Tertarik untuk belajar tentang data analyst? Apa saja yang perlu kamu pelajari tentang metode belajar data yang tepat? Apa bedanya data analyst dan data scientist? Apakah metode belajar yang digunakan sama saja? Apa manfaatnya belajar menjadi data scientist dan data analyst?
Tenang, kamu bisa belajar semua itu di sini. Nah, berikut ini terdapat beberapa informasi yang bisa digunakan untuk belajar data. Simak terus informasinya, ya!
Contents
Pengertian Cara Belajar Data
Data pada umumnya merupakan sebuah kumpulan informasi dengan berdasarkan fakta yang terjadi di lapangan. Nah, data ini adalah bentuk jamak dari datum yang berarti “sesuatu yang diberikan”. Datum ini berasal dari bahasa Latin, ya.
Dalam kehidupan sehari-hari, data dapat diartikan sebagai suatu pernyataan yang diterima secara apa adanya, tidak ditambahkan maupun dikurangi. Nah, selain data ada yang namanya database, namun pengertiannya tidak sama dengan data.
Database atau basis data merupakan sekumpulan informasi yang tersimpan di dalam komputer dengan sistematis, sehingga bisa diperiksa kembali dengan menggunakan sebuah program komputer yang memang dirancang untuk mendapatkan informasi dari basis data.
Program atau software yang biasa digunakan dalam pengelolaan serta permintaan panggilan basis data disebut dengan DBMS atau database management system. Sedangkan dalam bahasa Indonesia disebut sebagai sistem manajemen basis data.
Jadi, dapat disimpulkan bahwa cara belajar data merupakan metode yang digunakan untuk memahamkan diri terkait sekumpulan informasi yang berdasarkan fakta.
Baca Juga: 10 Contoh Lengkap Konsep Dasar Geografi yang Mudah Dipahami
Manfaat Belajar Data
Dengan memahami data, kamu bisa mendapatkan banyak manfaat. Beberapa manfaatnya antara lain adalah:
a. Membangun Strategi Pemasaran yang Lebih Efektif
Dengan adanya data, kamu bisa membangun strategi pemasaran yang lebih efektif dengan mudah. Kamu juga akan mampu menjangkau semua konsumen yang sesuai dengan segmen pasar kamu. Resiko penyusutan pangsa pasar juga akan terhindar.
b. Mengenali Pelanggan Kamu Jauh Lebih Baik
Menerapkan big data berarti kamu akan mengumpulkan semua informasi yang berkaitan dengan pelanggan. Jadi, kamu akan bisa mengenali semua pelanggan dan menyediakan produk yang cocok dengan kebutuhan dan keinginan mereka.
Selain itu, dengan menguasai pengolahan data, kamu juga bisa mendapatkan pekerjaan dengan sebagai data engineer, data scientist, serta data analyst. Tiga profesi tersebut berhubungan erat dengan pengolahan data dan perkembangan teknologi.
Kalau kamu tahu gaji yang ditawarkan untuk ketiga profesi itu, kamu pasti tertarik mempelajari teknik pengolahan data.
c. Pekerjaan Data Scientist
Sebagai data scientist, kamu akan mendapatkan tanggung jawab untuk membersihkan, mengolah, dan memproses data besar di sebuah perusahaan. Data tersebut tadinya dikumpulkan oleh bagian data engineer.
Kadang, data scientist juga perlu melakukan eksperimen yang bertujuan untuk membuktikan serta memberi saran terbaik agar perusahaan, badan usaha, atau organisasi tempatnya bekerja bisa berkembang dengan lebih baik.
d. Menjadi Data Analyst
Seorang data analyst akan berhadapan dengan data dalam jumlah banyak yang harus dibersihkan, dianalisis, serta dibuatkan visualisasi. Sebagai data analyst kamu juga harus mencari pemahaman untuk mengembangkan bisnis dari banyak aspek, kemudian memberikannya pada data engineer.
Kamu wajib mempelajari metode belajar data yang tepat karena profesi ini mengharuskanmu untuk bekerja dengan Tableau, Excel, serta SQL. Istilah bisnis serta berbagai tools untuk membuat infografik dan grafis juga harus kamu kuasai.
e. Profesi Data Engineer
Data engineer memiliki tugas untuk membuat serta mengembangkan desain arsitektur dari sebuah manajemen data serta memonitor infrastrukturnya. Kamu harus mengelola jalur data perusahaan dan memastikan semua data dapat dikumpulkan serta diambil dari sumber saat dibutuhkan.
Jenis Cara/Metode Belajar Data
Ketiga metode untuk mempelajari data adalah metode kualitatif analisis, kuantitatif analisis, serta kombinasi dari kualitatif serta kuantitatif analisis. Analisis data adalah sebuah metode proses analisis yang mengharuskan kamu untuk mengumpulkan dan memproses data untuk mengambil kesimpulan.
Selanjutnya kesimpulan tersebut akan berguna untuk mengambil suatu keputusan penting. Jadi, metode analisis data tidak bisa sembarangan dilakukan, ya. Kalau kamu masih baru tentang hal ini, pelajari ketiga metode belajar data analyst berikut ini dengan serius:
1. Metode Kualitatif Analisis
Metode ini adalah metode analisis data yang menggunakan observasi atau pengamatan serta wawancara. Pertanyaan yang digunakan untuk wawancara biasanya adalah apa, mengapa, dan bagaimana. Metode analisis yang satu ini akan menganalisa data berupa narasi atau teks.
Nah, dari semua data yang terkumpul akan dilakukan sebuah proses klasifikasi yang didasarkan pada kebutuhan. Proses ini dilakukan dengan pengkodingan. Tahap berikutnya merupakan interpretasi data.
Interpretasi data seharusnya dilakukan bersamaan dengan proses coding atau sewaktu data diklasifikasikan. Interpretasi data dilakukan untuk menganalisa semua data, sehingga menghasilkan suatu informasi penting yang diperlukan oleh perusahaan.
Metode kualitatif membutuhkan pendekatan yang bersifat subjektif. Metode ini merupakan pengolahan data yang mendalam untuk mendapatkan hasil dari pengamatan, literatur, dan wawancara.
2. Metode Kuantitatif Analisis
Metode kedua bergantung pada kemampuan kamu untuk menghitung jumlah data seakurat mungkin. Metode kuantitatif analisis juga mengharuskan kamu untuk mempunyai kemampuan dalam menginterpretasi data kompleks.
Contoh metode analisis ini adalah analisis deskriptif, faktor, dan regresi. Ada beberapa macam atau jenis analisis yang digunakan dalam metode kuantitatif, yaitu teknik regresi, korelasional, deskriptif, komparasi atau perbandingan, dan sebagainya.
Analisis data secara kuantitatif adalah suatu pendekatan dalam pengolahan data yang menggunakan metode matematik atau statistik yang dikumpulkan dari kumpulan data sekunder. Metode lain yang bisa digunakan adalah statistical, analisis teks, prediktif, diagnosa, dan preskriptif.
3. Metode Kombinasi Antara Kualitatif dan Kuantitatif
Metode belajar data analyst yang terakhir merupakan kombinasi dari kedua metode sebelumnya. Metode ini mencakup penggunaan pendekatan secara kualitatif dan kuantitatif dan penggunaan landasan filosofis.
Dalam kegiatan analisis, metode ini harus digunakan bersamaan agar data yang diperoleh menjadi lebih valid, komprehensif, objektif, dan reliabel.
Dari ketiga metode di atas, mana yang kamu mau coba duluan? Kalau kamu masih ragu untuk mempelajari metode pembelajaran data sendiri secara otodidak, ada beberapa tips yang bisa kamu coba supaya jadi lebih percaya diri.
Baca Juga: 10 Bagian Penting Kerangka Acuan Kerja (agar kegiatanmu Sukses)
Teknik Belajar Data
Ada setidaknya 2 teknik atau tips penting yang bisa kamu ikuti, agar bisa mendapatkan kemampuan yang mumpuni sebagai seorang data scientist dan tentunya mengasah kemampuan tersebut.
Ikut Kursus Online
Belajar sendiri memang sulit, tapi kamu juga nggak perlu kuliah formal bertahun-tahun, karena sekarang ada banyak kursus online yang membantumu menjadi data scientist yang ahli. Misalnya, kamu bisa ambil kursus data science di Harvard University secara gratis. Menarik, kan?
Magang di Sebuah Perusahaan
Teori asja nggak cukup, kemampuan kamu harus diasah dengan cara magang sebagai pemula di perusahaan. Mempraktekkan data science bisa membantu kamu untuk lebih memahami profesi ini. Kamu juga akan menambah pengalaman dengan mengikuti magang di sebuah perusahaan.
Selain kedua tips di atas, masih ada banyak cara yang bisa kamu lakukan untuk mengasah kemampuan analisis data kamu. Misalnya, kamu bisa mendapatkan berbagai metode belajar data dari komunitas khusus tentang data science. Jadilah anggota yang aktif dan belajar yang banyak, ya.
