Tips Belajar Data Analis Sendiri
Summary
TLDRThis video provides valuable tips and strategies on how to become a data analyst through self-learning without spending a lot of money on courses or degrees. The speaker highlights the importance of self-discipline, leveraging free online resources, and learning key skills such as Python, SQL, data visualization tools, and machine learning. The video emphasizes starting with foundational knowledge in math and statistics, then progressing to practical projects and joining communities like Kaggle for support. The message encourages consistency, patience, and hands-on experience to master data analysis independently.
Takeaways
- 📚 Self-learning is essential in the digital age, offering flexibility and saving money on courses or university.
- 📈 Data analysts need to master key skills, including databases, programming languages, and data visualization.
- 👨🏫 Utilize credible online platforms like Coursera, Udemy, and EdX for structured, expert-taught courses.
- 📖 Books remain a powerful resource, offering in-depth and structured knowledge on data science and machine learning.
- 🤝 Join online communities and forums like Kaggle to engage with others, ask questions, and learn from shared experiences.
- 🏗️ Focus on building a strong foundation in basic concepts like mathematics, statistics, and programming before tackling advanced topics.
- 🔧 Practical experience is crucial—work on small projects to apply what you've learned and solve real-world problems.
- 💡 Don't fear failure or coding errors; they offer valuable learning opportunities.
- 🎯 Take on one skill at a time—such as SQL, data visualization tools (like Tableau and Power BI), or machine learning—before moving on to the next.
- 🌐 Network with others in the field through both online and offline communities, as it will support and inspire your learning journey.
Q & A
Why is self-learning important, especially in today's digital era?
-Self-learning is crucial because information is easily accessible online, and it offers flexibility. You can learn at your own pace, save money on courses, and develop a lifelong skill of independent learning that is beneficial in any career.
What is the first step in learning to become a data analyst according to the script?
-The first step is to understand the basic concepts of data analysis, including databases, programming languages, and data visualization. Building a strong foundation in these areas is essential before moving on to advanced topics.
What are some recommended platforms for online courses mentioned in the video?
-The video recommends platforms like Coursera, edX, and Udemy, where you can find courses taught by experts and professors from top universities.
Why is it important to choose the right learning resources when self-learning?
-With so much information available online, not all resources are accurate or useful. It's important to select credible and high-quality materials to ensure effective learning.
What role do books play in self-learning, according to the video?
-Books are powerful tools for deep learning because they provide structured, comprehensive material. They help learners focus on essential concepts and offer in-depth insights into topics like data science and machine learning.
How can online communities and forums be helpful when learning data analysis?
-Online communities and forums, such as Kaggle, allow learners to ask questions, share experiences, and learn from others. They provide valuable support and insights from peers and experts in the field.
What is the importance of understanding fundamental concepts before moving on to advanced topics like machine learning?
-The video emphasizes that understanding the basics, such as math, statistics, and programming, is critical for interpreting and working with data. Without a solid foundation, learning advanced topics like machine learning or artificial intelligence becomes difficult.
Why is practical application important in learning data analysis?
-Practical experience helps solidify what you've learned. By working on mini-projects and solving real-world problems, learners can apply their knowledge, learn from mistakes, and improve their skills.
How should learners approach errors and challenges when learning to code?
-Learners should view errors as learning opportunities. Coding often involves troubleshooting and solving problems, and overcoming these challenges leads to better understanding and skill development.
What are some specific tools and skills mentioned that are essential for a data analyst?
-Essential tools and skills for a data analyst include SQL for database interaction, Tableau and Power BI for data visualization, and knowledge of machine learning. These skills help in analyzing, interpreting, and presenting data effectively.
Outlines
🤔 How to Become a Data Analyst Without Spending Too Much
The speaker introduces the idea of becoming a data analyst without spending a lot of money on courses or college. He emphasizes that in today's digital era, access to learning resources is easier than ever with smartphones, laptops, or tablets. The speaker shares his experience of learning independently and highlights the importance of online resources such as free courses and learning platforms. He encourages the audience to take control of their learning journey and develop skills like data analysis, machine learning, and artificial intelligence without breaking the bank.
🧱 Mastering the Fundamentals of Data Analytics
The speaker discusses the importance of mastering the basics before jumping into advanced topics like machine learning or artificial intelligence. He emphasizes that a strong foundation in mathematics, statistics, and coding (such as Python or R) is essential. He advises learning step-by-step, practicing through mini-projects, and being patient. The speaker reassures that failure and mistakes are part of the learning process, encouraging viewers to embrace these challenges while working on small, manageable projects.
🛠 Essential Skills for Data Analysts: SQL, Visualization, and Machine Learning
This section focuses on the core skills required for a data analyst, such as SQL, data visualization tools (like Tableau and Power BI), and machine learning. The speaker stresses the need to learn one skill at a time and build up from basic understanding to more advanced applications. SQL is highlighted as a key language for database interaction, while data visualization is essential for presenting data insights. Machine learning is also mentioned as an advanced skill that should only be tackled after mastering the fundamentals.
🏗 Apply Your Knowledge: Start Projects and Compete
The speaker encourages viewers to apply their knowledge by working on real-world projects, using data from sources like World Bank or Kaggle. He shares examples of his own learning experiences, such as analyzing GDP and life expectancy data or creating dashboards. He also suggests participating in data competitions, like those on Kaggle, as a way to challenge oneself and gain experience. The key message is to start small, build confidence, and continuously upgrade skills by taking on more complex projects.
👥 Join Communities: The Power of Learning Together
Although the focus is on self-learning, the speaker emphasizes the importance of joining communities to gain support and inspiration. Online forums like Kaggle, as well as offline meetups and workshops, are great places to ask questions, share experiences, and connect with other learners. Engaging in these communities can provide valuable insights and help viewers stay motivated on their learning journey. He encourages viewers to participate actively and learn from others in the field.
🚀 Conclusion: Start Your Data Analyst Journey Today
In the final section, the speaker wraps up the video by summarizing the key points discussed. He encourages viewers to start their learning journey, share their experiences in the comments, and stay engaged with the channel. He thanks the audience for watching and reminds them of the importance of persistence, practice, and community in becoming a successful data analyst.
Mindmap
Keywords
💡Data Analyst
💡Self-learning
💡Machine Learning
💡Python
💡SQL
💡Data Visualization
💡Online Courses
💡Project-based Learning
💡Community and Networking
💡Foundational Skills
Highlights
Learning to become a data analyst without spending a lot of money on courses or formal education is achievable.
In today's digital era, access to information is easy, making self-learning an essential skill.
You can start learning data analysis, machine learning, and artificial intelligence by leveraging free resources available on the internet.
Self-learning is not just about saving money, it's also about building independence and enhancing lifelong learning skills.
Quality of learning materials is crucial—choose reliable and credible sources from the internet, such as Coursera, edX, and Udemy.
Books are still valuable learning resources for understanding data science and machine learning topics in-depth.
Forums and online communities, like Kaggle, provide valuable learning opportunities and access to expert advice.
A strong foundation in math, statistics, and coding (Python or R) is necessary before diving into advanced topics like machine learning.
Practice is key—working on mini-projects or real-world problems will deepen your understanding of coding and data analysis.
Don’t fear making mistakes; they provide valuable learning experiences, especially when coding.
SQL, Tableau, and Power BI are essential tools for data analysis, and having skills in these will be important for the role.
You don’t have to learn everything at once—focus on mastering one topic before moving to the next to maintain consistency.
Building personal projects helps apply the skills learned and is an excellent way to practice real-world data analysis.
Participating in data analysis competitions, such as those on Kaggle, is a great way to challenge yourself and test your skills.
Joining online or offline communities related to data science can provide support, inspiration, and networking opportunities.
Transcripts
gue yakin kalian pasti pernah mikir
gimana ya bisa nggak sih belajar jadi
data analis tanpa harus ngeluarin duit
banyak buat kursus atau kuliah tonton
terus video ini karena gua akan kasih
tips dan strateginya Gimana caranya kita
belajar sendiri sebagai data analis Halo
semuanya kembali lagi di channel Sasono
kita tahu kalau era sekarang ini data
analis itu lagi hot banget dan banyak
dari kalian pasti penasaran gimana
caranya belajar skill ini tanpa harus
menguras kantong nah di video Kali ini
Gua akan bahas Gimana cara sukses
belajar sendiri buat jadi data analis
Gue bakal share strategi dan tips dari
pengalaman gue sendiri dan kasih tahu
kalian gimana memanfaatkan berbagai
sumber yang ada di internet belajar
dengan efektif dan mengasah skill yang
dibutuhkan untuk jadi data analis
walaupun terdengar rumit namun dengan
semangat dan kerja keras kalian bisa
belajar dan memahami dunia data analis
data mesin learning bahkan artificial
intelligence Oke Sebelum kita mulai Mari
kita bahas dulu kenapa belajar sendiri
itu penting banget apalagi di era
digital kayak sekarang ini kalian pasti
udah tahu kan zaman sekarang ini akses
informasi itu gampang buka aja
smartphone laptop atau tablet Kita bisa
akses informasi apapun yang kita
butuhkan zaman dulu gue ingat betul
kalau mau belajar sesuatu kita harus
datang ke kelas atau seminar kalau nggak
datang ya kita nggak dapet ilmunya tapi
sekarang kita bisa belajar apa aja Kapan
aja dan di mana aja sekarang bayangkan
Kalian mau jadi data analis Ada banyak
hal yang harus dipelajari mulai dari
konsep data analis database Bahasa
pemrograman sampai visualisasi data atau
kalau kalian mau jadi data Scientist
kalian harus belajar juga tentang
statistikal analisis mesin learning
sampai artificial intelligence jujur
belajar semua ini di kuliah atau kursus
Itu bisa mahal tapi dengan belajar
sendiri kalian bisa atur tempo belajar
sendiri dan tentunya bisa jadi lebih
hemat dan satu lagi belajar sendiri Itu
nggak cuma tentang hemat uang atau waktu
ini juga tentang Mandiri bayangin kalian
nggak cuma jadi ahli di bidang yang
kalian pelajari tapi juga ahli dalam
belajar Percaya deh skill ini akan
sangat bermanfaat sepanjang karir bahkan
seumur hidup kalian cerita gua sendiri
waktu pertama kali tertarik sama dunia
data ini gua nggak tahu harus mulai dari
mana karena beberapa tahun sebelumnya
dunia data ini nggak sepopuler sekarang
jadi masih agak susah cari referensinya
Apalagi kuliah dan kursusnya waktu itu
masih jarang banget tapi karena terus
konsisten belajar sendiri sekarang gua
bisa berbagi ilmu ini sama kalian dan
mungkin aja di masa depan Nanti kalian
akan memanfaatkan skill belajar sendiri
ini untuk belajar hal baru Oke sekarang
kalian udah siap buat belajar sendiri
pertanyaannya sekarang dari mana Ya kita
harus mulai jujur Belajarlah Sendiri itu
kadang overwning maksud gua banyak
banget informasi dari internet dan nggak
semua itu akurat atau berguna kalian
harus pandai-pandai memilih sumber
belajar yang baik dan Kredibel satu hal
yang gua pelajari dari pengalaman gua
belajar sendiri kualitas bahan belajar
itu penting banget misalnya Kalian mau
belajar mesin learning kalian buka
Google ketik belajar mesin learning dan
hasil yang keluar pasti banyak banget
nah gimana cara memilih yang terbaik
pertama Coba kita lihat Masih open
online course ini kayak corsera idx atau
udemi banyak Kors keren yang diajarin
oleh Profesor dari Universitas top atau
ahli di bidangnya dan yang paling gua
suka biasanya mereka punya tugas atau
Project yang bisa langsung kalian
praktekin kedua jangan lupakan buku
meskipun heran digital buku itu masih
powerful karena ada banyak buku bagus
yang membahas data science atau mesin
learning secara mendalam enaknya belajar
dari buku Biasanya kita akan diberikan
materi yang lengkap dan disampaikan
secara terstruktur jadi bisa membantu
kita untuk fokus ke hal-hal yang penting
kalian bisa cari rekomendasi bukunya di
Google kemudian disarankan untuk kalian
melihat ulasannya di website seperti
good Rich cari aja ratingnya yang paling
tinggi dan banyak di review atau bisa
juga kalau rekomendasi bukunya itu
berbahasa Inggris kalian bisa saja
melihat ulasannya di amazon.com terakhir
jangan takut bergabung di forum atau
komunitas online ada banyak komunitas di
internet contohnya Kegel yang punya
banyak diskusi dan sumber belajar yang
keren disini kalian bisa tanya apa saja
dan biasanya akan ada yang bantu jawab
belajar dari pengalaman orang lain itu
bisa jadi bermanfaat banget buat kita
ingat nggak ada satu sumber belajar yang
sempurna kombinasikan berbagai sumber
dan cari yang paling cocok buat kalian
dan yang paling penting jangan takut
untuk mulai oke kita udah bahas Kenapa
belajar sendiri penting dan Gimana cara
milih bahan belajar yang tepat sekarang
kita masuk ke bagian yang gua rasa
paling krusial yaitu memahami
dasar-dasarnya kalian nggak bisa loncat
langsung ke cool stafnya kayak mesin
learning atau artificial intelligence
tanpa memahami dasar-dasarnya kalian
harus tahu nih jadi data analis itu
bukan cuma tentang memahami data tapi
juga tentang bagaimana menerjemahkan
data tersebut ke dalam Inside yang
berguna Nah untuk bisa melakukan itu
kalian harus paham konsep dasar seperti
matematika dan statistik dan tentu saja
kalian harus bisa ngonding minimal
Paiton atau R apalagi kalau kalian mau
jadi data Scientist nah gimana caranya
belajar dasar-dasar ini secara efektif
pertama kalian harus punya mindset yang
tepat belajar Ini tuh kayak membangun
rumah kalian nggak bisa mulai dari atap
tapi harus mulai dari pondasi Jadi
kalian harus sabar dan fokus pada satu
konsep sebelum melanjutkan ke konsep
berikutnya kedua langsung praktikan
belajar dari buku atau video itu bagus
tapi nggak ada yang bisa menggantikan
praktik misalnya kalian belajar Python
dengan cara baca atau dengar tapi
Buatlah Mini Project temukan problem dan
coba selesaikan dengan kode kalian
ketiga jangan takut gagal ini penting
banget guys jadi dalam belajar terutama
dalam belajar coding Kalian pasti akan
menemui error atau masalah tapi jangan
putus asa dari pengalaman gua justru gua
malah lebih banyak belajar ketika gua
mengalami kesalahan dan mencoba
menyelesaikannya sendiri Percaya deh
saat kalian berhasil memecahkan masalah
tersebut itu rasanya luar biasa gua tahu
mungkin terdengar menakutkan tapi gua
yakin kalian bisa kalian udah punya
semua yang kalian butuhkan untuk mulai
jadi Ayo kita mulai belajar
dasar-dasarnya Nah setelah kalian udah
nyaman dengan dasar-dasarnya saatnya
untuk lebih fokus gue yakin kalian udah
denger tentang SQL tablu powerbi dan
masih learning nah ini adalah
kemampuan-kemampuan spesifik yang
penting untuk pendataan analis jadi SQL
itu adalah bahasa yang digunakan untuk
berinteraksi dengan database kalian gak
perlu jadi expert tapi paling tidak
harus paham dasar-dasarnya karena
Percaya deh dalam pekerjaan sehari-hari
kalian akan sering berinteraksi dengan
database terus ada Tablo dan Power Bi
Ini adalah tools untuk data visualisasi
dengan tools ini kalian bisa membuat
visualisasi data yang menarik dan mudah
dipahami Percaya deh kemampuan untuk
menyajikan data secara visual itu
penting banget Dan Terakhir ada mesin
learning ini adalah salah satu topik
yang paling hots sekarang ini tapi
jangan terburu-buru pastikan kalian udah
kuat di dasar-dasarnya sebelum
melanjutkan ke sini gua tahu mungkin
terdengar banyak tapi kalian nggak perlu
belajar semuanya sekaligus ambil satu
topik pelajari sampai Baru lanjut ke
topik selanjutnya kuncinya adalah
konsisten dan kesabaran Oke kita udah
ngomongin banyak teori tapi di dunia
nyata Nggak cukup cuma tahu teori aja
kalian harus bisa menerapkan ilmu yang
udah kalian pelajari untuk menerapkan
semua pengetahuan kita yang sudah
dipelajari Kita bisa mulai membuat suatu
Project gue sendiri belajar banyak dari
mengerjakan project project kecil
misalnya gua download data dari website
work bank terus gua coba coba Analisis
untuk melihat korelasi antara GDP dengan
angka harapan hidup misalnya atau gua
ambil data penerbangan dan juga pernah
gua ambil data game FIFA dari Kegel
terus gua buat dashboardnya seperti di
video gua sebelumnya Nah dengan
melakukan project project seperti ini
kalian bisa menerapkan apa yang udah
kalian pelajari dan melihat langsung
Gimana hasilnya dan kalau kalian merasa
udah cukup percaya diri kalian bisa coba
ikut kompetisi ada banyak kompetisi data
yang bisa kalian coba salah satunya di
Kegel di sana kalian bisa ikut kompetisi
dengan peserta di seluruh dunia Jadi
kalian gak perlu nunggu sampai merasa
siap karena faktanya kalian gak akan
pernah merasa 100% siap yang penting
kalian harus mulai mulai dari Project
yang kecil terus upgrade skill kalian
dengan mengerjakan Project yang lebih
kompleks mungkin ini terdengar sulit
tapi Percaya deh kalau kalian udah mulai
dan melihat hasil kerja kalian sendiri
kalian akan merasa puas dan termotivasi
untuk belajar lebih banyak lagi jadi
cobalah untuk memulai membuat suatu
Project dan yang terakhir tapi nggak
kalah penting adalah jaringan dan
komunitas Mungkin kalian bertanya-tanya
gua belajar sendiri tapi kenapa masih
perlu komunitas nah meskipun kalian
belajar sendiri bukan berarti kalian
harus sendirian menjadi bagian dari
komunitas itu bisa sangat membantu
komunitas bisa jadi tempat kalian
bertanya berdiskusi atau bahkan mencari
inspirasi
Kalian juga bisa belajar dari pengalaman
orang lain yang mungkin menghadapi
masalah yang sama dengan kalian ada
banyak komunitas yang bisa kalian ikuti
baik online maupun offline kalau online
kalian bisa coba di website Kegel kalau
offline kalian bisa coba meet up atau
ikut suatu workshop di Indonesia sendiri
ada banyak komunitas data science atau
mesin learning yang sering mengadakan
meet up jadi jangan takut untuk
bergabung dan aktif di komunitas Percaya
deh ini akan sangat membantu perjalanan
Belajar kalian Oke Guys jadi kita udah
bahas banyak hal hari ini gua harap
semua ini bisa bantu kalian untuk
memulai dan melanjutkan perjalanan
Belajar kalian menjadi data analis gue
pengen tahu apa pengalaman kalian dalam
belajar sendiri menjadi data analis
tolong dishare di kolom komentar apa
yang berhasil dan apa yang enggak kalau
kalian suka dengan video ini jangan lupa
like share dan subscribe channel ini
Terima kasih sudah menonton semoga
bermanfaat dan sampai jumpa di video gua
berikutnya
تصفح المزيد من مقاطع الفيديو ذات الصلة
How I Would Learn Data Science in 2022
How to ACTUALLY become a data analyst? | Data Analyst Roadmap 2024
How to Become a Data Analyst in 2024? (complete roadmap)
ROADMAP to becoming a Data Analyst in 2024
How I Would Learn to be a Data Analyst
How to become a Data Analyst? | Complete Roadmap for Data Analyst🔥
5.0 / 5 (0 votes)