Gratis! Yuk Kenali Pentingnya Excel dalam Dunia Data Science bersama Event Talkshow DQLab

Palapanews.com – Persiapan menuju 2022 Era dimana semua lini pekerjaan sudah di dominasi dengan data. Hal ini semakin memberi peluang calon talent data baik dari background IT dan NON IT untuk mendalami kompetensi Data Science.

Banyak perusahaan kini sudah mulai mengimplementasikan Data Driven, dimana calon talent data sangat dibutuhkan guna menunjang performa dari perusahaan tersebut. Salah satu kualifikasi dasar yang perlu dimiliki adalah menguasai dasar Excel. Mengapa Excel? Karena Excel merupakan tools yang sederhana dan ramah untuk pemula terutama untuk NON IT.

Selain sebagai proses pengolahan angka, Microsoft Excel juga memiliki berbagai fitur dan fungsi lainnya. Fitur dan fungsi atau yang lebih dikenal dengan rumus Excel dapat melengkapi kebutuhan seorang praktisi data. Alasan utama bagi pemula dan NON IT mengapa patut mempertimbangkan untuk mempelajari Excel diantaranya adalah, karena hampir semua profesi menggunakan Excel sebagai tools dasar pengolahan data.

Selain sebagai proses pengolahan data, Excel sangat mendukung hasil data yang telah diolah dalam bentuk visual. Secara garis besar tools ini cukup melengkapi kebutuhan calon talent data untuk menyajikan data yang insightful dan bercerita karena bisa divisualisasikan.

B aca juga : Ini, Cara Analisis Data Versi DQLab UMN yang Mudah Dipelajari!

Jika melihat perkembangan teknologi yang terbilang sangat pesat saat ini, rasanya hampir semua industri pasti membutuhkan proses penginputan data dan pelaporan kinerja. Kerap kali, Excel ini menjadi skill yang paling minimal yang harus dikuasai dalam dunia kerja.

Selain membantu untuk proses pengolahan data, Excel juga ramah untuk pemula, karena formula dan functionnya terbilang cukup mudah untuk digunakan bahkan oleh pemula sekalipun. Formula dan function yang digunakan untuk analisis data di Microsoft Excel tidak serumit coding yang ada dalam bahasa pemrograman seperti R, Python, dan lain sebagainya.

Menurut Feris Thia, Founder Xeratic, Excel adalah aplikasi yang paling banyak digunakan untuk urusan pengolahan data baik oleh staf Non-IT dan IT, termasuk manajemen. Penggunaannya yang luas dari administrasi kantor sehari-hari seperti pencatatan akuntansi, perhitungan gaji, dan lain-lain sampai dengan pengolahan data yang lebih rumit seperti simulasi anggaran, membuat perannya selama 30 tahun sejak peluncurannya tidak pernah berkurang bahkan semakin penting di perusahaan.

“Dengan memiliki pengetahuan dan keterampilan lebih di Excel maka Anda memiliki nilai lebih dalam hal beradaptasi dan mengkomunikasikan berbagai hal di perusahaan sehingga pekerjaan menjadi lebih lancar,” tegas Feris Thia.

Baca juga : Mau Berkarir di Bidang Data? Ketahui Dulu Caranya Bersama DQLab UMN

Dengan banyaknya kualifikasi pekerjaan dengan minimal menguasai dasar Excel, DQLab hadir untuk menjawab kebutuhan calon talent data untuk memahami pentingnya Excel dalam dunia Data Science. DQLab akan menyelenggarakan Webinar Talkshow mengenai “Apa Hubungan Excel dengan Data Science?” yang akan diselenggarakan pada 13 Desember 2021 dengan pembicara seorang Praktisi Data Yunika Laurensia, Data Analyst salah satu Tech Company terbesar di Indonesia, serta Member dan Alumnus DQLab.

Materi yang akan dipelajari selama sesi Talkshow diantaranya adalah : Mengenal lebih jauh apa itu Microsoft Excel, Pentingnya belajar Excel dalam Data Science, Sharing pengalaman menggunakan Excel dalam pekerjaan sehari-hari, Tips dan Trik Belajar Excel terutama untuk pemula dan NON IT.

“Excel itu merupakan salah satu software atau aplikasi untuk mengolah data. Jaman sekarang hampir semua company sudah bergerak berdasarkan data. Jadi untuk background NON IT dan IT, jika nanti bekerja, mau di bidang apapun yang bahkan di luar data pasti tools Excel ini akan sangat terpakai dan berguna,” ungkap Yunika Laurensia.

Segera daftarkan dirimu sekarang karena kuota terbatas! Registrasi terbuka hingga 12 Desember 2021. Link registrasi : https://bit.ly/registrasieventdqlab (red)

Komentar Anda

comments