalam suatu list. Cara pertama adalah dengan menggunakan perintah remove. Sebagai contoh dalam suatu list terdapat berbagai macam nama kota yaitu Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, Bekasi, Bandung, dan Banten. Jika pengguna ingin menghapus suatu kota, maka bisa memasukkan nama kota ke dalam perintah remove(). perhatikan contoh di bawah iniBaca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python2. Menggunakan SlicingJika sebelumnya kita telah mempelajari cara menghapus elemen menggunakan remove, cara selanjutnya adalah dengan menggunakan teknik slicing. Teknik slicing merupakan sebuah teknik memilih data dari sebuah set data. Dalam teknik ini kita bisa mendefinisikan elemen yang akan ditampilkan di urutan ke berapa. Sebagai contoh jika kita hanya ingin menampilkan empat elemen awal maka bisa menggunakan cara berikut.3. Menggunakan DeleteSelain menggunakan perintah remove dan teknik slicing, pengguna juga bisa menggunakan perintah delete untuk menghapus elemen dalam suatu list. Caranya cukup mudah, yaitu hanya dengan menambahkan perintah del di awal list lalu menyebutkan urutan elemen yang ingin dihapus (perhitungan dimulai dari 0). Perhatikan contoh berikut jika ingin menghapus elemen keempat dari suatu list.4. Menggunakan PopSetelah mengetahui cara menghapus elemen menggunakan remove, slicing, dan delete, kita bisa menambah wawasan terkait cara menghapus elemen dengan menggunakan pop. Jika menggunakan cara ini, pengguna cukup menambahkan pop() lalu menampilkan urutan angka ke berapa yang akan ditampilkan. Untuk lebih mudah memahaminya perhatikan contoh berikut.Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQLMenghapus elemen dalam suatu list adakalanya menjadi kebutuhan yang perlu dilakukan oleh pengguna. Kamu bisa coba berbagai fungsi lain yang tersedia dalam python dengan belajar dari modul yang tersedia di DQLab.DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id\/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.Penulis : Latifah Uswatun KhasanahEditor : Annissa Widya Davita","more_isi":"Belajar coding atau pengkodean di masa kini sudah menjadi suatu kebutuhan yang perlu dipelajari atau dikuasai oleh programmer, web developer maupun praktisi dat....","pengaturan":{"cover":"1","share_btn":"1","kalender":"1","format_date_detail":"tanggal","title":"1","lebar_images":"","tinggi_images":"","attributs":"Belajar Data Science di Rumah","container":"container","pertanyaan_rating":"Seberapa Membantu Konten Ini?","button":{"link":"","text":"","target":"","function":""},"price":"","koloms":{"kode_promo":{"label":"","type":"text","value":""}},"other":"","modepost":"","event":{"start_date":"","end_date":"","location":""},"class":{"day":"","date":"","location":""},"kalender_list":"1","format_date":"tgl bulan thn","showdata":["date"],"childs":{"lebar_list":"","tinggi_list":"","read_more":"","class_item":"col-md-4 col-xs-12 item-categories-card item-relasi-blog"},"support_form":""},"tgl_buat":"2024-03-27 10:00:00","format_tgl_buat":"27 Maret 2024","foto":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-jumat-01-2024-03-26-183846_x_Thumbnail250.jpg","sampul":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-jumat-01-2024-03-26-183846_x_Thumbnail360.jpg","fotobesar":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/file\/data-web-1\/data-user-5\/postgroup\/0f0327126cebe99dff31890ba2cd7777\/2-longtail-jumat-01-2024-03-26-183846.jpg","fotokecil":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-jumat-01-2024-03-26-183846_x_Thumbnail150.jpg","fotomini":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-jumat-01-2024-03-26-183846_x_Thumbnail60.jpg","link":"https:\/\/dqlab.id\/tutorial-cara-hapus-elemen-dalam-python","array_foto":[],"attributes":{"date":"27 Maret 2024","author":"","category":"","tags":"","price":0},"categories":[{"id_kategori":"7","judul":"Blog & Events"},{"id_kategori":"11","judul":"Blog"}],"profile":"","postcontrol":""},{"id":"7700","judul":"Langkah Proteksi Bisnis dari Serangan SQL Injection","isi":"Kejahatan digital menjadi sering ditemukan seiring dengan adanya transformasi digital. Salah satunya adalah SQL injection. Aktivitas ini membuat para hacker dengan mudah dapat mengakses database meskipun melakukan login dengan input username dan password yang salah sekalipun. Hal ini pasti sangat membahayakan terutama bagi bisnis. Tapi tenang, semua itu bisa diatasi. Kali ini akan dibahas lebih dalam apa saja yang bisa Sahabat DQ lakukan untuk melindungi data dari kejahatan tersebut. Yuk, simak penjelasannya!1. Gunakan Prosedur Tersimpan, Bukan SQL yang DinamisPerhatikan penjelasan berikut. Pada gambar di bawah, kalian dapat melihat hasil setelah pengguna mengeksekusi SQL injection di form login. Perhatikan bahwa pernyataan keempat diabaikan karena sintaks \"\u2013\" menonaktifkan semua perintah yang sukses, dan pernyataan ketiga selalu mengembalikan \"benar\". Dengan demikian, pengguna berhasil login, bahkan ketika nama pengguna dan kata sandi salah.Menggunakan prosedur tersimpan mencegah injeksi SQL terjadi karena parameter input selalu diperlakukan sebagai nilai teks aktual, bukan sebagai perintah. Versi pseudocode login baru yang ditunjukkan di bawah ini menggunakan prosedur tersimpan, alternatif yang jauh lebih aman dibandingkan dengan SQL dinamis. Prosedur tersimpan didefinisikan sebagai perintah SQL terkompilasi yang disimpan dalam server basis data yang dapat digunakan kembali berkali-kali oleh program eksternal.Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python2. Gunakan Prepared Statement (PS)Prepared Statement (PS) merupakan perintah SQL pra-kompilasi yang dibuat di dalam program yang dapat digunakan berkali-kali selama siklus aplikasi. Secara default, parameter masukan PS dikunci. Parameter yang dikunci diperlakukan sebagai nilai teks biasa, yang mencegah perubahan perintah apapun selama serangan SQL injection. Perhatikan contoh di atas. Variasi PS dari query SQL dinamis yang diperkenalkan sebelumnya mempertahankan perilaku login yang dimaksud meskipun ada parameter injeksi SQL. Cara ini tidak akan menyebabkan SQL injection sukses dilakukan.3. Gunakan Kerangka Object Relational Mapping (ORM)ORM adalah teknik pemrograman di mana tabel dalam database diubah menjadi objek yang mewakili struktur database. Pemrogram dapat dengan aman menggunakan objek untuk berkomunikasi dengan tabel di database untuk menjalankan perintah seperti menyisipkan, memperbarui, mencari, dan menghapus.Contoh dari kerangka ORM di Java adalah Hibernate. Perhatikan gambar di atas. Pada baris 2, \"username '' dan \"password\" adalah parameter terikat yang ditetapkan pada baris ke-3 dan ke-4. Nilai yang melewati baris ke-3 dan ke-4 akan diperlakukan sebagai string dan bukan sebagai bagian dari perintah SQL. Perintah pada baris 5 bahkan lebih aman karena secara eksplisit memberi tahu Hibernate untuk mengharapkan hasil kueri tunggal untuk kredensial pengguna. Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data4. Input ValidationInput validation berperan penting dalam mencegah injeksi SQL. Input yang mencurigakan disaring sebelum dikirim atau diproses oleh server saat divalidasi. Contoh validasi input adalah validator email. Ada dua jenis validasi: sisi server dan sisi klien.Misalkan proses validasi dari sisi klien. Kolom input hanya menerima alamat email yang valid berdasarkan ekspresi reguler Dalam kasus layanan mikro di mana nilai diteruskan melalui REST API, validasi harus dilakukan di sisi server. Memberikan input nilai yang tidak sesuai dengan email ekspresi reguler akan ditolak oleh server. Server akan memberikan peringatan jika nilai yang dikirimkan bukan alamat email yang valid. Spring Framework salah satu dari sekian banyak framework pemrograman yang bisa digunakan untuk input validation, dan klien bebas memilih salah satu berdasarkan preferensi dan pengetahuan teknis mereka.5. Gunakan Firewall Aplikasi WebMeluncurkan situs web di Internet menghadapkan pada ancaman, karena rentan terhadap serangan. Untuk melindungi situs web, diperlukan firewall aplikasi web (WAF). Menurut OWASP.org, WAF adalah \u201cfirewall aplikasi untuk aplikasi HTTP. Itu menerapkan seperangkat aturan untuk percakapan HTTP. Umumnya, aturan ini mencakup serangan umum seperti skrip lintas situs (XSS) dan injeksi SQL.\u201dWAF adalah perlindungan lapisan 7 yang bekerja dengan memfilter pola injeksi SQL umum dalam permintaan HTTP. Berikut adalah dua WAF open source paling terkenal yang dapat digunakan melawan injeksi SQL:ModSecurity: Ini adalah WAF open source populer yang dimiliki oleh TrustWave. WAF ini tidak memiliki UI, tetapi bekerja dengan baik melindungi terhadap injeksi SQL.NGINX WAF: WAF ini didasarkan pada alat ModSecurity open source, dan telah dimodifikasi untuk penggunaan perusahaan. WAF ini memiliki UI logging audit yang memungkinkan administrator sistem untuk memantau situs web dari jarak jauh.Kejahatan bisa terjadi dimana saja, bahkan di dunia digital sekalipun. Serangan SQL Injection bukanlah satu-satunya kejahatan yang akan kita temui, karena ada banyak sekali kejahatan siber yang mengancam website atau aplikasi yang kita miliki. Sehingga kita harus terus waspada dan terus meningkatkan keamanan website.Namun sebelum masuk ke tingkat advance tersebut, ada baiknya belajar hal-hal yang bersifat fundamental dari SQL. Bingung mulai belajar darimana? DQLab adalah jawabannya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajariMembantu menemukan code yang salah atau tidak sesuaiMemberikan solusi atas problem yang dihadapi pada codeMembantu kalian belajar kapanpun dan dimanapunSelain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan asah kemampuan kalian dalam menggunakan SQL atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python! Penulis : Dita Feby Editor : Annissa Widya","more_isi":"Kejahatan digital menjadi sering ditemukan seiring dengan adanya transformasi digital. Salah satunya adalah SQL injection. Aktivitas ini membuat para hacker den....","pengaturan":{"cover":"1","share_btn":"1","kalender":"1","format_date_detail":"tanggal","title":"1","lebar_images":"","tinggi_images":"","attributs":"Belajar Data Science di Rumah","container":"container","pertanyaan_rating":"Seberapa Membantu Konten Ini?","button":{"link":"","text":"","target":"","function":""},"price":"","koloms":{"kode_promo":{"label":"","type":"text","value":""}},"other":"","modepost":"","event":{"start_date":"","end_date":"","location":""},"class":{"day":"","date":"","location":""},"kalender_list":"1","format_date":"tgl bulan thn","showdata":["date"],"childs":{"lebar_list":"","tinggi_list":"","read_more":"","class_item":"col-md-4 col-xs-12 item-categories-card item-relasi-blog"},"support_form":""},"tgl_buat":"2024-03-27 10:00:00","format_tgl_buat":"27 Maret 2024","foto":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/longtail-selasa-06-2024-03-26-183443_x_Thumbnail250.jpg","sampul":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/longtail-selasa-06-2024-03-26-183443_x_Thumbnail360.jpg","fotobesar":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/file\/data-web-1\/data-user-5\/postgroup\/0f0327126cebe99dff31890ba2cd7777\/longtail-selasa-06-2024-03-26-183443.jpg","fotokecil":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/longtail-selasa-06-2024-03-26-183443_x_Thumbnail150.jpg","fotomini":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/longtail-selasa-06-2024-03-26-183443_x_Thumbnail60.jpg","link":"https:\/\/dqlab.id\/langkah-proteksi-bisnis-dari-serangan-sql-injection","array_foto":[],"attributes":{"date":"27 Maret 2024","author":"","category":"","tags":"","price":0},"categories":[{"id_kategori":"7","judul":"Blog & Events"},{"id_kategori":"11","judul":"Blog"}],"profile":"","postcontrol":""},{"id":"7699","judul":"Machine Learning Model: Perannya di Revolusi Teknologi","isi":"Machine learning model menjadi salah satu hal yang sangat penting untuk segala hal mulai dari ilmu data, pemasaran, keuangan, ritel, dan masih banyak lagi. Pada saat ini hanya sedikit saja industri yang belum menggunakan machine learning. Padahal dengan menggunakan machine learning ini perusahaan bisa mengubah cara bisnis mereka dalam beroperasi.Sebenarnya apa sih yang dimaksud dengan machine learning model? Dan bagaimana cara membuat machine learning model ini untuk keperluan sebuah industri? Pada artikel kali ini, kita akan membahas dan mempelajari cara dari machine learning model ini dibuat. Penasaran bukan? Yuk kita simak bersama artikel di bawah ini!1. Apa Itu Machine Learning Model?Machine learning model adalah program yang bisa menemukan sebuah pola atau bisa mengambil keputusan dari kumpulan data yang sebelumnya tidak terlihat. Misalnya, di dalam pemrosesan bahasa alami, machine learning model bisa mengurai dan mengenai dengan tepat maksud dari kalimat atau kombinasi kata yang belum terdengar sebelumnya. Machine learning model ini bisa melakukan tugas-tugas tersebut dengan melatihnya dengan menggunakan kumpulan data yang cukup besar. Selama pelatihan tersebut, algoritma machine learning akan dioptimalkan untuk menemukan pola atau keluaran tertentu dari kumpulan data, tergantung dari tugasnya seperti apa.Credit by Microsoft LearnBaca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!2. Cara Membuat Machine Learning ModelMachine learning model ini dibuat dengan menggunakan algoritma pelatihan dengan data berlabel, data tidak berlabel, ataupun campuran keduanya. Ada beberapa jenis algoritma yang dipakai untuk membuat machine learning model ini seperti berikut ini.Supervised Learning: Supervised Learning digunakan ketika suatu algoritma dilatih dengan menggunakan data berlabel, sehingga suatu algoritma akan berhasil mempelajarinya.Unsupervised Learning: Unsupervised Learning digunakan dengan menggunakan data yang tidak berlabel untuk melatih suatu algoritma. Dalam proses ini, algoritma akan menemukan pola dalam data itu sendiri dan membuat cluster datanya sendiri. Unsupervised learning dan pengenalan pola berguna bagi para praktisi data yang ingin menemukan pola dalam data yang saat ini tidak mereka ketahui.Reinforcement Learning: Reinforcement Learning adalah teknik machine learning yang dimana nilai positif dan negatifnya diberikan pada tindakan yang diinginkan dan tidak diinginkan. Hal ini bertujuan untuk mendorong program untuk menghindari contoh-contoh pelatihan yang negatif dan mencari hal-hal positif, serta mempelajari cara memaksimalkan imbalan melalui trial dan error. Reinforcement ini bisa digunakan untuk mengarahkan machine learning tanpa pengawasan.3. Jenis Machine Learning ModelAda dua jenis masalah yang biasa ada di dalam machine learning yaitu klasifikasi dan prediksi. Masalah-masalah ini didekati dengan menggunakan model yang berasal dari algoritma yang dirancang untuk klasifikasi atau regresi. Tetapi terkadang, algoritma yang sama bisa digunakan untuk membuat model klasifikasi atau regresi, tergantung dari cara pelatihannya. Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner4. Apa Model Terbaik untuk Machine Learning?Machine learning model yang paling cocok untuk situasi tertentu adalah bergantung pada hasil yang diinginkan. Misalnya, untuk memprediksi jumlah pembelian kendaraan pada sebuah kota dari data historisnya, teknik pembelajaran terawasi seperti regresi linier mungkin paling berguna untuk kasus ini. Disisi lain, untuk mengidentifikasi apakah calon pelanggan di kota tersebut akan membeli kendaraan, bisa dengan berdasarkan pendapatan dan riwayat perjalanan mereka, pohon keputusan atau decision tree mungkin menjadi solusi terbaik. Gimana sahabat DQ? Ngga perlu khawatir jika kamu belum memiliki pengalaman tentang machine learning sebelumnya, kamu tetap bisa mengasah pemahaman mendasar kamu tentang machine learning, kamu bisa bergabung dalam modul DQLab yang berjudul \u201cBasic Feature Discovering for Machine Learning\u201d Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago machine learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!","more_isi":"Machine learning model menjadi salah satu hal yang sangat penting untuk segala hal mulai dari ilmu data, pemasaran, keuangan, ritel, dan masih banyak lagi. Pada....","pengaturan":{"cover":"1","share_btn":"1","kalender":"1","format_date_detail":"tanggal","title":"1","lebar_images":"","tinggi_images":"","attributs":"Belajar Data Science di Rumah","container":"container","pertanyaan_rating":"Seberapa Membantu Konten Ini?","button":{"link":"","text":"","target":"","function":""},"price":"","koloms":{"kode_promo":{"label":"","type":"text","value":""}},"other":"","modepost":"","event":{"start_date":"","end_date":"","location":""},"class":{"day":"","date":"","location":""},"kalender_list":"1","format_date":"tgl bulan thn","showdata":["date"],"childs":{"lebar_list":"","tinggi_list":"","read_more":"","class_item":"col-md-4 col-xs-12 item-categories-card item-relasi-blog"},"support_form":""},"tgl_buat":"2024-03-27 10:00:00","format_tgl_buat":"27 Maret 2024","foto":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/longtail-selasa-07-2024-03-26-182210_x_Thumbnail250.jpg","sampul":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/longtail-selasa-07-2024-03-26-182210_x_Thumbnail360.jpg","fotobesar":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/file\/data-web-1\/data-user-5\/postgroup\/0f0327126cebe99dff31890ba2cd7777\/longtail-selasa-07-2024-03-26-182210.jpg","fotokecil":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/longtail-selasa-07-2024-03-26-182210_x_Thumbnail150.jpg","fotomini":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/longtail-selasa-07-2024-03-26-182210_x_Thumbnail60.jpg","link":"https:\/\/dqlab.id\/machine-learning-model-perannya-di-revolusi-teknologi","array_foto":[],"attributes":{"date":"27 Maret 2024","author":"","category":"","tags":"","price":0},"categories":[{"id_kategori":"7","judul":"Blog & Events"},{"id_kategori":"11","judul":"Blog"}],"profile":"","postcontrol":""},{"id":"7698","judul":"Jadi Data Scientist Profesional Lewat Pelatihan DQLab","isi":"Profesi data scientist sangat membantu perusahaan dari berbagai industri untuk mengembangkan produk dan mengambil keputusan lebih lanjut berdasarkan peluang yang ada. Ini karena akibat dari perkembangan teknologi dan transformasi digital. Dengan adanya data scientist, maka keputusan lebih akurat dan berdasarkan data valid. Tidak mengherankan jika sekarang banyak lulusan baru dari latar belakang mana pun ingin berkarir menjadi data scientist. Itulah mengapa sangat penting bagi Sahabat DQ mempersiapkan diri sedini mungkin. Bagaimana cara mempersiapkan diri agar memiliki kemampuan tersebut? Yuk simak penjelasannya di bawah ini!1. Mengapa Data Scientist Sangat Dibutuhkan?Pada dasarnya data scientist bekerja untuk memahami dan menganalisis data sehingga mendapatkan insight yang bisa digunakan untuk mengambil keputusan ke depannya. Pada lingkup bisnis, data scientist berkolaborasi dengan berbagai tim untuk mendapatkan hasil analisis yang mendalam. Umumnya data scientist bekerja sama dengan data engineer, data analysis, developers, dan stakeholder terkait. Kegiatan yang dilakukan di antaranya mengumpulkan, mengolah, membersihkan, dan menganalisis data dari beragam sumber. Setelah itu, dengan mengeksplorasi data akan didapatkan solusi yang nantinya sebagai bahan diskusi untuk kebutuhan bisnis yang lebih luas.\u00a0Ada banyak alasan mengapa seseorang memilih untuk mengejar karir di bidang ilmu data. Bidang ini cocok untuk seseorang yang suka dengan tantangan, tidak bekerja dalam ritme yang monoton, dan senang memecahkan masalah, serta memiliki rasa ingin tahu yang tinggi. Data scientist harus terus mengikuti tren dan perkembangan teknologi terbaru, bekerja dalam lingkungan yang sangat dinamis. Lebih lanjut, berdasarkan riset yang dilakukan Statista, bidang data akan terus tumbuh secara signifikan di berbagai perusahaan beberapa tahun ke depan. Hal ini wajar karena semakin berkembangnya teknologi, maka seluruh aspek bisnis akan bergantung pada data dan kemampuan Artificial Intelligence.\u00a0Berikut sejumlah tanggung jawab yang dimiliki oleh seorang data scientist.Mengidentifikasi sumber pengumpulan data untuk kebutuhan bisnis.Memproses, membersihkan, dan mengintegrasikan data.Pengumpulan data otomatis dan proses manajemen.Menganalisis data dalam jumlah besar untuk memperkirakan tren dan memberikan laporan dengan rekomendasi.Berkolaborasi dengan tim bisnis, teknik, dan produk.Mengembangkan, mengimplementasikan, dan memelihara database.Menghasilkan informasi dan wawasan dari kumpulan data dan mengidentifikasi tren dan pola.Menyiapkan laporan untuk tim eksekutif dan proyek.Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner2. Kemampuan Apa yang Dibutuhkan?Dalam melakukan pekerjaannya, seorang data scientist harus memiliki sejumlah kemampuan, baik secara soft skill dan hard skill. Diantaranya adalah sebagai berikut.Statistika. Statistika dan matematika adalah skill utama yang harus dimiliki oleh seorang data scientist. Ini karena pekerjaan mereka adalah mengolah data dan berhubungan dengan angka-angka. Namun, tidak harus level ahli, kalian cukup menguasai dasarnya saja seperti statistika deskriptif dan membaca peluang.Bahasa pemrograman. Dalam mengolah data, data scientist memerlukan tools. Nah, untuk menggunakan tools tersebut, data scientist harus memakai bahasa pemrograman. Bahasa yang paling sering dipakai adalah Python dan R, karena menyajikan fitur numeric dan scientific yang mempercepat proses pengolahan data.\u00a0Machine learning. Machine learning adalah mesin yang diciptakan untuk membantu membuat analisa dan keputusan yang tepat berbasiskan data. Dengan membuat machine learning, perusahaan bisa memanfaatkan data dengan maksimal. Untuk, itu kemampuan ini juga sangatlah penting untuk dikuasai.\u00a0Data storytelling. Data storytelling adalah kemampuan untuk menyampaikan hasil analisis data dengan baik. Kalian harus pintar dalam melakukan komunikasi, agar tidak informasi tersampaikan dengan jelas. Ini juga akan berdampak pada pengambilan keputusan ke depannya.3. Bagaimana Cara Menjadi Data Scientist?Jika kalian mulai tertarik untuk menjadi seorang data scientist, maka ada beberapa hal yang perlu kalian persiapkan. Apa saja hal tersebut? Yuk simak selengkapnya.Meningkatkan skill. Seperti pemaparan di atas bahwa ada sejumlah daftar kemampuan yang harus kalian miliki untuk menjadi data scientist. Skill tersebut perlu dibangun agar kalian semakin mahir ketika mengelola beragam jenis data. Skill yang bisa kalian asah adalah pemahaman statistika, dan penggunaan tools data scientist terutama Python dan R.\u00a0Memperbarui CV. Dokumen ini menjadi surat perkenalanmu dengan rekruter. Oleh karena itu penting bagi kalian memperbarui CV sehingga terlihat profesional dan masuk sebagai calon kandidat data scientist. Kalian bisa menambahkan sejumlah proyek yang berkaitan dengan data scientist. Dengan proyek tersebut, kemampuan kalian terlihat jelas karena teraplikasikan dalam menyelesaikan masalah.Membangun portofolio. Dalam curriculum vitae, kalian hanya menjelaskan karya secara singkat. Di portofolio, kalian menunjukkan kepada rekruter hasil yang lebih detail. Tips membangun portofolio di antaranya memanfaatkan repository data seperti google dataset search, data.gov, dan lainnya, sesuaikan portofolio dengan bidang perusahaan, serta rapikan data dan analisa sebaik mungkin sehingga orang awam dapat memahaminya.Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL4. Ikuti Pelatihan di DQLabMulai bingung memilih tempat pelatihan atau kursus yang tepat? Yang mampu membantumu meningkatkan skill, membangun portofolio, dan mempercantik CV. DQLab adalah jawaban bagi kalian. Semua kemudahan dan kualitas yang diberikan akan membantu Sahabat DQ mempersiapkan diri menjadi data scientist. DQLab juga menyediakan sejumlah modul pembelajaran gratis, loh untuk kalian coba praktikkan. Sehingga kalian memiliki gambaran umum belajar melalui DQLab.\u00a0Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajariMembantu menemukan code yang salah atau tidak sesuaiMemberikan solusi atas problem yang dihadapi pada codeMembantu kalian belajar kapanpun dan dimanapunSelain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal!\u00a0Penulis : Dita Feby\u00a0Editor : Annissa Widya","more_isi":"Profesi data scientist sangat membantu perusahaan dari berbagai industri untuk mengembangkan produk dan mengambil keputusan lebih lanjut berdasarkan peluang yan....","pengaturan":{"cover":"1","share_btn":"1","kalender":"1","format_date_detail":"tanggal","title":"1","lebar_images":"","tinggi_images":"","attributs":"Belajar Data Science di Rumah","container":"container","pertanyaan_rating":"Seberapa Membantu Konten Ini?","button":{"link":"","text":"","target":"","function":""},"price":"","koloms":{"kode_promo":{"label":"","type":"text","value":""}},"other":"","modepost":"","event":{"start_date":"","end_date":"","location":""},"class":{"day":"","date":"","location":""},"kalender_list":"1","format_date":"tgl bulan thn","showdata":["date"],"childs":{"lebar_list":"","tinggi_list":"","read_more":"","class_item":"col-md-4 col-xs-12 item-categories-card item-relasi-blog"},"support_form":""},"tgl_buat":"2024-03-27 10:00:00","format_tgl_buat":"27 Maret 2024","foto":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/longtail-selasa-02-2024-03-26-180132_x_Thumbnail250.jpg","sampul":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/longtail-selasa-02-2024-03-26-180132_x_Thumbnail360.jpg","fotobesar":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/file\/data-web-1\/data-user-5\/postgroup\/0f0327126cebe99dff31890ba2cd7777\/longtail-selasa-02-2024-03-26-180132.jpg","fotokecil":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/longtail-selasa-02-2024-03-26-180132_x_Thumbnail150.jpg","fotomini":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/longtail-selasa-02-2024-03-26-180132_x_Thumbnail60.jpg","link":"https:\/\/dqlab.id\/jadi-data-scientist-profesional-lewat-pelatihan-dqlab","array_foto":[],"attributes":{"date":"27 Maret 2024","author":"","category":"","tags":"","price":0},"categories":[{"id_kategori":"7","judul":"Blog & Events"},{"id_kategori":"11","judul":"Blog"}],"profile":"","postcontrol":""},{"id":"7697","judul":"Analisis Data Python Pakai Konversi String ke Integer","isi":"Bahasa pemrograman atau biasa dikenal pula dengan bahasa komputer merupakan suatu sistem komunikasi antar manusia dengan mesin komputer dengan menuliskan instruksi tertentu. Manusia dapat menuliskan instruksi yang ingin dilakukan oleh komputer dengan menggunakan bantuan bahasa pemrograman, salah satunya seperti bahasa python. Dalam bahasa python terdapat beberapa tipe data yang tersedia. Selain itu tipe data tersebut dapat dikonversi menjadi tipe data lainnya, contohnya seperti konversi string ke integer dalam bahasa python.Proses konversi merupakan suatu proses mengubah tipe data string yang awalnya berisi kumpulan karakter menjadi tipe data integer yang berisi bilangan bulat. Proses konversi dapat memiliki berbagai manfaat seperti proses pengolahan data, operasi matematika, dan optimasi memori. Hal ini dikarenakan operasi matematika maupun proses pengolahan data hanya bisa dilakukan jika data yang digunakan memiliki format tipe data numerik. Yuk, simak artikel berikut untuk tahu lebih lanjut terkait str dan int!1. Tipe DataDalam bahasa pemrograman, tipe data merupakan suatu atribut yang berkaitan dengan data yang akan memberi tahu sistem komputer. Tipe data ini termasuk dalam format penyimpanan data. Data bisa dalam bentuk variabel atau tipe data tertentu. Tipe data digunakan agar data dapat tetap konsisten sehingga penggunaan memori komputer bisa lebih efisien. Dalam bahasa python, terdapat beberapa macam tipe data yaitu nonetype, numeric, boolean, sequence, set, dan map. Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python2. Tipe Data StringTipe data string merupakan suatu jenis tipe data yang termasuk ke dalam jenis data sequence. Tipe data sequence lainnya adalah list dan tuple. Tipe data string disingkat menjadi str. Tipe data ini termasuk tipe data teks yang dapat berupa huruf, kata, frasa, kalimat atau paragraf yang diapit oleh \u2018 atau \u201c. String ini biasa digunakan untuk menyimpan teks seperti nama produk, kota, dan lain-lain. Contoh: \u2018a\u2019; \u2018belajar bahasa python dari dasar\u2019; \u201cmenjadi data scientist\u201d.3. Tipe Data IntegerTipe data integer juga termasuk tipe data yang sering digunakan. Tipe data integer termasuk kedalam jenis tipe data numeric. Tipe data numeric terbagi menjadi dua yaitu integer dan float. Integer yang biasa disingkat dengan int merupakan tipe data yang menyimpan nilai bilangan bulat seperti -2, -1, 0, 1, 2, dan seterusnya. Adapun float merupakan tipe data yang menyimpan bilangan riil, yaitu bilangan yang dapat ditulis dalam bentuk desimal. 4. Cara Konversi String ke IntegerKetika seseorang melakukan coding atau pengkodean menggunakan suatu bahasa pemrograman seperti python, adakalanya memerlukan proses konversi. Proses konversi ini bisa dilakukan dari satu jenis data ke jenis data lainnya. Sebagai contoh mudah cara mengkonversi tipe data string ke integer adalah dengan langsung menggunakan fungsi int() untuk mengkonversinya. Perhatikan contoh konversi string ke integer di bawah ini:Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQLProses konversi data seringkali dibutuhkan oleh pengguna untuk berbagai keperluan. Hal ini ada kalanya data yang diperoleh masih berupa string, sedangkan proses lanjutan yang akan dilakukan membutuhkan jenis tipe data numeric. Hal ini bisa dilakukan dengan cara mengkonversi data string ke integer. Beberapa tips mudah python dapat kamu peroleh dengan mempelajari modul yang ada di DQLab.DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id\/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.Penulis : Latifah Uswatun KhasanahEditor : Annissa Widya Davita","more_isi":"Bahasa pemrograman atau biasa dikenal pula dengan bahasa komputer merupakan suatu sistem komunikasi antar manusia dengan mesin komputer dengan menuliskan instru....","pengaturan":{"cover":"1","share_btn":"1","kalender":"1","format_date_detail":"tanggal","title":"1","lebar_images":"","tinggi_images":"","attributs":"Belajar Data Science di Rumah","container":"container","pertanyaan_rating":"Seberapa Membantu Konten Ini?","button":{"link":"","text":"","target":"","function":""},"price":"","koloms":{"kode_promo":{"label":"","type":"text","value":""}},"other":"","modepost":"","event":{"start_date":"","end_date":"","location":""},"class":{"day":"","date":"","location":""},"kalender_list":"1","format_date":"tgl bulan thn","showdata":["date"],"childs":{"lebar_list":"","tinggi_list":"","read_more":"","class_item":"col-md-4 col-xs-12 item-categories-card item-relasi-blog"},"support_form":""},"tgl_buat":"2024-03-26 17:57:08","format_tgl_buat":"26 Maret 2024","foto":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-jumat-08-2024-03-26-175706_x_Thumbnail250.jpg","sampul":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-jumat-08-2024-03-26-175706_x_Thumbnail360.jpg","fotobesar":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/file\/data-web-1\/data-user-5\/postgroup\/0f0327126cebe99dff31890ba2cd7777\/2-longtail-jumat-08-2024-03-26-175706.jpg","fotokecil":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-jumat-08-2024-03-26-175706_x_Thumbnail150.jpg","fotomini":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-jumat-08-2024-03-26-175706_x_Thumbnail60.jpg","link":"https:\/\/dqlab.id\/analisis-data-python-pakai-konversi-string-ke-integer","array_foto":[],"attributes":{"date":"26 Maret 2024","author":"","category":"","tags":"","price":0},"categories":[{"id_kategori":"7","judul":"Blog & Events"},{"id_kategori":"11","judul":"Blog"}],"profile":"","postcontrol":""},{"id":"7696","judul":"4 Materi yang Harus Ada dalam Pelatihan Excel","isi":"Dalam era digital yang terus berkembang, Excel telah menjadi lebih dari sekadar lembar kerja elektronik namun telah menjadi tonggak penting dalam dunia bisnis dan profesional. Dari perencanaan keuangan hingga analisis data, kemampuan menguasai Excel tidak hanya menjadi sebuah kebutuhan, tetapi juga memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan bagi individu dan organisasi.Sebagai tools yang serbaguna, Excel dapat membantu untuk melakukan berbagai tugas yang relevan dalam konteks bisnis dan profesional. Dengan fitur-fitur seperti formula, grafik, tabel dinamis, dan analisis data yang canggih, Excel dapat menjadi support bagi users untuk mengelola informasi dengan efisien dan efektif. Oleh karena itu, pelatihan Excel yang efektif semakin penting. Pelatihan yang baik tidak hanya memberikan penggunaan dasar tentang cara menggunakan tools ini, tetapi juga memastikan bahwa peserta mendapatkan pemahaman yang \u2018kokoh\u2019 tentang konsep-konsep dasar yang mendasari fungsionalitas Excel. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjabarkan beberapa menu utama yang harus ada dalam materi pelatihan Excel.1. Dasar-dasar ExcelMateri ini penting untuk memperkenalkan peserta terhadap interface Excel dan konsep dasar yang mendasarinya. Pada materi ini, peserta akan diberikan pemahaman tentang sel, baris, kolom, dan bagaimana memasukkan dan memformat data. Pelatihan ini juga harus mencakup cara membuat, menyimpan, dan membuka file Excel. Memahami navigasi dasar dalam lembar kerja Excel, termasuk bagaimana menggunakan tab, menu, dan ikon, adalah langkah awal yang penting dalam membangun pemahaman yang kuat tentang platform ini.Baca juga : Rumus Excel yang Paling Sering Digunakan dalam Dunia Kerja2. Fungsi dan Rumus DasarExcel terkenal dengan kemampuannya untuk melakukan perhitungan matematis dan analisis data yang kompleks melalui penggunaan fungsi dan rumus. Oleh karena itu, pelatihan Excel harus mencakup pengenalan terhadap beberapa fungsi dan rumus dasar, seperti SUM, AVERAGE, MAX, MIN, dan COUNT. Peserta juga harus diajarkan cara menggunakan operator matematika dasar dalam rumus Excel, serta cara mengacu pada sel dan rentang sel dalam perhitungan. Memahami konsep ini akan membantu peserta membangun dasar yang kuat untuk analisis data yang lebih kompleks di masa depan.3. Pembentukan Tabel dan GrafikVisualisasi data adalah elemen kunci dalam memahami dan menyajikan informasi yang terkandung dalam lembar kerja Excel. Oleh karena itu, materi pelatihan harus mencakup cara membuat tabel dan grafik yang efektif menggunakan data dalam lembar kerja Excel. Ini termasuk pemahaman tentang berbagai jenis grafik yang tersedia, seperti grafik batang, grafik garis, dan grafik lingkaran, serta bagaimana memilih grafik yang tepat untuk jenis data yang dianalisis. Peserta harus belajar cara menyesuaikan dan memformat tabel dan grafik agar presentasi data menjadi lebih mudah dipahami dan menarik.4. Analisis Data LanjutanBagian penting dari pelatihan Excel adalah memperkenalkan peserta pada konsep analisis data yang lebih lanjut. Ini mencakup penggunaan fitur Excel seperti filter, sort, dan pivot tables untuk mengorganisir dan menganalisis data dengan lebih efisien. Pelatihan juga harus mencakup cara menggunakan fungsi logika dan kondisional, seperti IF dan VLOOKUP, untuk membuat analisis data yang lebih kompleks dan dinamis. Memahami cara melakukan analisis data lanjutan akan membantu peserta untuk mengambil keputusan yang lebih terinformasi berdasarkan informasi yang terkandung dalam lembar kerja Excel.Baca juga : Bootcamp Data Analyst with ExcelDengan memasukkan materi-materi ini dalam pelatihan Excel, peserta akan memperoleh pemahaman yang kokoh tentang alat ini dan menjadi lebih mahir dalam menggunakannya untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi dalam pekerjaan sehari-hari mereka. Kemampuan untuk mengelola, menganalisis, dan menyajikan data dengan Excel adalah keterampilan yang sangat berharga dalam dunia bisnis modern yang berorientasi pada data.Kamu bisa mendapatkan semua materi di atas dengan mempelajari berbagai modul Excel dari DQLab. DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with Excel.Penulis: Galuh Nurvinda K","more_isi":"Dalam era digital yang terus berkembang, Excel telah menjadi lebih dari sekadar lembar kerja elektronik namun telah menjadi tonggak penting dalam dunia bisnis d....","pengaturan":{"cover":"1","share_btn":"1","kalender":"1","format_date_detail":"tanggal","title":"1","lebar_images":"","tinggi_images":"","attributs":"Belajar Data Science di Rumah","container":"container","pertanyaan_rating":"Seberapa Membantu Konten Ini?","button":{"link":"","text":"","target":"","function":""},"price":"","koloms":{"kode_promo":{"label":"","type":"text","value":""}},"other":"","modepost":"","event":{"start_date":"","end_date":"","location":""},"class":{"day":"","date":"","location":""},"kalender_list":"1","format_date":"tgl bulan thn","showdata":["date"],"childs":{"lebar_list":"","tinggi_list":"","read_more":"","class_item":"col-md-4 col-xs-12 item-categories-card item-relasi-blog"},"support_form":""},"tgl_buat":"2024-03-26 17:55:19","format_tgl_buat":"26 Maret 2024","foto":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-08-2024-03-26-175518_x_Thumbnail250.jpg","sampul":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-08-2024-03-26-175518_x_Thumbnail360.jpg","fotobesar":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/file\/data-web-1\/data-user-5\/postgroup\/0f0327126cebe99dff31890ba2cd7777\/2-longtail-senin-08-2024-03-26-175518.jpg","fotokecil":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-08-2024-03-26-175518_x_Thumbnail150.jpg","fotomini":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-08-2024-03-26-175518_x_Thumbnail60.jpg","link":"https:\/\/dqlab.id\/4-materi-yang-harus-ada-dalam-pelatihan-excel","array_foto":[],"attributes":{"date":"26 Maret 2024","author":"","category":"","tags":"","price":0},"categories":[{"id_kategori":"7","judul":"Blog & Events"},{"id_kategori":"11","judul":"Blog"}],"profile":"","postcontrol":""},{"id":"7695","judul":"Tutorial SQL Inner Join Table untuk Beginner Level","isi":"SQL atau Structured Query Language berguna sebagai bahasa khusus dalam mengakses dan mengelola data-data yang ada di dalam sebuah basis data relasional. Saat pengaksesan atau pengelolaan data, menggunakan perintah-perintah khusus sehingga data bisa dimanipulasi atau dikelola dengan baik.\u00a0SQL adalah salah satu bahasa pemrograman yang wajib Sahabat DQ kuasai jika ingin bekerja di bidang data. Kali ini akan dijelaskan lebih detail salah satu fungsi dari SQL yaitu INNER JOIN. Fungsi ini secara garis besar mampu menggabungkan informasi dari dua tabel yang berbeda. Seperti apa penerapannya pada akses database? Yuk, simak penjelasan di bawah ini!1. Konsep SQL Inner Join TableINNER JOIN ini berfungsi untuk mengambil semua baris dari kedua tabel atau lebih. Penggabungan antara dua tabel atau lebih ini hanya dapat dilakukan jika tabel-tabel tersebut memiliki key kolom yang sama. Berikut ilustrasi INNER JOIN dalam bentuk diagram.Syntax umum INNER JOIN adalah:Yuk, perhatikan pengaplikasiannya pada data berikut.Ada dua tabel yaitu Customers dan Orders. Akan dilakukan INNER JOIN untuk kedua tabel tersebut. Syntax yang dituliskan adalah:Arti dari syntax tersebut adalah akan dilakukan INNER JOIN dari tabel Customers ke tabel Orders menggunakan key kolom customer_id (dari Customers) yang sama dengan kolom customer (dari Orders). Hasilnya adalah tabel dengan kolom customer_id, first_name yang berasal dari tabel Customers dan kolom amount dari tabel Orders. Karena dari key kolom yang dipilih, hanya ada dua data yang sama (3 dan 5) maka outputnya terdiri dari 2 baris data.\u00a0Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python2. SQL Inner Join Table dengan Tambahan OperasiSQL INNER JOIN tidak hanya dapat digunakan untuk penggabungan sederhana seperti di atas. Kalian juga bisa menggunakannya jika ada kriteria khusus. Misal akan digunakan kondisi atau kriteria WHERE clause. Kondisi tersebut dituliskan di bawah setelah penyebutan key kolom. Berikut contoh menggunakan WHERE clause.Dari dua tabel sebelumnya, akan dikhususkan untuk amount yang lebih dari sama dengan 800. Hasilnya, hanya ada satu data yang sesuai yaitu Betty dengan amount tepat 800.\u00a0Selain contoh di atas, kalian juga bisa menggunakan AS sebagai pengganti atau menyingkat query agar lebih mudah terbaca. Perhatikan contoh berikut. Terdapat dua tabel data:Akan dilakukan INNER JOIN dengan menggunakan alias AS untuk mempersingkat penyebutan.Perhatikan bahwa daripada menyebutkan tabel Categories dan tabel Products, kalian bisa menggantinya menggunakan AS. Seperti contoh, Categories diubah menjadi C dan Products menjadi P. Jika sudah diubah, maka semua penyebutan tabel juga harus disesuaikan, seperti pada bagian SELECT dan ON.\u00a03. SQL Inner Join: Join 3 TabelKalian juga bisa menggunakan INNER JOIN untuk menggabungkan lebih dari dua tabel. Di sini, akan diberikan contoh menggabungkan 3 tabel.Secara konsep, dilakukan INNER JOIN terlebih dahulu dengan 2 tabel. Selanjutnya hasil INNER JOIN tersebut digabungkan lagi dengan satu tabel sisanya. Berikut contoh query untuk menggabungkan 3 tabel di atas.Berdasarkan query di atas, dilakukan INNER JOIN dari tabel Customers dan tabel Orders melalui key kolom customer_id dan customer. Diperoleh 2 data yaitu customer_id 3 dan 5. Kemudian dilakukan INNER JOIN lagi untuk mengambil data status dari tabel Shippings. Key kolom yang digunakan adalah cusomer_id dan customer.\u00a0Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data4. Perbedaan Inner Join dan Outer JoinTerdapat 3 jenis OUTER JOIN yaitu LEFT JOIN, RIGHT JOIN, dan FULL JOIN. Penjelasan lebih rincinya sebagai berikut.LEFT JOIN: mengembalikan semua baris dari tabel kiri, bahkan jika tidak ada kecocokan di tabel kanan. Syntax LEFT JOIN adalah seperti di bawah ini.RIGHT JOIN: mengembalikan semua baris dari tabel kanan, bahkan jika tidak ada kecocokan di tabel kiri. Syntax RIGHT JOIN adalah seperti di bawah ini.FULL JOIN: Full outer join akan memberikan gabungan dari tabel A dan tabel B, yaitu semua baris di tabel A dan semua baris di tabel B. Jika sesuatu di tabel A tidak memiliki data yang sesuai di tabel B, maka bagian tabel B adalah nol, dan sebaliknya. Syntax FULL JOIN adalah seperti di bawah ini.Ilustrasi dari masing-masing JOIN adalah sebagai berikut.Nah, ternyata fungsi INNER JOIN memiliki beragam manfaat dalam penggabungan database ya. Bahkan selain itu ada istilah OUTER JOIN juga. Sedangkan penjelasan di atas hanya memberikan gambaran umum bagaimana melakukan join table yang berbeda.\u00a0Lantas seperti apa detail join table bahkan fungsi-fungsi lainnya? Memahami perbedaan setiap jenis join table akan mempermudah kalian untuk menghasilkan output yang sesuai dengan kebutuhan. DQLab adalah platform yang tepat untuk kamu belajar SQL.Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajariMembantu menemukan code yang salah atau tidak sesuaiMemberikan solusi atas problem yang dihadapi pada codeMembantu kalian belajar kapanpun dan dimanapunSelain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan asah kemampuan kalian dalam menggunakan SQL atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!\u00a0Penulis : Dita Feby\u00a0Editor : Annissa Widya","more_isi":"SQL atau Structured Query Language berguna sebagai bahasa khusus dalam mengakses dan mengelola data-data yang ada di dalam sebuah basis data relasional. Saat pe....","pengaturan":{"cover":"1","share_btn":"1","kalender":"1","format_date_detail":"tanggal","title":"1","lebar_images":"","tinggi_images":"","attributs":"Belajar Data Science di Rumah","container":"container","pertanyaan_rating":"Seberapa Membantu Konten Ini?","button":{"link":"","text":"","target":"","function":""},"price":"","koloms":{"kode_promo":{"label":"","type":"text","value":""}},"other":"","modepost":"","event":{"start_date":"","end_date":"","location":""},"class":{"day":"","date":"","location":""},"kalender_list":"1","format_date":"tgl bulan thn","showdata":["date"],"childs":{"lebar_list":"","tinggi_list":"","read_more":"","class_item":"col-md-4 col-xs-12 item-categories-card item-relasi-blog"},"support_form":""},"tgl_buat":"2024-03-26 16:00:00","format_tgl_buat":"26 Maret 2024","foto":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-06-2024-03-26-155956_x_Thumbnail250.jpg","sampul":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-06-2024-03-26-155956_x_Thumbnail360.jpg","fotobesar":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/file\/data-web-1\/data-user-5\/2-longtail-senin-06-2024-03-26-155956.jpg","fotokecil":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-06-2024-03-26-155956_x_Thumbnail150.jpg","fotomini":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-06-2024-03-26-155956_x_Thumbnail60.jpg","link":"https:\/\/dqlab.id\/tutorial-sql-inner-join-table-untuk-beginner-level","array_foto":[],"attributes":{"date":"26 Maret 2024","author":"","category":"","tags":"","price":0},"categories":[{"id_kategori":"7","judul":"Blog & Events"},{"id_kategori":"11","judul":"Blog"}],"profile":"","postcontrol":""},{"id":"7694","judul":"Ini Tugas Data Scientist di Bidang Telekomunikasi","isi":"Profesi data scientist sangat diminati dengan berkembangnya teknologi terlebih yang berkaitan dengan big data. Industri yang juga membutuhkan data scientist adalah telekomunikasi. Industri ini tentu memiliki sejumlah data yang besar dan membutuhkan cara efisien untuk mengolah data menjadi informasi. Oleh karena itu, data scientist sangat berperan dalam setiap strategi di perusahaan telekomunikasi. Bagaimana cara mempersiapkan diri sehingga dapat berkarir sebagai data scientist terutama di bidang telekomunikasi? Yuk simak penjelasan berikut ini!1. Menerapkan Data MiningApa itu data mining? Data mining adalah proses mengumpulkan data yang kemudian diolah untuk diekstraksi informasinya. Data yang digunakan pada bidang telekomunikasi sangat beragam. Misalnya kepadatan jumlah pengguna telepon, kapan pengguna telepon melakukan komunikasi, durasi waktu yang digunakan untuk menelepon, dan sebagainya. Contoh data mining pada industri telekomunikasi misalnya adalah ketika secara serentak pihak telekomunikasi mengirimkan SMS berkaitan dengan promosi paket telepon, internet, atau pengumuman yang bekerja sama dengan bidang lain seperti peringatan gempa dan lainnya. Proses data mining terdiri dari data selection, preprocessing, transformation, data mining, dan evaluation. Dari tahap ini, data mining tidak hanya berfungsi untuk melakukan kampanye produk tertentu seperti yang dijelaskan sebelumnya, tapi juga digunakan untuk melakukan prediksi dan estimasi. Misalnya data scientist melakukan prediksi adanya pengurangan atau peningkatan jumlah pelanggan dalam periode waktu tertentu. Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner2. Optimasi JaringanTugas data scientist di bidang telekomunikasi selanjutnya adalah optimasi jaringan. Ketika suatu jaringan menurun dayanya, atau justru mencapai kapasitas maksimum, maka biaya operasional akan meningkat. Dengan adanya data scientist, maka permasalahan ini dapat diselesaikan. Caranya dengan menggunakan prediksi real-time dan analisis prediktif. Dengan melihat kebiasaan atau pola dari customer terhadap penggunaan jaringan, maka data scientist bisa memprediksi penggunaan. Sehingga dapat membuat suatu aturan pembatasan sebagai upaya optimasi jaringan. Optimasi jaringan biasanya menggunakan teknik machine learning atau artificial intelligence tingkat tinggi yang nantinya juga bisa membantu memberikan peringatan pada operator jaringan jika terjadi bentuk operasi yang berbeda dari biasanya. Sehingga dapat dicegah adanya kesalahan jaringan. Ini perlu kerja sama praktisi data untuk membangun sistem optimasi jaringan.3. Mengurangi Churn RateSeberapa sering kalian mengganti SIM card? Banyak faktor yang kalian pertimbangkan diantaranya harga, kekuatan sinyal, promo yang diberikan, dan metode lainnya yang tentunya menguntungkan pengguna. Retensi pelanggan inilah yang perlu diperhatikan oleh perusahaan karena persaingan dengan kompetitor di bidang telekomunikasi cukup ketat. Data scientist berperan penting bagi perusahaan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Menggunakan analisis prediktif real-time maka data scientist dapat memprediksi kapan pelanggan kemungkinan akan mengganti provider yang digunakan. Beberapa variabel yang biasanya dipertimbangkan oleh data scientist adalah tagihan rata-rata, kebiasaan SMS, telepon, dan seberapa sering aktivitas tersebut dilakukan. Jika setelah dianalisis pelanggan memenuhi indikator perubahan, perusahaan akan melakukan langkah strategis untuk mengubah keputusan pelanggan. Mungkin adanya diskon atau penjualan kuota tertentu yang lebih murah.Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL4. Cara Menjadi Data Scientist Di Industri TelekomunikasiIndustri telekomunikasi membutuhkan seorang data scientist dengan pemahaman domain tertentu dan teknik analisis yang cukup kuat. Berikut beberapa hal yang perlu kalian siapkan untuk menjadi data scientist di industri telekomunikasi.4.1 Paham Domain TelekomunikasiBeberapa hal yang perlu kalian mulai pahami adalah jaringan telekomunikasi, bagaimana cara kerjanya, cara memanajemen, dan mengimplementasikan pengetahuan ilmu data kalian ke hal tersebut. Jika kalian tidak memilki latar belakang teknik, ada baiknya dimulai dengan mengambil kursus untuk memperkuat dasar pemahaman kalian. 4.2 Paham tentang Big DataPenggunaan data pada industri membuat semua kegiatan pengambilan keputusan juga berdasarkan data. Terlebih industri telekomunikasi sudah pasti memiliki jumlah data yang sangat besar. Sehingga data tersebut pasti disimpan dalam software berbasis cloud seperti AWS. Nah, penting bagi kalian untuk mulai memahami proses big data dan manajemennya.4.3 Menguasai Bahasa PemrogramanBukan rahasia lagi jika seorang data scientist wajib memiliki pemahaman terhadap bahasa pemrograman. Setidaknya kuasai bahasa yang familiar dan umum digunakan seperti Python. Hal ini karena biasanya kalian sering berkolaborasi dengan anggota tim lainnya, yang memungkinkan untuk menggunakan kode yang sama saat membangun sebuah machine learning atau bahkan sistem.Data scientist memang sangat berperan di berbagai industri, tidak terkecuali bidang telekomunikasi. Apalagi bidang telekomunikasi adalah bidang yang akan terus berguna dalam jangka waktu yang lama. Bahkan akan selalu berkembang seiring kebutuhan. Jika kalian ingin berkarir sebagai data scientist di industri ini, maka banyak hal yang perlu dipersiapkan. Sudah siap meningkatkan kemampuan kalian agar dapat bekerja di industri telekomunikasi? Kalian bisa loh mulai mempersiapkan diri dan belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajariMembantu menemukan code yang salah atau tidak sesuaiMemberikan solusi atas problem yang dihadapi pada codeMembantu kalian belajar kapanpun dan dimanapunSelain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal! Penulis : Dita Feby Editor : Annissa Widya","more_isi":"Profesi data scientist sangat diminati dengan berkembangnya teknologi terlebih yang berkaitan dengan big data. Industri yang juga membutuhkan data scientist ada....","pengaturan":{"cover":"1","share_btn":"1","kalender":"1","format_date_detail":"tanggal","title":"1","lebar_images":"","tinggi_images":"","attributs":"Belajar Data Science di Rumah","container":"container","pertanyaan_rating":"Seberapa Membantu Konten Ini?","button":{"link":"","text":"","target":"","function":""},"price":"","koloms":{"kode_promo":{"label":"","type":"text","value":""}},"other":"","modepost":"","event":{"start_date":"","end_date":"","location":""},"class":{"day":"","date":"","location":""},"kalender_list":"1","format_date":"tgl bulan thn","showdata":["date"],"childs":{"lebar_list":"","tinggi_list":"","read_more":"","class_item":"col-md-4 col-xs-12 item-categories-card item-relasi-blog"},"support_form":""},"tgl_buat":"2024-03-26 13:02:47","format_tgl_buat":"26 Maret 2024","foto":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-02-2024-03-26-130246_x_Thumbnail250.jpg","sampul":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-02-2024-03-26-130246_x_Thumbnail360.jpg","fotobesar":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/file\/data-web-1\/data-user-5\/postgroup\/0f0327126cebe99dff31890ba2cd7777\/2-longtail-senin-02-2024-03-26-130246.jpg","fotokecil":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-02-2024-03-26-130246_x_Thumbnail150.jpg","fotomini":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-02-2024-03-26-130246_x_Thumbnail60.jpg","link":"https:\/\/dqlab.id\/ini-tugas-data-scientist-di-bidang-telekomunikasi","array_foto":[],"attributes":{"date":"26 Maret 2024","author":"","category":"","tags":"","price":0},"categories":[{"id_kategori":"7","judul":"Blog & Events"},{"id_kategori":"11","judul":"Blog"}],"profile":"","postcontrol":""},{"id":"7692","judul":"Bingung Apa Saja Kegunaan Python? Simak Disini!","isi":"Beberapa tahun belakangan ini kita seringkali mendengar istilah big data. Big data merupakan suatu kumpulan data yang berukuran sangat besar dan bisa terkumpul dalam waktu yang cepat. Big data ini memiliki beberapa karakteristik yaitu volume, variety, velocity, dan veracity. Tahukah kalian bahwa big data ini perlu dianalisis lebih lanjut? Salah satunya bisa dengan menggunakan bahasa python loh. Selain untuk menganalisis data,kira0kira kegunaan python untuk apa saja ya?Mendengar kata python, apakah yang terlintas di pikiran pertama kali sfdalah tentang ular? Namun ini bukan membahas tentang ular ya, melainkan bahasa pemrograman. Python ini termasuk bahasa pemrograman yang kini banyak dipelajari oleh para pemula maupun yang sudah profesional. Bahasa python dikenal memiliki banyak manfaat dan kegunaan. Pada artikel kali ini kita kan mencari tahu apa saja kegunaan python yang bisa membantu mempermudah kegiatan kita. Yuk simak bersama-sama!1. Mengembangkan WebBahasa python adalah bahasa pemrograman yang telah banyak digunakan oleh programmer maupun developer web (pengembang website). Dalam proses pengembangan website, salah satu peran bahasa python adalah untuk mengirimkan data ke server lalu memproses data dan mengkomunikasikannya. selain untuk mengembangkan website, para programmer juga bisa menggunakan bahasa python untuk membuat aplikasi maupun game.Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python2. Analisis DataPraktisi data merupakan suatu profesi yang bertugas untuk menganalisis big data dengan menggunakan algoritma machine learning dan bahasa pemrograman tertentu. Bahasa pemrograman yang digunakan pun terdiri dari berbagai macam sesuai dengan kebutuhan pengguna. Dengan menganalisis data menggunakan bantuan bahasa python, pengguna akan dapat mengetahui kesimpulan atau poin penting yang nantinya dapat digunakan untuk memenuhi tujuan perusahaan dan mengembangkan bisnis perusahaan.3. Visualisasi DataVisualisasi data adalah suatu bentuk tampilan visual hasil analisis data yang dibuat agar lebih mudah dimengerti oleh pembaca. Walaupun saat ini trend data scientist meningkat, masih banyak orang yang belum paham atau belum bisa membaca hasil analisis data. Oleh karena itu hasil analisis data tersebut perlu dikelola dengan sebaik mungkin dan dikemas dengan tampilan yang menarik dan mudah dipahami. Saat ini python termasuk menjadi salah satu tools pilihan untuk membuat visualisasi data yang menarik dan mudah dimengerti.4. Menyelesaikan Tugas HarianBahasa python ini termasuk bahasa pemrograman yang bersifat open source sehingga siapapun bisa menggunakannya. Bahasa python ini bisa juga digunakan untuk membantu menyelesaikan tugas harian seperti memantau harga saham atau kripto, memperbarui daftar belanjaan di rumah, mengubah file teks menjadi spreadsheet, mengganti nama file dalam jumlah banyak, mengatur pengingat untuk aktivita keseharian, membuat worksheet untuk anak, dan lainnya.Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQLBahasa python dikenal memiliki begitu manfaat dan kegunaan selain untuk proses analisis data. Oleh karena itu kamu jangan sampai ketinggalan belajar bahasa python ya. Kamu bisa mulai dengan mencoba modul-modul python yang tersedia di DQLab.DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id\/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.Penulis : Latifah Uswatun KhasanahEditor : Annissa Widya Davita","more_isi":"Beberapa tahun belakangan ini kita seringkali mendengar istilah big data. Big data merupakan suatu kumpulan data yang berukuran sangat besar dan bisa terkumpul ....","pengaturan":{"cover":"1","share_btn":"1","kalender":"1","format_date_detail":"tanggal","title":"1","lebar_images":"","tinggi_images":"","attributs":"Belajar Data Science di Rumah","container":"container","pertanyaan_rating":"Seberapa Membantu Konten Ini?","button":{"link":"","text":"","target":"","function":""},"price":"","koloms":{"kode_promo":{"label":"","type":"text","value":""}},"other":"","modepost":"","event":{"start_date":"","end_date":"","location":""},"class":{"day":"","date":"","location":""},"kalender_list":"1","format_date":"tgl bulan thn","showdata":["date"],"childs":{"lebar_list":"","tinggi_list":"","read_more":"","class_item":"col-md-4 col-xs-12 item-categories-card item-relasi-blog"},"support_form":""},"tgl_buat":"2024-03-26 10:00:00","format_tgl_buat":"26 Maret 2024","foto":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-kamis-01-2024-03-25-213937_x_Thumbnail250.jpg","sampul":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-kamis-01-2024-03-25-213937_x_Thumbnail360.jpg","fotobesar":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/file\/data-web-1\/data-user-5\/postgroup\/0f0327126cebe99dff31890ba2cd7777\/2-longtail-kamis-01-2024-03-25-213937.jpg","fotokecil":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-kamis-01-2024-03-25-213937_x_Thumbnail150.jpg","fotomini":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-kamis-01-2024-03-25-213937_x_Thumbnail60.jpg","link":"https:\/\/dqlab.id\/bingung-apa-saja-kegunaan-python-simak-disini","array_foto":[],"attributes":{"date":"26 Maret 2024","author":"","category":"","tags":"","price":0},"categories":[{"id_kategori":"7","judul":"Blog & Events"},{"id_kategori":"11","judul":"Blog"}],"profile":"","postcontrol":""},{"id":"7691","judul":"Apakah Boleh Membuat Rumus Excel dengan AI Bot?","isi":"Era kecerdasan buatan (AI) mulai merasuk ke berbagai aspek kehidupan termasuk dalam perangkat lunak seperti Excel. Sejalan dengan hal tersebut, pengguna tentu diuntungkan karena tidak perlu repot untuk mencari cara dan menuliskan rumus yang begitu panjang. Cukup dengan menuliskan pertanyaan berupa perintah maupun pernyataan soal rumus Excel yang kamu butuhkan, AI langsung mengabulkan permintaanmu. Namun, selain ChatGPT, ternyata ada lagi pesaing baru yang patut diwaspadai yakni Excel Bot. Sama halnya dengan ChatGPT atau asisten AI lainnya, Excel Bot juga dirancang untuk membantu pengguna dalam membuat rumus Excel dengan cepat dan efisien. Namun, perbedaannya terletak pada fokusnya yang lebih spesifik pada penggunaan Excel dan kemampuannya untuk berinteraksi secara langsung dengan aplikasi spreadsheet tersebut.Dengan menggunakan Excel Bot, pengguna dapat mengajukan pertanyaan atau perintah mengenai rumus Excel yang mereka butuhkan, dan bot akan secara otomatis menghasilkan rumus tersebut tanpa perlu menulisnya secara manual. Hal ini tentu saja memberikan kemudahan bagi pengguna yang mungkin tidak terlalu familiar atau terampil dalam menggunakan Excel secara mendalam. Kali ini, DQLab akan membahas tentang apa boleh membuat rumus Excel dengan Excel Bot? Simak penjelasannya lewat artikel berikut, yuk!1. Apa itu Excel BotExcel Bot adalah program atau aplikasi yang dirancang untuk membantu pengguna dalam membuat rumus Excel atau melakukan tugas lainnya dalam lingkungan spreadsheet. Biasanya, bot semacam ini menggunakan kecerdasan buatan atau pemrograman tertentu untuk mengenali perintah dari pengguna dan menghasilkan output yang diinginkan dalam bentuk rumus Excel.Sumber Gambar: eWrite TechBaca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner2. Lebih praktis dalam penggunaanExcel Bot dinilai lebih praktis dalam penggunaannya. Hal ini karena bot dapat diakses dan digunakan kapan saja dan di mana saja melalui berbagai platform, seperti desktop, web, atau bahkan perangkat mobile. Selain itu, kemampuan bot untuk menyediakan bantuan secara real-time dan mendukung pengguna dalam membuat rumus Excel dengan cepat dan efisien membuatnya menjadi pilihan yang menarik bagi banyak individu dan organisasi.Dengan Excel Bot, pengguna juga dapat mengakses berbagai fitur tambahan, seperti analisis data lanjutan, visualisasi grafis, dan integrasi dengan sistem lainnya. Hal ini memperluas kemungkinan penggunaan Excel dan meningkatkan produktivitas dalam berbagai konteks, mulai dari manajemen keuangan hingga analisis bisnis.3. Terkadang Bot juga bisa salah terka dan salah duga akan hasilnyaMeskipun Excel Bot bisa membantu manusia dalam proses penggunaannya, terkadang output yang dikeluarkan juga bisa salah terka dan salah duga. Hal ini dapat terjadi karena Excel Bot hanya dapat menghasilkan output berdasarkan instruksi yang diberikan oleh pengguna atau pemrogramnya. Jika instruksi yang diberikan tidak tepat atau tidak lengkap, maka hasil yang dihasilkan oleh bot juga dapat menjadi tidak akurat. Selain itu, kegagalan bot untuk mengenali konteks atau kondisi tertentu dalam data juga dapat menyebabkan kesalahan dalam output yang dihasilkan.Oleh karena itu, penting bagi pengguna untuk memeriksa dan memvalidasi hasil yang dihasilkan oleh Excel Bot secara manual. Hal ini memungkinkan untuk mendeteksi dan memperbaiki kesalahan yang mungkin terjadi sebelum hasil tersebut digunakan untuk pengambilan keputusan atau analisis lebih lanjut. Selain itu, pengguna juga perlu terus memantau dan memperbarui bot sesuai dengan perubahan dalam kebutuhan atau kondisi lingkungan yang relevan.Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning4. Membuat Rumus Excel dengan Excel Bot, Sebuah Inovasi atau Kemunduran?Balik lagi ke pertanyaan awal, kira-kira boleh atau tidak sih membuat rumus Excel dengan Excel Bot? Kira-kira sebuah inovasi atau justru kemunduran? Jawabannya mungkin tidaklah hitam atau putih, karena tergantung pada konteks penggunaannya. Sebagai sebuah inovasi, penggunaan Excel Bot bisa dianggap sebagai langkah maju dalam otomatisasi dan efisiensi pekerjaan menggunakan spreadsheet. Namun, jika penggunaannya menyebabkan pengguna kehilangan pemahaman terhadap konsep dasar yang mendasari rumus Excel, itu bisa dianggap sebagai kemunduran dalam kapasitas pengguna untuk secara mandiri memecahkan masalah dan menerapkan analisis data.Perlu diingat bahwa teknologi, termasuk Excel Bot, hanyalah alat. Bagaimana alat itu digunakan sepenuhnya tergantung pada penggunaannya. Jika digunakan dengan bijak, Excel Bot dapat menjadi alat yang sangat berguna untuk meningkatkan produktivitas dan kualitas pekerjaan. Namun, jika digunakan tanpa pemahaman yang memadai tentang proses yang mendasarinya, risiko kesalahan dan kehilangan kontrol dapat meningkat.DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!Penulis: Reyvan Maulid","more_isi":"Era kecerdasan buatan (AI) mulai merasuk ke berbagai aspek kehidupan termasuk dalam perangkat lunak seperti Excel. Sejalan dengan hal tersebut, pengguna tentu d....","pengaturan":{"cover":"1","share_btn":"1","kalender":"1","format_date_detail":"tanggal","title":"1","lebar_images":"","tinggi_images":"","attributs":"Belajar Data Science di Rumah","container":"container","pertanyaan_rating":"Seberapa Membantu Konten Ini?","button":{"link":"","text":"","target":"","function":""},"price":"","koloms":{"kode_promo":{"label":"","type":"text","value":""}},"other":"","modepost":"","event":{"start_date":"","end_date":"","location":""},"class":{"day":"","date":"","location":""},"kalender_list":"1","format_date":"tgl bulan thn","showdata":["date"],"childs":{"lebar_list":"","tinggi_list":"","read_more":"","class_item":"col-md-4 col-xs-12 item-categories-card item-relasi-blog"},"support_form":""},"tgl_buat":"2024-03-26 10:00:00","format_tgl_buat":"26 Maret 2024","foto":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-09-2024-03-25-213641_x_Thumbnail250.jpg","sampul":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-09-2024-03-25-213641_x_Thumbnail360.jpg","fotobesar":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/file\/data-web-1\/data-user-5\/postgroup\/0f0327126cebe99dff31890ba2cd7777\/2-longtail-senin-09-2024-03-25-213641.jpg","fotokecil":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-09-2024-03-25-213641_x_Thumbnail150.jpg","fotomini":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/2-longtail-senin-09-2024-03-25-213641_x_Thumbnail60.jpg","link":"https:\/\/dqlab.id\/apakah-boleh-membuat-rumus-excel-dengan-ai-bot","array_foto":[],"attributes":{"date":"26 Maret 2024","author":"","category":"","tags":"","price":0},"categories":[{"id_kategori":"7","judul":"Blog & Events"},{"id_kategori":"11","judul":"Blog"}],"profile":"","postcontrol":""},{"id":"7687","judul":"Ilmu Data Science untuk Kelola Keuangan yang Bijaksana","isi":"Data Science adalah ilmu yang cukup fleksibel karena bisa diterapkan di berbagai bidang, termasuk untuk mengatur keuangan pribadi. Pengelolaan keuangan adalah aspek penting dalam kehidupan sehari-hari. Permasalahan yang berkaitan dengan keuangan tidak akan ada habisnya. Sehingga dengan adanya penggunaan Data Science dalam mengelola keuangan pribadi akan membuka pintu untuk pendekatan yang lebih cerdas dan efektif untuk mengelola keuangan pribadi. Penggunaan Data Science dalam pengelolaan keuangan pribadi baru bisa dilakukan jika kita memiliki data lengkap yang bisa diolah untuk menghasilkan informasi. Dengan menggunakan teknik analisis data yang canggih, kita dapat membuat keputusan keuangan yang lebih terinformasi dan memanfaatkan sumber daya keuangan kita dengan lebih baik. Dalam artikel ini akan dibahas mengenai contoh penerapan Data Science dalam pengelolaan keuangan sehari-hari. Yuk, simak pembahasannya!1. Analisis Pengeluaran dan Pencatatan TransaksiKita bisa melacak transaksi keuangan kita secara otomatis, baik itu pembelian, tagihan, atau pengeluaran harian lainnya dengan memanfaatkan aplikasi atau software pengelolaan keuangan yang menggunakan Data Science. Algoritma Data Science juga dapat digunakan untuk mengelompokkan pengeluaran ke dalam kategori-kategori yang berbeda, sehingga kita dapat melihat dengan jelas berapa banyak yang kita habiskan untuk makanan, transportasi, hiburan, dan lain-lain.Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!2. Perencanaan Anggaran dan Pengelolaan UtangData Science memungkinkan kita untuk membuat anggaran yang lebih realistis dan terukur untuk masa depan dengan cara menganalisis pola pengeluaran yang telah kita lakukan di periode terdahulu. Algoritma prediktif dalam Data Science juga dapat membantu kita untuk mengidentifikasi pola utang yang berpotensi berbahaya dan memberikan saran tentang strategi pengurangan utang yang efektif.3. Investasi dan Pengelolaan PortofolioData Science juga sangat berguna dalam industri investasi untuk menganalisis risiko dan return investasi berdasarkan data historis. Hal ini akan membantu kita untuk membuat keputusan investasi yang lebih baik dan berdasarkan pertimbangan informasi tertentu. Data Science juga memungkinkan kita untuk membuat portofolio investasi yang sesuai dengan tujuan keuangan dan toleransi risiko kita.4. Prediksi Keuangan Masa DepanData Science dapat digunakan untuk merencanakan keuangan dengan membuat model prediktif tentang keuangan masa depan kita. Hal ini akan membantu kita untuk memperkirakan pendapatan, pengeluaran, serta tabungan yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan keuangan kita. Selain itu, kita juga bisa memanfaatkan Data Science untuk membuat prediksi tentang perubahan harga barang dan layanan yang kita butuhkan sehari-hari dengan cara menganalisis tren pasar dan faktor-faktor ekonomi lainnya.Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia PerindustrianData Science tidak hanya menjadi alat yang berguna bagi perusahaan besar dan lembaga keuangan, tetapi juga menjadi alat yang powerfull bagi individu untuk diterapkan dalam kehidupan sehari-hari, misalnya dalam pengelolaan keuangan pribadi. Untuk memulai proses belajar Data Science, kamu bisa memulai proses belajar Data Science bersama DQLab. DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri","more_isi":"Data Science adalah ilmu yang cukup fleksibel karena bisa diterapkan di berbagai bidang, termasuk untuk mengatur keuangan pribadi. Pengelolaan keuangan adalah a....","pengaturan":{"cover":"1","share_btn":"1","kalender":"1","format_date_detail":"tanggal","title":"1","lebar_images":"","tinggi_images":"","attributs":"Belajar Data Science di Rumah","container":"container","pertanyaan_rating":"Seberapa Membantu Konten Ini?","button":{"link":"","text":"","target":"","function":""},"price":"","koloms":{"kode_promo":{"label":"","type":"text","value":""}},"other":"","modepost":"","event":{"start_date":"","end_date":"","location":""},"class":{"day":"","date":"","location":""},"kalender_list":"1","format_date":"tgl bulan thn","showdata":["date"],"childs":{"lebar_list":"","tinggi_list":"","read_more":"","class_item":"col-md-4 col-xs-12 item-categories-card item-relasi-blog"},"support_form":""},"tgl_buat":"2024-03-26 10:00:00","format_tgl_buat":"26 Maret 2024","foto":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/3-longtail-jumat-05-2024-03-25-212227_x_Thumbnail250.jpg","sampul":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/3-longtail-jumat-05-2024-03-25-212227_x_Thumbnail360.jpg","fotobesar":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/file\/data-web-1\/data-user-5\/postgroup\/0f0327126cebe99dff31890ba2cd7777\/3-longtail-jumat-05-2024-03-25-212227.jpg","fotokecil":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/3-longtail-jumat-05-2024-03-25-212227_x_Thumbnail150.jpg","fotomini":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/3-longtail-jumat-05-2024-03-25-212227_x_Thumbnail60.jpg","link":"https:\/\/dqlab.id\/ilmu-data-science-untuk-kelola-keuangan-yang-bijaksana","array_foto":[],"attributes":{"date":"26 Maret 2024","author":"","category":"","tags":"","price":0},"categories":[{"id_kategori":"7","judul":"Blog & Events"},{"id_kategori":"11","judul":"Blog"}],"profile":"","postcontrol":""},{"id":"7686","judul":"Highlight Wajib di Portoflio Data Analyst, Catat!","isi":"Portofolio data analyst adalah secarik dokumen yang memperlihatkan kepada calon pemberi kerja terkait keterampilan dan kemampuan seorang pemula data dalam menganalisis data dan menemukan wawasan berharga pada data yang telah dianalisis. Dengan memamerkan proyek-proyek yang telah diselesaikan, teknik-teknik yang dikuasai, serta hasil-hasil yang telah dicapai, portofolio ini menjadi bukti konkret yang dapat mengesankan perekrut dan membuka pintu menuju pekerjaan impian dalam dunia analisis data. Seiring dengan pertumbuhan dan perkembangan karir, portofolio ini juga akan terus berkembang sejalan dengan pengalaman dan pengetahuan yang didapatkan. Oleh karena itu, bagi seorang pemula data, membangun dan memperbarui portofolio dengan proyek-proyek yang menarik dan hasil-hasil yang signifikan adalah langkah yang sangat penting dalam mencapai tujuan karirnya.Namun, bagi pemula yang belum memiliki pengalaman soal data, membuat portofolio data analyst merupakan tantangan tersendiri. Hal ini karena mereka mungkin tidak memiliki keterampilan teknis yang cukup, pemahaman tentang alat dan teknologi yang digunakan dalam analisis data, atau bahkan pemahaman yang mendalam tentang domain spesifik di mana data tersebut beroperasi. Selain itu, untuk membuat portofolio yang menonjol, dibutuhkan waktu dan upaya yang signifikan dalam mengumpulkan dan mengolah data, menganalisisnya secara menyeluruh, dan kemudian mengkomunikasikan temuan secara efektif. Bagi pemula, mengatasi tantangan ini dapat membutuhkan sumber daya tambahan seperti pelatihan, bimbingan, atau pengalaman kerja praktis dalam proyek-proyek yang relevan. Kebetulan, kali ini DQLab akan membahas tentang highlight penting yang harus diperhatikan ketika seorang pemula data ingin membuat portofolio data analyst. Simak penjelasannya yuk!1. Pilih Projects yang Menarik dan RelevanLangkah pertama yang perlu kamu lakukan untuk membangun portofolio data analyst bagi pemula data adalah pilih project yang relevan dan menarik untuk disajikan kepada rekruter tempat kamu melamar. Proyek yang kamu pilih ini harus mencerminkan minat dan ketertarikan kamu serta memperlihatkan kemampuan analitis dan pemecahan masalah. Cara sederhana yang bisa kamu lakukan adalah dengan mempertimbangkan dan memilih proyek yang bisa memberikan kamu gambaran tentang kemampuan secara komprehensif. Mulai dari pengumpulan data, analisis dan pengolahan data, hingga interpretasi data.Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python2. Kumpulkan dan Bersihkan Data Secara EfisienSetelah memilih proyek yang tepat untuk dimasukkan ke dalam portofolio data, langkah berikutnya adalah mengumpulkan data yang diperlukan dan membersihkannya dengan cermat. Data yang tidak terstruktur akan sangat sulit untuk dianalisis secara efektif dan dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat atau bahkan menyesatkan. Oleh karena itu, penting untuk melakukan proses pembersihan data dengan cermat, termasuk identifikasi dan penanganan nilai yang hilang, mengatasi duplikasi, menghilangkan outlier yang tidak wajar, dan menormalkan atau mengubah format data yang tidak sesuai. Hanya dengan data yang bersih dan terstruktur, kamu dapat memperoleh wawasan yang berarti dan membuat keputusan yang didasarkan pada bukti yang kuat.3. Analisis Data Secara MendalamSetelah data telah selesai dibersihkan, saatnya kamu untuk melakukan analisis secara mendalam. Gunakan berbagai teknik statistik dan algoritma machine learning untuk menggali informasi yang tersembunyi dalam data. Identifikasi pola, tren, atau anomali yang dapat memberikan wawasan berharga kepada pemangku kepentingan. Penting untuk memahami alat dan teknik analisis data yang berbeda serta kemampuan untuk mengaplikasikannya secara efektif dalam konteks proyek yang akan kamu pilih nanti.Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 4. Visualisasikan Temuan dengan Jelas dan MenarikVisualisasi data merupakan kunci dalam menyajikan hasil temuan dengan cara yang jelas dan menarik. Gunakan berbagai jenis visualisasi baik yang bentuknya grafik dan plot untuk mengkomunikasikan informasi dengan efektif kepada audiens (HRD atau pihak rekruter). Pastikan untuk mempertimbangkan kebutuhan dan preferensi dari pihak decision maker saat membuat visualisasi sebagai pendukung dalam menyajikan data di portofolio data analyst yang sudah kamu buat. Pastikan untuk memberikan penguat argumentasi yang sesuai dengan grafik yang tersaji dalam isian portofolio.5. Gunakan Narasi yang Kuat dalam Analisis Data KamuSelain visualisasi, narasi yang kuat menjadi kunci agar portofolio data analyst dapat terhighlight dengan jelas di mata rekruter. Beberapa poin yang bisa kamu jelaskan antara lain metodologi yang kamu gunakan dalam penyelesaian masalah proyek, temuan utama yang berhasil kamu dapatkan, beserta implikasi dari hasil temuan tersebut. Sertakan konteks yang relevan tentang proyek portofolio data dan domain industri tempat kamu melamar. Cara kamu dalam menyampaikan temuan dan menjelaskan argumentasi berupa susunan narasi yang menarik merupakan elemen yang bisa mencuri perhatian rekruter sehingga portofolio data analyst kamu terlihat mengesankan.Melalui cara-cara di atas, tentunya kamu bisa membangun portofolio data analyst agar terlihat menonjol di mata rekruter. Meskipun notabenenya kamu adalah seorang pemain baru di dunia data, namun dengan bekal memahami langkah-langkah yang telah dijelaskan dalam artikel ini tentu bisa membantu kamu dalam menyusun setiap bagiannya agar bisa dihighlight oleh pihak perekrut. Nah, tentunya untuk bisa membangun portofolio data analyst yang baik, kalian membutuhkan banyak ide, bukan? DQLab bisa menjadi sumber ide portofolio tersebut. Modul pembelajaran diatur sehingga pemula dapat mempelajari hal mendasar terlebih dahulu untuk memperkuat pengetahuannya. Selanjutnya akan diberikan beberapa studi kasus yang memperluas pemahaman kalian dan mengaplikasikannya ke permasalahan yang bervariasi. Untuk pemula yang tidak memiliki latar belakang IT pun dimudahkan dengan Live Code Editor sehingga tidak perlu install aplikasi ketika harus praktik coding. Bahkan modul di DQLab diintegrasikan dengan ChatGPT loh. Manfaatnya apa?Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajariMembantu menemukan code yang salah atau tidak sesuaiMemberikan solusi atas problem yang dihadapi pada codeMembantu kalian belajar kapanpun dan dimanapunSelain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan ikuti Bootcamp Data Analyst with Python & SQL bersama DQLab LiveClass! Penulis: Reyvan Maulid","more_isi":"Portofolio data analyst adalah secarik dokumen yang memperlihatkan kepada calon pemberi kerja terkait keterampilan dan kemampuan seorang pemula data dalam menga....","pengaturan":{"cover":"1","share_btn":"1","kalender":"1","format_date_detail":"tanggal","title":"1","lebar_images":"","tinggi_images":"","attributs":"Belajar Data Science di Rumah","container":"container","pertanyaan_rating":"Seberapa Membantu Konten Ini?","button":{"link":"","text":"","target":"","function":""},"price":"","koloms":{"kode_promo":{"label":"","type":"text","value":""}},"other":"","modepost":"","event":{"start_date":"","end_date":"","location":""},"class":{"day":"","date":"","location":""},"kalender_list":"1","format_date":"tgl bulan thn","showdata":["date"],"childs":{"lebar_list":"","tinggi_list":"","read_more":"","class_item":"col-md-4 col-xs-12 item-categories-card item-relasi-blog"},"support_form":""},"tgl_buat":"2024-03-26 10:00:00","format_tgl_buat":"26 Maret 2024","foto":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/3-longtail-senin-03-2024-03-25-211941_x_Thumbnail250.jpg","sampul":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/3-longtail-senin-03-2024-03-25-211941_x_Thumbnail360.jpg","fotobesar":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/file\/data-web-1\/data-user-5\/postgroup\/0f0327126cebe99dff31890ba2cd7777\/3-longtail-senin-03-2024-03-25-211941.jpg","fotokecil":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/3-longtail-senin-03-2024-03-25-211941_x_Thumbnail150.jpg","fotomini":"https:\/\/dqlab.id\/files\/dqlab\/cache\/3-longtail-senin-03-2024-03-25-211941_x_Thumbnail60.jpg","link":"https:\/\/dqlab.id\/highlight-wajib-di-portoflio-data-analyst-catat","array_foto":[],"attributes":{"date":"26 Maret 2024","author":"","category":"","tags":"","price":0},"categories":[{"id_kategori":"7","judul":"Blog & Events"},{"id_kategori":"11","judul":"Blog"}],"profile":"","postcontrol":""}],"total_list":7103}