Kursus Data Analyst Secara Intensif dan Dapat Kesempatan Berkarir
Belajar untuk menjadi Data Analyst bisa dilakukan secara otodidak. Bisa dari buku-buku, blog, youtube, dan lain sebagainya. Banyak informasi yang bisa dengan mudah diakses dan kamu praktekkan. Menjadi Data Analyst dapat dicapai oleh siapa saja, tidak hanya yang berlatar belakang IT namun bagi yang non IT juga bisa. Bagaimana caranya? Perdalam skill yang dibutuhkan dan jangan lupa untuk mulai membangun portofolio data yang menarik. Bisa berupa postingan di akun media sosial atau Github, bisa juga dalam format pdf.
Selain dari buku dan internet, belajar data juga bisa melalui kursus data. Sekarang ini banyak menjamur lembaga kursus data dengan harga yang bervariatif. Jika ingin menjadi Data Analyst, tipsnya adalah pilih lembaga kursus data dengan modul pembelajaran yang terfokus pada pengembangan skill yang dibutuhkan Data Analyst. Dengan begitu kamu akan lebih mudah dalam belajar dan dapat belajar secara intensif. DQLab adalah lembaga kursus data science yang memberikan fasilitas tersebut. Nah, apa saja sih skill yang bisa dipelajari di DQLab? Simak di bawah ini, yuk!
1. Database dengan SQL
SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun, mengakses, mengubah, dan memanipulasi data berbasis relasional. Bahasa SQL distandarisasi oleh American National Standard Institute (ANSI) sejak tahun 1986. Pada awalnya istilah untuk bahasa data relasional ini adalah SEQUEL (Standard English Query Language). Namun ketika IBM merencanakan proyek basis data relasional, istilah SEQUEL cukup sulit dieja sehingga disingkat menjadi SQL. Proses standarisasi SQL selesai pada tahun 1986, kemudian mengalami perbaikan pada tahun 1989.
Perintah-perintah pada SQL cukup mudah diingat dan dipahami karena menggunakan bahasa inggris dasar seperti select, insert, delete, dan sebagainya. Perintah SQL dibagi menjadi tiga bagian yaitu Data Definition Language (DDL), Data Manipulation Language (DML), dan Data Control Language (DCL). Adapun beberapa tools SQL yang populer digunakan yaitu MS SQL, MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, dan MongoDB. Di DQLab kamu akan belajar bagaimana penggunaan SQL dalam manajemen dan manipulasi data dengan kasus yang sering ditemukan di industri.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Python untuk Data Science
Python tidak hanya bisa digunakan untuk membangun aplikasi, namun juga bisa digunakan untuk data science. Python yang diciptakan oleh Guido van Rossum dan rilis pada tahun 1991. Bahasa pemrograman Python adalah bahasa yang mudah dipelajari dan dipahami. Python menggunakan istilah bahasa inggris yang mudah dipahami untuk menuliskan perintahnya. Bahasa Python berfokus pada tingkat keterbacaan kode sehingga pengguna bisa lebih fokus pada program yang dibuat daripada struktur penulisan kodenya.
Python memiliki berbagai macam library yang untuk mengolah data beberapa diantaranya yang sering digunakan yaitu Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, dan PyTorch. Setiap library punya fungsinya masing-masing, misal Numpy untuk perhitungan data numerik, Pandas untuk mengakses data sumber, dan Matplotlib untuk membuat visualisasi data. Penggunaan library pada Python cukup mudah, tuliskan import nama_library pada Python untuk memanggil library yang dibutuhkan dan lanjutkan penulisan kode sesuai program yang ingin dibuat.
Dengan DQLab kamu akan mempelajari bahasa Python untuk mengolah berbagai jenis data dan kasus untuk menemukan informasi yang berguna di balik kumpulan data.
3. R untuk Data Science
Bahasa R merupakan pengembangan dari bahasa S yang diciptakan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentlemen dan bersifat open source artinya semua orang dapat menggunakan R untuk mengembangan program. Selain itu R juga bersifat multiplatform artinya dapat digunakan di berbagai sistem operasi seperti Windows, MacOS, atau Linux. Bahasa R dapat digunakan untuk mengolah big data, data science, hingga implementasi machine learning.
Bahasa R dikenal memiliki package dan fungsi yang lengkap untuk pengolahan data dalam data science, big data, dan implementasi machine learning. Fungsi lengkap yang dimiliki R dapat melakukan proses data cleaning, data manipulation, analisis dan pemodelan statistika, NLP, hingga pembuatan website. Bahasa R juga dikenal mampu membuat visualisasi data yang menarik seperti grafik sederhana hingga visualisasi tingkat advanced. R Markdown dan R Shiny merupakan fungsi tambahan yang dapat digunakan untuk mengkomunikasikan data dengan mudah.
4. Analisis dengan Excel
Excel untuk analisis data? Bisa, dong. Excel tentu sudah tidak asing lagi kita dengar. Salah satu aplikasi yang menjadi package dalam Microsoft Office ini memiliki fitur-fitur yang mendukung proses pengolahan data. Contohnya adalah menu Data Analysis yang bisa ditambahkan dengan Add-Ins Analysis Toolpak. Dengan menu tersebut kita bisa melakukan pengolahan data menggunakan berbagai metode statistik seperti Anova, regresi, dan uji-T.
Selain itu di Excel kita juga bisa memvisualisasikan data dengan banyak pilihan grafik dan plot. Kita bisa mengkostumisasi grafik menggunakan warna-warni yang menarik atau menambahkan ikon-ikon yang berhubungan dengan datanya. Ada juga fitur Power View di Excel yang berfungsi membuat grafik dalam bentuk yang lebih interaktif. Model data tabular dan multidimensional dapat ditampilkan menggunakan Power View. Kita dapat mengeksplorasi, membuat visualisasi, dan mempresentasikan data dalam bentuk yang interaktif.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Kembangkan Skill Datamu dan Jadi Data Analyst Handal
Untuk menjadi Data Analyst kamu perlu berlatih secara rutin dan berani eksplorasi berbagai jenis data dan kasus dalam mengolah data. Cobalah bereksperimen menggunakan jenis data yang berbeda-beda serta metode pengolahan datanya. Selain belajar data science secara intensif, dengan gabung di DQLab.id kamu juga bisa mulai membangun portofolio data dan mendapatkan kesempatan berkarir menjadi Data Analyst. Tersedia menu Job Connector yang berisikan informasi kesempatan berkarir dari perusahaan ternama bagi member-member DQLab. Yuk, daftar sekarang di DQLab.id! Jangan lewatkan kesempatan berkarir di bidang data!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya