Data Analyst

Pemahaman struktur organisasi, proses bisnis utama lembaga, pengenalan alur data dari berbagai divisi, serta sosialisasi kebijakan keamanan data, hak akses, dan kepatuhan privasi data.

Praktik mendeteksi dan menangani data yang hilang (missing values), menghapus data duplikat, memperbaiki anomali/salah ketik, serta mengubah tipe data agar konsisten dan siap untuk dianalisis.

Pelatihan menghitung nilai rata-rata (mean), median, modus, standar deviasi, dan jangkauan data guna memetakan karakteristik ringkasan sebaran data operasional lembaga.

Pemilihan jenis grafik yang tepat (bar, line, scatter plot, heat map) sesuai kebutuhan data, pemanfaatan hierarki visual, serta teknik merangkai grafik agar mampu menyampaikan kesimpulan secara jelas dan persuasif.

Teknik melakukan investigasi mendalam (drill-down analysis) pada data saat terjadi penurunan performa atau anomali target, guna mengisolasi variabel penyebab utama masalah.

Tugas mandiri penuh di mana peserta menangani studi kasus riil; mulai dari menarik data mentah, membersihkan, menganalisis temuan, memvisualisasikan ke dashboard, hingga merumuskan poin rekomendasi solusi operasional untuk lembaga.

Pembelajaran perintah dasar database relational (SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY) untuk menarik data mentah secara mandiri, serta pemahaman alur kerja dan logika pemecahan masalah berbasis data.

Penerapan fungsi penggabungan tabel tingkat lanjut (INNER/LEFT/RIGHT JOIN), manipulasi teks dan tanggal, serta teknik agregasi data untuk menyatukan potongan informasi dari berbagai tabel terpisah.

Teknik membaca hubungan kausalitas atau korelasi antar-variabel data (misal: pengaruh program terhadap tingkat penyerapan), serta mendeteksi pola musiman atau tren performa organisasi dari waktu ke waktu.

Praktik menghubungkan sumber data ke perangkat BI, menyusun komponen filter interaktif, dan mendesain papan informasi (dashboard) pemantauan kinerja real-time yang mudah dipahami manajemen.

Pengenalan rumus proyeksi matematika dasar untuk membuat perkiraan/estimasi capaian angka di periode berikutnya berdasarkan historis data masa lalu.

Praktik mempresentasikan hasil temuan data di depan mentor dan kepala unit, penyerahan repositori dokumentasi kueri/file analisis yang rapi, serta evaluasi akhir aspek logika berpikir, ketelitian, dan komunikasi bisnis.