tutorial dasar - dasar python untuk memulai menjadi seorang data analyst

operatorsmaqf.com - Assalamu'alaikum teman - teman, salam sejahtera untuk kita semua, jika teman - teman menyasar pada tutorial ini berarti teman - teman telah tertarik atau sedang ingin belajar menjadi seorang data analyst. terusterang saja saya bukanlah seorang data analyst namun sedang belajar juga karena saya tertarik dengan bidang ini. 

tutorial dasar - dasar phyton untuk memulai menjadi seorang data analyst

sebelum saya lanjtkan tahapan - tahapan untuk menjadi seorang data analyst saya jabarkan dulu softwhare apa saja yang harus anda kuasai, karena seorang data analyst adalah orang yang berkecimpung di dunia data maka kalian pasti diwajibkan menguasai microsoft excel atau phyton, sebenarnya dengan menguasasi microsoft excel dibantu dengan softwhare tableu atau power BI anda sudah dapat menjadi seorang data analyst. 

namun, keahlian tersebut tidak dapat membuat manajer HRD tertarik untuk memmilih anda menjadi data anlyst di perusahaannya mereka lebih tertarik dengan orang - orang yang menguasasi bahasa pemrograman phyton karena dengan bahasa mesin data-data tidak akan terjadi penyimpangan atau kekeiruan.

Menguasai  pemrograman Python adalah salah satu kemampuan yang perlu dikuasai untuk berkarir di bidang Data Analyst. Dimana pada tahun 2016, Phyton mengambil alih posisi R di Kaggle, platform utama untuk kompetisi Data Analyst.

Pada tahun 2017, Python melampaui R dalam jajak pendapat tahunan KDNuggets tentang tools yang paling banyak digunakan oleh para ilmuwan data. Setahun kemudian, 66% Data Analyster mengklaim telah memakai Python pada setiap harinya, menjadikannya bahasa nomor satu untuk para analist profesional.

Pakar Data Analyst  berharap tren ini terus berlanjut dengan peningkatan perkembangan di ekosistem Python.  Berdasarkan Neuvoo, gaji rata-rata Data Scientist mencapai Rp 10-20 juta dalam sebulan.

Jumlah itu diperkirakan akan terus meningkat, karena permintaan akan data scientist diperkirakan akan terus meningkat. Menurut Quanthub, selama tahun 2020, ada tiga kali lebih banyak posting pekerjaan di bidang Data Science dibanding pencarian pekerjaan untuk Data Science. Itu berarti permintaan ahli data jauh melebihi pasokan.

Untungnya, kini ada banyak cara untuk mempermudah kamu mempelajari Python dan dasar-dasar pemrograman lainnya. Namun perlu diingat, setiap langkah dalam proses ini perlu diiringi dengan kerja keras. Jika kamu memiliki komitmen dan mendedikasikan waktu untuk mempelajari Python. Maka skill kamu tidak hanya bertambah, tetapi juga berpotensi membawa karir kamu ke jenjang yang lebih tinggi.

Saya senang bisa membantumu memulai belajar Python untuk data analysis. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat kamu ikuti untuk memulai belajar Python:

Instal Python

Install Python: Pastikan kamu sudah menginstall Python di komputermu. Kamu dapat mengunduh Python di sini: https://www.python.org/downloads/.

Cari tahu tentang dasar-dasar Python: Sebelum memulai menganalisis data, ada baiknya jika kamu memahami dasar-dasar bahasa Python terlebih dahulu. Kamu dapat menemukan tutorial tentang dasar-dasar Python di sini: https://docs.python.org/3/tutorial/.

Pelajari tentang library Python untuk data analysis: Setelah memahami dasar-dasar Python, selanjutnya kamu dapat mempelajari library Python yang digunakan untuk data analysis, seperti NumPy. Kamu dapat menemukan tutorial tentang library-library dibawah ini

NumPy: https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html

Coba gunakan Python untuk menganalisis data: Setelah memahami dasar-dasar Python dan library-library yang digunakan untuk data analysis, selanjutnya kamu dapat mencoba menganalisis data dengan Python. Kamu dapat menemukan beberapa dataset yang dapat kamu gunakan untuk latihan di sini: https://www.kaggle.com/datasets.

Terus belajar dan berlatih: Untuk terus memperbaiki kemampuanmu dalam menganalisis data dengan Python, ada baiknya jika kamu terus belajar dan berlatih. Kamu dapat mencari tahu tentang teknik-teknik data analysis yang lebih lanjut dan mencoba menerapkannya pada dataset yang berbeda.

Semoga informasi ini bermanfaat. Selamat belajar!