Catatan Belajar Data Analytics

Materi Data Analytics

A. Materi apa saja yang perlu dikuasai oleh seorang data analytics?

Seorang data analytics perlu menguasai beberapa materi berikut:

Analisis Data: Konsep dan Teknik Dasar

Matematika Dasar untuk Analisis Data

Statistik Dasar untuk Analisis Data

Pengolahan Data: Dasar dan Teknik

Machine Learning: Konsep dan Aplikasi

Data Visualization: Konsep dan Teknik

SQL: Bahasa Query untuk Database

Business Intelligence: Konsep dan Aplikasi

Big Data: Konsep dan Teknologi

Data Ethics: Etika Penggunaan Data dan Privasi

B. Apa itu SQL?

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengakses dan mengelola basis data relasional. SQL digunakan untuk melakukan operasi seperti mengambil data dari basis data, memodifikasi dan menghapus data, serta memasukkan data baru ke dalam basis data.

SQL digunakan oleh banyak organisasi dan perusahaan di seluruh dunia untuk mengelola dan menganalisis data. Bahasa ini relatif mudah dipelajari dan digunakan karena memiliki sintaksis yang jelas dan terstruktur dengan baik.

Ada beberapa jenis perintah SQL, antara lain:

SELECT: Digunakan untuk mengambil data dari basis data.

INSERT: Digunakan untuk memasukkan data baru ke dalam basis data.

UPDATE: Digunakan untuk memodifikasi data yang sudah ada di dalam basis data.

DELETE: Digunakan untuk menghapus data dari basis data.

CREATE: Digunakan untuk membuat tabel atau basis data baru.

DROP: Digunakan untuk menghapus tabel atau basis data yang sudah ada.

JOIN: Digunakan untuk menggabungkan dua atau lebih tabel.

SQL juga dapat digunakan untuk membuat perintah yang lebih kompleks seperti subquery dan fungsi agregat, yang membantu dalam melakukan analisis data yang lebih rumit.

Seorang data analyst atau data scientist perlu menguasai SQL karena SQL adalah bahasa yang umum digunakan dalam industri dan perusahaan. Kemampuan dalam menggunakan SQL dapat membantu dalam mengambil, memanipulasi, dan menganalisis data secara efektif dan efisien. Selain itu, SQL dapat digunakan dalam koneksi ke berbagai aplikasi yang membutuhkan akses ke basis data, seperti aplikasi bisnis, aplikasi mobile, dan aplikasi web.

C. Apa bedanya data analyst dengan data scientist dan data engineer?

Data analyst, data scientist, dan data engineer adalah tiga peran yang berbeda dalam bidang data. Meskipun ada beberapa tumpang tindih antara peran-peran ini, mereka memiliki tanggung jawab yang berbeda dan keterampilan yang spesifik.

Data Analyst

Data analyst adalah seseorang yang memahami bisnis dan memiliki kemampuan untuk menganalisis data untuk memberikan wawasan dan rekomendasi bagi organisasi. Tugas seorang data analyst biasanya meliputi mengumpulkan data, membersihkan data, dan menganalisis data dengan menggunakan alat dan teknik analisis data yang spesifik. Data analyst biasanya tidak melakukan pengembangan model statistik atau mengembangkan algoritma Machine Learning.

Data Scientist

Data scientist adalah seseorang yang memiliki kemampuan matematika dan statistika yang kuat serta memahami bisnis. Data scientist bertanggung jawab untuk merancang dan mengembangkan model prediktif, mengembangkan algoritma Machine Learning, dan mengeksplorasi data untuk menemukan wawasan baru yang bermanfaat bagi organisasi. Data scientist juga harus memiliki kemampuan untuk menerapkan algoritma dan model ke dalam aplikasi praktis.

Data Engineer

Data engineer adalah seseorang yang bertanggung jawab untuk merancang dan membangun infrastruktur data untuk menyimpan, mengelola, dan mengakses data secara efisien. Data engineer harus memastikan bahwa data yang tersimpan dapat diakses oleh analis data dan data scientist. Tugas seorang data engineer meliputi merancang basis data, mengintegrasikan data dari sumber-sumber yang berbeda, dan membangun pipeline data yang otomatis.

Dalam praktiknya, peran-peran ini saling terkait dan sering bekerja bersama-sama. Data analyst dan data scientist biasanya bergantung pada data engineer untuk memastikan data yang mereka butuhkan tersedia dan dapat diakses dengan mudah. Sedangkan data engineer mungkin memerlukan masukan dari data analyst dan data scientist untuk memahami kebutuhan bisnis dan mengembangkan infrastruktur data yang tepat.

D. Konsep dan tehnik dasar data analisis 

Data analysis adalah proses mengeksplorasi, mengidentifikasi, mengubah, dan menganalisis data dengan menggunakan teknik dan metode statistik dan matematika untuk mendapatkan wawasan dan informasi yang berguna. Berikut adalah beberapa konsep dan teknik dasar data analisis:

Pengumpulan Data

Pengumpulan data adalah proses untuk mengumpulkan data dari sumber yang berbeda. Data dapat dikumpulkan melalui survei, observasi, dan sumber lainnya. Penting untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan adalah valid, akurat, dan terstruktur dengan baik.

Preprocessing Data

Preprocessing data adalah proses untuk membersihkan dan mempersiapkan data sebelum dianalisis. Ini melibatkan menghilangkan data yang hilang atau tidak lengkap, menghapus outlier, mengidentifikasi dan menghilangkan duplikasi data, dan mengubah format data.

Exploratory Data Analysis (EDA)

EDA adalah proses untuk memahami data dengan melakukan visualisasi dan analisis deskriptif. Ini melibatkan memvisualisasikan data dengan grafik dan diagram, menghitung statistik dasar seperti rata-rata, median, dan deviasi standar, dan mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data.

Analisis Statistik

Analisis statistik melibatkan penggunaan teknik statistik untuk menemukan hubungan, memvalidasi hipotesis, dan membangun model. Teknik statistik meliputi pengujian hipotesis, regresi, analisis multivariat, dan analisis faktor.

Data Mining

Data mining adalah proses untuk menemukan pola dan hubungan yang tidak terlihat dalam data menggunakan teknik machine learning. Teknik data mining meliputi pengelompokan data, klastering, analisis asosiasi, dan pengklasifikasian data.

Interpretasi dan Komunikasi Hasil Analisis

Interpretasi dan komunikasi hasil analisis adalah proses untuk menyimpulkan wawasan dan informasi dari hasil analisis dan menyampaikannya kepada pemangku kepentingan. Ini melibatkan menyusun laporan atau presentasi yang jelas dan mudah dimengerti.

Keterampilan teknis dasar yang diperlukan dalam data analysis meliputi penggunaan alat analisis data seperti Excel, SQL, dan alat statistik seperti R atau Python. Selain itu, seorang analis data harus memiliki kemampuan untuk berpikir kritis, menyelesaikan masalah, dan memahami konteks bisnis untuk menghasilkan wawasan dan rekomendasi yang bermanfaat bagi organisasi.