Yang Perlu Anda Ketahui Tentang Sertifikasi Data Analytics

HARUS MEMILIKI IMPLEMENTASI INDIVIDU UNTUK MENJADI ANALISIS DATA

Jika Anda senang berurusan dengan angka dan pola, terampil secara matematis dan memiliki pikiran analitis maka Anda harus mengejar karir dalam analitik data. Sangat penting bahwa Anda menyukai angka jika Anda ingin mengejar karir di bidang analitik. Ini tidak hanya membutuhkan rasa ingin tahu atau hasrat untuk berurusan dengan angka tetapi juga keterampilan dan basis pengetahuan yang diperlukan untuk menangani sejumlah besar data yang mengalir ke organisasi setiap hari.

KETERAMPILAN DIBUTUHKAN UNTUK MENJADI ANALISIS DATA

Seorang analis data adalah kombinasi sempurna antara keterampilan matematika profesional, keterampilan teknologi, statistik bisnis, dan taktik analitis. Jika Anda berniat untuk menjadi satu maka ada beberapa keterampilan analitis yang harus Anda miliki yang disebutkan di bawah ini:

1.) KETERAMPILAN ANALITIS

Keterampilan analitis adalah komponen yang paling penting untuk sukses sebagai analis data. Keterampilan ini berkaitan dengan tanggung jawab utama dari seorang analis data: kemampuan untuk mengumpulkan, mengatur, menafsirkan dan menganalisis semua bentuk data yang mengalir dalam organisasi. Keterampilan analitis ini membantu analis dalam mengungkap pola yang tersembunyi dalam data yang memberikan solusi untuk masalah bisnis dengan membantu bisnis dalam menjalankan keputusan yang cerdas dan tepat.

2.) KETERAMPILAN MATEMATIKA

Mereka harus memiliki semangat untuk berurusan dengan angka dan pola. Mereka harus memiliki pemahaman yang baik tentang matematika yang akan memungkinkan mereka untuk menginterpretasikan data matematika yang tersedia. Pengetahuan tentang statistik juga diperlukan. Oleh karena itu keterampilan matematika memainkan peran penting dalam profil kerja mereka.

3.) KETERAMPILAN TEKNIS

Teknik dan metodologi yang terkait dengan analisis data seperti Hadoop, SAS, R, dan Python membutuhkan pengetahuan teknis. Mereka harus memiliki pengetahuan dasar tentang statistik. Komputer dan keterampilan teknis adalah keterampilan yang paling penting yang dibutuhkan oleh analis data.

4.) KETERAMPILAN BISNIS

Inti dari analisis data adalah untuk membantu organisasi dalam membuat keputusan yang tepat dan membantu lebih lanjut dalam fungsi yang efektif dan efisien dari organisasi. Keterampilan bisnis membantu analis data untuk melakukan tanggung jawab dasar mereka membantu dalam proses pengambilan keputusan. Keterampilan bisnis memungkinkan mereka untuk memberikan informasi yang tepat untuk memecahkan masalah bisnis.

5.) KETERAMPILAN KOMUNIKASI

Mereka merupakan bagian dari manajemen puncak perusahaan. Mereka harus dapat berkomunikasi secara efektif dengan anggota tim mereka termasuk direktur dan eksekutif puncak. Penting bagi mereka untuk mengkomunikasikan temuan mereka dengan jelas dari analisis data kepada rekan kerja dan eksekutif puncak lainnya.

6.) KETERAMPILAN PENGELOLAAN WAKTU

Mereka memiliki beberapa tanggung jawab yang membuatnya penting untuk mengelola semuanya secara efektif. Keterampilan manajemen waktu membantu analis data untuk mengatur dan melaksanakan tanggung jawab mereka secara tepat waktu dan efisien.

FIRMAN AKHIR

Keterampilan yang disebutkan di atas dapat diperoleh dengan bimbingan dan bantuan dari para profesional yang hanya mungkin dengan mengikuti kursus sertifikasi analisis data online. Oleh karena itu, mereka yang telah memilih untuk menjadi analis data atau para profesional analisis data yang ingin memajukan keterampilan dan karir mereka harus mengambil kursus sertifikasi analisis data.

Segala Sesuatu yang Perlu Anda Ketahui Tentang Pelatihan Sertifikasi Data Analytics

Definisi: Sertifikasi Data Analytics pada dasarnya adalah sertifikasi pengetahuan analitik umum, yang merupakan pemahaman tentang cara memecah proses menjadi komponen dari awal hingga selesai. Ini juga digunakan untuk mengesahkan pemahaman proses yang digunakan oleh analis untuk membingkai masalah bisnis secara analitis, memungkinkan identifikasi data yang diperlukan dan menentukan metodologi untuk akuisisi ini.

Sekarang, sebelum melangkah lebih jauh, perlu untuk menyelidiki lebih lanjut istilah "analitik data". Apa arti dari analitik data istilah? Apa aplikasinya? Mengapa kita membutuhkannya? Apa manfaatnya? Mengapa kita menggunakan terminologi seperti itu untuk menggambarkan satu set data yang dikumpulkan? Mengapa ini sangat diperlukan?

Analisis data:

Terminologi: Ini didefinisikan sebagai proses yang digunakan untuk memeriksa set data tertentu sehingga hasil dapat diprediksi dari informasi yang diberikan data kepada kita. Ini dilakukan dengan bantuan alat-alat tertentu yang mencakup sistem dan perangkat lunak khusus.

Alasan untuk terminologi: Data ini memang rumit dan dapat terstruktur, tidak terstruktur atau semi-terstruktur. Dengan analisis, yang dapat dilakukan secara statistik menggunakan beberapa dasar ilmiah dasar, data rumit ini memberi kita informasi menit seperti jumlah laba atau rugi yang dapat dihasilkan produk, tingkat persediaan produk dan improvisasi yang dapat dilakukan sehingga untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.

Pentingnya terminologi: Ini berguna untuk industri-industri di mana melacak produk yang dirilis sangat penting. Peningkatan penjualan setiap produk tertentu sangat penting dalam kasus-kasus seperti itu. Pikirkan obat baru telah dirilis. Ia bekerja untuk mereka yang menderita penyakit tropis dan harus dipasarkan. Perusahaan memutuskan untuk menggunakan metode pemasaran tertentu. Untuk memeriksa seberapa baik orang menanggapi iklan, seberapa baik kinerja produk dan jumlah penjualan yang dihasilkan, mereka memerlukan informasi mengenai produk. Ini sama untuk bursa saham dan pusat perdagangan.

Aplikasi analitik data: Ini digunakan dalam industri dan bisnis di mana pembaruan sering tentang penjualan adalah penting. Ada banyak informasi yang terkubur dalam data ini. Hal ini memungkinkan informasi ini diungkapkan untuk kepentingan bisnis dengan pengambilan keputusan yang lebih baik. Dalam kasus di mana dataset bersifat masif (Big Data), alat khusus telah dikembangkan untuk mengelola data. Para profesional sadar akan produk-produk ini.

Karakteristik:

· Membantu dalam mendapatkan analisis kinerja produk setiap detik.

· Membantu dalam meningkatkan penjualan.

· Membantu dalam membandingkan penjualan.

· Membantu dalam menggunakan berbagai teknik dan improvisasi mereka.

· Memberikan gambaran visual tentang seberapa baik metode yang digunakan berhasil.

Seseorang akan memerlukan pelatihan bersertifikasi analitik data untuk melakukan pekerjaan profesional Data Analytics. Ini akan membantu orang untuk berurusan dengan Big Data dan memberikan analisis yang benar tentang data yang dikumpulkan. Sertifikasi akan memberikan individu dengan banyak manfaat, yang utama adalah pekerjaan. Ohio University, Massachusetts Institute of Technology dan mayoritas perguruan tinggi dan universitas di seluruh dunia menyediakan pelatihan dan sertifikasi analisis data.

Mitos Kucing Dander – 5 Jawaban Yang Harus Anda Ketahui Tentang Dander Kucing Anda

Bulu kucing adalah serpihan kulit mati yang terus-menerus ditumpahkan. Ini adalah proses tubuh yang sangat alami yang memungkinkan kulit tua ditumpahkan untuk membuat kulit baru lebih sehat dan lebih mampu menangkal penyakit dan infeksi.

Ada banyak diskusi di luar sana tentang bulu kucing, dan ada juga beberapa kesalahpahaman tentang hal itu, yang dalam artikel ini kita sebut mitos. Berikut adalah 5 mitos yang paling umum dan respons faktual yang akan membantu Anda menangani bulu kucing.

Mitos # 1. Cat Dander Apakah Terlihat. Bulu kucing hanya dapat dilihat oleh manusia dengan perbesaran, tetapi tidak terlihat oleh mata telanjang manusia. Ini karena sebagian besar sekitar 12 hingga 100 mikron, dan sisanya bisa sekecil 2,5 mikron atau kurang.

Untuk memberi Anda gambaran tentang ukuran mikron – satu inci mengandung 25.400 mikron! Dan secara resmi mikron adalah sepersejuta meter. Intinya, bulu kucing bukanlah sesuatu yang bisa Anda lihat di udara Anda.

Mitos # 2. Jika saya tidak punya kucing, saya tidak punya bulu. Sayangnya, bulu memiliki kemampuan untuk menempel pada zat lain yang lebih besar seperti debu, serat, kain, pakaian, dan karpet bahkan setelah kucing tidak lagi tinggal di ruang Anda.

Bahkan banyak gedung perkantoran dan ruang yang belum pernah ditampung kucing telah ditemukan memiliki bulu karena telah diangkut pada pakaian, tas, dan barang-barang lainnya yang telah dibawa dari rumah dengan kucing.

Mitos # 3. Ada kucing yang tidak menghasilkan ketombe. Setiap hewan berdarah panas menghasilkan ketombe. Jadi setiap kucing menghasilkan bulu.

Mitos # 4. Vakum akan menyingkirkan bulu kucing. Sementara menyedot debu akan menghilangkan bulu yang cukup besar dan cukup berat untuk jatuh dari udara dan ke perabotan atau lantai, itu tidak akan menghilangkan bulu yang lebih kecil, lebih ringan dan dengan demikian dapat tetap di udara dan dihirup.

Menggunakan ruang hampa pasti akan mengurangi jumlah bulu, tetapi tidak ada yang bisa menghilangkan bulu sepenuhnya. Namun, vakum HEPA adalah yang terbaik untuk mengantonginya daripada mengirimkannya lagi.

Mitos # 5. Memandikan kucing saya akan menyingkirkan ketombe. Memberikan kucing Anda mandi mungkin sedikit tantangan, tetapi itu pasti akan mengurangi jumlah bulu, dengan penekanan pada kata 'mengurangi'.

Apa pun yang dapat Anda lakukan untuk menjaga kulit tetap sehat termasuk diet yang sehat akan mengurangi bulu di bulu kucing Anda. Perlu diingat bahwa ketombe dapat terhapus pada Anda, sofa, karpet, dan karpet Anda dan kemudian dikirim lagi melalui udara dengan kegiatan sehari-hari. Kucing yang sehat dan bahagia juga akan mengirimkannya ke udara dengan kejenakaan hariannya.

Meskipun kami telah menjelajahi 5 mitos yang tidak benar dalam artikel ini, apa yang benar adalah bahwa ada sejumlah langkah yang dapat Anda ambil untuk mengurangi bulu kucing.

Salah satu cara terbaik untuk mengurangi bulu yang ada di udara (yang akan Anda miliki selama Anda memiliki kucing Anda) adalah dengan menggunakan pembersih udara yang sangat efisien (HEPA) pembersih udara yang dirancang khusus untuk menghilangkan partikel seperti bulu kucing dengan 99,97 efisiensi%.