Certified Data Analyst BNSP: Pengolahan dan Analisis Data dengan SQL & Python

Pendahuluan

Di era digital yang semakin berkembang, pengolahan dan analisis data menjadi keterampilan yang sangat dibutuhkan oleh berbagai industri. Kemampuan untuk mengolah, membersihkan, dan menganalisis data menggunakan SQL dan Python merupakan fondasi utama bagi seorang Data Analyst profesional.

Pelatihan Certified Data Analyst (CDA) BNSP ini dirancang untuk membekali peserta dengan kompetensi pengolahan dan analisis data menggunakan SQL dan Python. Peserta akan belajar menggunakan SQL untuk manipulasi data di database, serta Python (Pandas dan NumPy) untuk analisis data secara efisien. Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan siap untuk mengikuti uji sertifikasi BNSP sebagai Data Analyst profesional.

Unit Kompetensi

Berikut adalah unit kompetensi dalam pelatihan ini:

No	Unit Kompetensi	Deskripsi
1	Dasar-Dasar SQL	Memahami konsep database, query dasar, filtering, sorting, dan agregasi data di SQL
2	Pengolahan Data dengan SQL	Manipulasi tabel, JOIN, Subquery, dan pengolahan data skala besar dalam SQL
3	Dasar-Dasar Python untuk Data Analyst	Memahami dasar pemrograman Python, tipe data, loops, dan fungsi
4	Manipulasi Data dengan Pandas dan NumPy	Membersihkan, mengolah, dan mentransformasi data menggunakan Pandas dan NumPy
5	Analisis Data dan Visualisasi	Menganalisis data menggunakan Pandas dan membuat visualisasi dengan Matplotlib dan Seaborn
6	Pengolahan Data Terapan dengan SQL dan Python	Studi kasus pengolahan data gabungan antara SQL dan Python untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis

Contoh Kasus dan Penyelesaiannya dengan Python

Studi Kasus: Analisis Penjualan Menggunakan SQL dan Python

Deskripsi Kasus

Sebuah perusahaan e-commerce ingin menganalisis penjualan bulanan produk mereka. Data penjualan tersedia dalam database SQL dan perlu diekstrak untuk dianalisis lebih lanjut menggunakan Python.

Tujuan Analisis

Menggunakan SQL untuk menarik data total penjualan per bulan.
Menggunakan Python (Pandas & Matplotlib) untuk menganalisis tren penjualan bulanan.

Langkah Penyelesaian

Menggunakan SQL untuk Mengambil Data Penjualan

Menggunakan Python untuk Menganalisis dan Memvisualisasikan Tren Penjualan

python

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
# Simulasi data hasil query SQL

data = {

    "bulan": ["2023-01", "2023-02", "2023-03", "2023-04", "2023-05", "2023-06"],

    "total_penjualan": [50000, 55000, 62000, 58000, 63000, 70000]

}
# Konversi ke DataFrame

df = pd.DataFrame(data)
# Konversi kolom bulan menjadi tipe datetime

df["bulan"] = pd.to_datetime(df["bulan"])

# Visualisasi Tren Penjualan plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(df["bulan"], df["total_penjualan"], marker='o', linestyle='-', color='b', label="Total Penjualan") plt.xlabel("Bulan") plt.ylabel("Total Penjualan (IDR)") plt.title("Tren Penjualan Bulanan") plt.legend() plt.grid(True) plt.show()

Kesimpulan

Pelatihan ini memberikan keterampilan praktis dalam pengolahan dan analisis data menggunakan SQL dan Python. Peserta akan mampu mengelola data di database SQL, mengolah data menggunakan Pandas dan NumPy, serta melakukan analisis tren bisnis melalui visualisasi data.

Kami memiliki Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Analyst yang akan membantu Anda menjadi seorang Data Analyst profesional yang kompeten. Dengan sertifikasi ini, Anda akan memiliki nilai tambah di dunia kerja dan lebih siap bersaing dalam industri berbasis data. 🚀