Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Kursus Data Analyst dengan Data Analyst Career Track DQLab

Belajar Data Science di Rumah 01-April-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/53df3c1c9f497b37f9d72bfbfafd4a00_x_Thumbnail800.jpg

Mengawali karir sebagai Data Analyst memang dibutuhkan ketekunan dalam mempelajari sejumlah kompetensinya. Hal ini berguna ketika kamu mengalami masalah dan hendak mengambil keputusan yang tepat. Saat ini ada banyak metode yang bisa kamu terapkan ketika belajar untuk menjadi Data Analyst, bisa dari buku-buku, artikel, Youtube hingga mengikuti kursus Data Analyst. Siapa saja bisa mencoba untuk belajar dengan kemudahan akses di masa serba teknologi ini.


Melihat kondisi pandemi saat ini, memilih kursus Data Analyst secara online adalah salah satu pilihan yang tepat. Selain karena mematuhi protokol pemerintah, memilih kursus Data Analyst secara online juga menjadi pilihan yang pas untuk memulai karir sebagai Data Analyst. Terlebih, sahabat data juga produktif di rumah saja dengan mempelajari skill set Data Analyst.


Di DQLab sendiri terdapat modul khusus bagi kamu yang serius untuk berkarir menjadi Data Analyst. Kamu bisa temukan modul Data Analyst Career Track ini di DQLab, dimana modul ini berkolaborasi dengan tujuh praktisi data yang kompeten di bidangnya, guna menghasilkan pengalaman belajar yang seru serta menantang. DQLab memberikan kesempatan untuk kamu yang ingin membangun portofolio data, dengan mengakses program ini. 


Penasaran seperti apa isi dari modul ini? Nih, DQLab spill deh khusus buat kamu!


1. Memahami Bahasa Pemrograman Fundamental

data analyst

Di modul pertama ini kamu akan belajar pada tahap awal, bagaimana memahami fundamental bahasa pemrograman. Mengapa seorang pemula harus memahami fundamental terlebih dahulu? Yup betul, karena fundamental adalah fondasi, dimana kita harus memiliki fondasi yang kuat dalam suatu bidang sebelum melangkah lebih jauh.


Modul ini dibagi menjadi tiga sub-modul, dimana ketiga-tiganya bertemakan tentang Python for Data Professional Beginner. Isinya memperkenalkan konsep dasar dari bahasa pemrograman Python, serta terdapat penjelasan mengenai syntax dan built-in Python yang penting untuk dikuasai.


Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer


2. Memahami Bahasa SQL dan Sistem Database Relasional agar dapat mengolah data di Perusahaan Yang Sudah Menerapkan Sistem IT

data analyst

Kemampuan dan keterampilan menguasai SQL merupakan hal mendasar yang kamu butuhkan untuk menjadi seorang Data Analyst. Ini karena seorang Data Analyst akan dihadapkan dengan studi kasus yang membutuhkan pemahaman konsep sistem database relasional atau biasa disebut dengan RDBMS.


Pada modul selanjutnya, selain mempelajari bahasa pemrograman Python, DQLab juga mengajakmu memahami konsep penggunaan SQL dengan beberapa statement seperti SELECT, FUNCTION, GROUP hingga INNER JOIN untuk memanajemen data di database. Hal ini penting sebagai skill fundamental untuk kamu pahami agar siap berkarir sebagai Data Analyst.


3. Memahami Konsep dan Penerapan Exploratory Data Analysis dalam Studi Kasus Bisnis

data analyst

Setelah kamu memahami penggunaan Bahasa Python dan SQL, di modul ketiga DQLab akan memperkenalkan kamu kepada konsep dasar dalam pengolahan data menggunakan Python. Di modul ini akan dijelaskan mengenai library penting apa saja yang perlu dikuasai dalam penggunaan Python. Salah satunya penggunaan library Pandas dalam Exploratory Data Analysis (EDA). Dan dilengkapi juga dengan contoh pemanfaatan Python dalam membuat summary data sederhana pada tahap pre-proses analisis.


4. Mengolah Dataset Dalam Jumlah Kecil sampai dengan Besar

data analyst


Setelah kamu mengenal library Pandas secara dasar di modul sebelumnya, di modul ini kamu akan mempelajari library Python paling terkenal untuk kebutuhan analisis data ini lebih jauh lagi. Dalam modul ini, kamu akan meningkatkan kompetensi pemahaman dengan mempraktekkan bagaimana membaca dataset dari berbagai format standar seperti csv, tsc, excel, json, sql sehingga dapat dijadikan pandas dataframe atau series serta bagaimana cara menyimpannya ke format standar dataset.


Tak hanya itu, kamu juga akan menerapkan penggunaan Pandas dalam indexing, melakukan filter, joining data, ataupun menulis file ke bentuk lain. Dipadukan dengan fungsi-fungsi built in yang ada di Python membuat library ini semakin canggih dan mudah dimanfaatkan.


5. Memahami Konsep dan Menghasilkan Tipe Visualisasi Data yang Tepat untuk Mempresentasikan Suatu Kasus Bisnis

data analyst

Tidak hanya mengolah data, Data Analyst juga bertugas dalam menyajikan hasil analisis data dengan visualisasi yang tepat. Visualisasi data dipakai untuk mempresentasikan hasil data yang telah dianalisis untuk mempermudah orang awam memahami data tersebut. Tujuan utama dari visualisasi data adalah untuk mengkomunikasikan informasi secara jelas dan efisien kepada pengguna lewat grafik informasi yang dipilih, seperti tabel dan grafik. Visualisasi yang efektif membantu pengguna dalam menganalisis dan penalaran tentang data dan bukti.


Modul ini terdiri dari dua sub-modul dimana kita akan memanfaatkan salah satu library Python yang dikenal dalam melakukan visualisasi. Yes, library tersebut adalah library Matplotlib. Dalam modul ini akan diajarkan bagaimana membuat sebuah plot dengan Matplotlib, memodifikasi, hingga mempelajari berbagai metode visualisasi lainnya.


6. Memahami Konsep Predictive Modeling & Mampu Menguji Tingkat Akurasi untuk Memilih Model yang Tepat

Data Analyst

Pada modul keenam ini, DQLab akan mengajakmu untuk memahami hal dasar terkait Machine Learning, baik teori maupun prosedur dalam membuat model Machine Learning sederhana, serta contoh aplikasinya dalam penyelesaian permasalahan di industri. Untuk mengerjakan modul ini, kamu dianjurkan untuk untuk memiliki pengetahuan dasar terkait Data Manipulation with Pandas, Visualization with Matplotlib, Exploratory Data Analysis (EDA), dan statistik.


7. Melakukan Investigasi dan Mendeteksi Anomali pada Data

data analyst

Di dua modul terakhir dalam seri Data Analyst Career Track, DQLab akan mengenalkan kepada sahabat data tentang konsep dasar dalam data quality menggunakan Python, yang meliputi data profiling hingga data cleansing dimana hal tersebut merupakan bagian yang penting dari proses pre-analysis.


Pada data profiling, akan diajarkan bagaimana memprofile suatu data secara statistik sehingga data dapat dibersihkan nantinya. Dilanjutkan dengan data cleansing, dimana diajarkan bagaimana caranya membersihkan data agar siap digunakan untuk tahap selanjutnya.


8. Data Analyst Project: Business Decision Research

Data Analyst

Project Data Analyst adalah materi terakhir yang diperuntukkan bagi kamu yang telah menyelesaikan seluruh materi di dalam modul di Data Analyst Track. Project ini akan menguji pengetahuan dan skill pemrograman yang telah kamu pelajari pada materi-materi sebelumnya. Kamu akan diuji mulai dari pengetahuannya secara teori, pemahamanmu tentang pengkodingan dari tahap persiapan data, visualisasi data hingga pemodelan data.


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


9. Ayo Bergabung dengan DQLab untuk Mencoba Modul Barunya!

Nikmati pengalaman belajar di rumah secara praktis dan aplikatif bersama DQLab, dan akses modul baru DQLab "Data Analyst Career Track (Python)" serta raih sertifikat untuk menjadi modal memulai karir menjadi seorang Data Analyst! Caranya gampang, kamu tinggal sign up di DQLab.id dan siap untuk mengakses modulnya!


Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita







Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login