Overview

Class Central Tips

Ini adalah materi ketiga dalam program Sertifikat Analitik Data Google (Google Data Analytics Certificate). Materi ini akan membekali Anda dengan keterampilan yang Anda butuhkan untuk melamar pekerjaan analis data tingkat pemula. Selagi Anda terus membangun pemahaman tentang topik-topik pada dua materi pertama, Anda juga akan diperkenalkan dengan topik baru yang akan membantu Anda mendapatkan keterampilan praktis analitik data. Anda akan mempelajari cara menggunakan alat seperti spreadsheet dan SQL untuk mengekstrak dan menggunakan data yang tepat untuk tujuan Anda dan cara mengatur dan melindungi data Anda. Para analis data Google akan mengajarkan dan memberi tahu Anda berbagai cara untuk menyelesaikan tugas umum analis data dengan menggunakan peralatan dan sumber daya terbaik. Peserta didik yang menyelesaikan program sertifikasi ini akan memiliki bekal yang cukup untuk melamar kerja sebagai analis data tingkat pemula. Tidak membutuhkan pengalaman apa pun. Di akhir materi ini, Anda akan: - Mencari tahu bagaimana analis memutuskan data mana yang akan dikumpulkan untuk analisis. - Mempelajari tentang data terstruktur dan tidak terstruktur, tipe data, dan format data. - Mengetahui cara mengidentifikasi berbagai jenis bias dalam data untuk membantu memastikan kredibilitas data. - Mengeksplorasi bagaimana analis menggunakan spreadsheet dan SQL dengan database dan dataset. - Memeriksa open data dan hubungan antara dan pentingnya etika data dan privasi data. - Mendapatkan pemahaman tentang cara mengakses database dan mengekstrak, menyaring, dan mengurutkan data yang ada di sana. - Mempelajari praktik terbaik untuk mengatur data dan menjaganya agar tetap aman.

Syllabus

Tipe dan struktur data

Kita menghasilkan banyak data dalam kehidupan kita sehari-hari. Di bagian materi ini, Anda akan melihat bagaimana kita menghasilkan data dan bagaimana analis memutuskan data mana yang akan dikumpulkan untuk analisis. Anda juga akan belajar tentang data terstruktur dan tidak terstruktur, tipe data, dan format data selagi Anda mulai memikirkan cara menyiapkan data untuk eksplorasi.

Bias, kredibilitas, privasi, etika, dan akses

Ketika analis data bekerja dengan data, mereka selalu memeriksa bahwa data tidak bias dan kredibel. Pada bagian materi berikut ini, Anda akan belajar bagaimana mengidentifikasi berbagai jenis bias dalam data dan bagaimana memastikan kredibilitas data Anda. Anda juga akan mengeksplorasi open data dan hubungan antara etika data dan privasi data serta pentingnya hubungan tersebut.

Database: Tempat data berada

Saat menganalisis data, Anda akan mengakses banyak data dari database. Di situlah tempat data berada. Pada materi ini, Anda akan mempelajari semua hal tentang database, termasuk cara mengaksesnya serta mengekstrak, memfilter, dan menyortir data yang ada di dalamnya. Anda juga akan memeriksa metadata untuk menemukan berbagai tipe data dan bagaimana para analis menggunakannya.

Mengatur dan melindungi data

Keterampilan organisasi/pengaturan yang baik adalah bagian penting dari sebagian besar jenis pekerjaan, dan analisis data tidaklah berbeda. Di bagian materi ini, Anda akan mempelajari praktik terbaik untuk mengatur data dan menjaganya agar tetap aman. Anda juga akan mempelajari bagaimana para analis menggunakan konvensi penamaan file untuk membantu menjaga pekerjaan mereka tetap teratur.

Opsional: Menjalin hubungan dengan komunitas data

Memiliki eksistensi online yang kuat dapat membantu para pencari kerja. Pada bagian materi ini, Anda akan mempelajari cara mengelola eksistensi online. Anda juga akan memahami manfaat berjejaring (networking) dengan analis data profesional lainnya.

*Ujian Materi*

Persiapkan ujian materi dengan meninjau istilah dan definisi dalam glosarium. Kemudian, tunjukkan pengetahuan Anda tentang pengumpulan data, etika dan privasi, dan bias selama kuis berlangsung. Anda juga akan memiliki kesempatan untuk menerapkan keahlian Anda dengan spreadsheet dan fungsi SQL, serta dalam filtering dan sorting. Terakhir, amankan dan atur data dengan praktik terbaik analitis data.