Salah satu intinya: Bekerja apa aja gak ada yg enak, pasti ada masalah dan konsekuensinya. Jadi, jangan banyak ngeluh, jalanin aja pekerjaan itu dengan sabar, ikhlas,penuh tanggung jawab. Ingat....Dunia itu tempat untuk capek. Kalau gak ingin capek..Nanti di surga
Iseng - iseng nyari referensi Data Science, nemu video ini, sangat amat membantu buat saya yang saat ini backgroundnya masih di IT Infra System Engineer, tapi tertarik di bidang Data... Setidaknya ada gambarannya temen - temen yang bekerja di bidang Data.
Pengalaman : pernah kita open position utk Dept Data Management sejak tahun lalu, sayangnya para kandidat tidak ada yg mau berkantor onsite di Kalimantan, dan sampai sy tinggalkan perusahaan tsb posisi tersebut tidak pernah terisi dan hanya menjadi sejarah aja, masalah nya manajemen tidak memahami begitu pentingnya pengolahan data yang harus ditangani oleh profesional yg punya skill. Itu juga jadi permasalahan di perusahaan2 yg para pimpinannya masih old school dan tidak mau belajar kemajuan teknologi. Thanks Mira utk Video nya.
Suka banget videonya, wajib ditonton. Sangat real. Video inilah yang sebenarnya dibutuhkan agar kita bisa melihat realita pekerjaan. Mau kerja di bidang apapun harus ada video pembanding semisal yang dilakukan mbak Mira ini. Jadi kita bisa lebih bersiap diri. Mksh videonya mbak Mira👍👍
40 tahun baru belajar data anlist....itupun karna terpaksa karna mutasi pekerjaaan,,jenuhh ,,stress,,tapi gpp lah...setidaknya karna belajar data analyst semua rekan kerja jadi respect karna dikira gwe orang pinter,,padahal baru belajar ..masih tahap dasborad
Keren.. age is just a number, serunya hidup disitu kok bang.. life is about struggling & itu seru yg penting kita sebagai individu tetep terus mau maju
Masih tertarik min utk mencoba terjun ke dunia olah data,.. tapi video mimin ini bagus bgt.. dan setuju sie sy klo ga ada pekerjaan yg enak enak nya aja.. thx min utk videonya 👍👍
gila, gw mabok sama cleansingan emang,haha dan itu membutuhkan konsentrasi tinggi, kita harus bisa memastikan data deviasi kita benar2 tidak terlalu besar dan valid, identifikasi parameter untuk support berlangsungnya ETL itu yang wow effort dan pengujiannya..kadang endingnya data tetep jadi berantakan ga bisa dipake karena deviasi ..
Sebenarnya deg2an juga mau liat nih video krn takut kalo isinya... ternyata engga ada! Kupikir sisi gelap yg bekerja di bidang data itu adalah, sudah minim alias udah ga kepake lagi orang2nya, ternyata masih dibutuhkan ya cuma tekanan & serba serbi kerjaan aja kendalanya. Acceptable lah ya 🤩 Btw untuk poin "kita tidak bisa menyenangkan semua orang" krn si A minta ini & si B minta itu & masing2 menganggap kebutuhannya penting, trik yg ku lakukan di kerjaan biasanya sih kita terus terang & tanya balik aja, "pak/bu, kita lagi ada request/mengerjakan ini, kira2 mana dulu ya yg kita kerjakan supaya ga bentrok?", pasti atasan bakal kasih solusi kok selama nadanya ga nantang, tapi kita jujur minta solusi dari situasi yg kita hadapi saat itu, mereka pasti langsung deh jujur, "yudh kamu kerjain yg itu aja dulu, yg ini nanti bisa tapi jgn lama2" 😂
Sedih di hiring sebagai data analyst perusahaan baru masih baru adopsi data, jadi data banyak yg najubilah bentuknya dan bahkan gak di simpan dengan proper, management juga blm ngerti fungsi da. Request beberapa hal yg krusial tapi management tidak mau ngasi akses 😂 minta ke pak bos dibilang iya entar ku mintain entar mulu sampe jamuran, blm lagi data tes yg anjir suka suka mereka ngasi nama tes apaan dan siapa suka suka mereka lah. Gue berasa buat mading koran pas cleaning data yup sobek tempel sobek tempel alias di pisah pisahin dulu baru bisa di cleaning trs baru bisa di gabung abis digabung di cleaning lagi. Data validation juga hiks, mereka bingung gue yg baru masuk lebih bingung lagi. Debat sama team lain gara gara data beda melulu, ngasi sugesti juga kagak di respon. Update dari team developer juga suka suka mereka tiap bulan bentuk laporan beda. New di data mending nyari perusahaan yg established teamnya yg punya senior untuk ngebimbing, biar gak kyk anak ilang 😭 ini harus bener bener di tanyain sih pas interview, part yg gue kelewat sebagai anak baru untuk nanya ada team dan senior nantinya gak. Jadi anak ilang itu susah ges
Terimakasih kak atas infonya. Selama ini saya terpengaruh oleh hal hal tersebut padahal saya sendiri kurang ahli dan saya juga pernah ikut. Tapi ketika lihat kenyataan. Saya jadi mikir2 lg
Kliatannya enak, tetapi itu dia.. walaupun gampang tapi banyak tetap aja butuh proses yang sangat lama, bahkan cuma untuk membersihkan data sekalipun... 😁😁
@@fajarfatahillah PR banget menyeragamkan format sistem terpadu. Maunya sih data terinput langsung jadi sekali setting. Disinilah peranan Programmer sangat dibutuhkan.
musuh terbesar data analyst itu selalu oknum dalam selimut, baik itu di lapangan maupun rekan bahkan petinggi manajemen, tujuan mereka adalah Penyimpangan dan kepentingan. seriously. harus berteman dengan dept ic atau auditor suka gak suka.
Paling sering user ngga paham apa yang mereka inginkan, ketika mereka ditanya detail soal parameter permintaan datanya mereka pusing sendiri dan menggunakan kata "pokoknya" it totally getting worst when we works with ancient user yang kerja di perusahaan dengan kemajuan dan perubahan arah pengembangan bisnis yang cukup ekstrim..
Saya baru kepikiran mau ikut bootcamp, tapi jujur yg mba mira sampaikan ini udah jadi keresahan saya dari awal. Karna sebagaimana iklan bootcamp pada umumnya, pasti yg disampaikan yg wah2 nya aja, kalo mereka kasih boroknya yg ada malah bikin siswa ga mau daftar. Haha Tapi meskipun tau begitu, saya masih tertarik bekerja dibidang data. Alasannya di era digital skrg ini, kebutuhan akan penggunaan dan pengolahan data semakin tinggi, bidang data adalah bidang yg akan terus berkembang kedepannya, kondisinya sudah sangat berbeda dibanding 5-10 tahun lalu. Diantara data analyst, scientist, engineer, sbnrnya yg saya rasa lbh cocok utk saya adalah data engineer, tp sayangnya bootcamp utk jadi seorang data engineer sepertinya blm ada, yg bs ditemukan hanya scientist dan analyst. Tp sepertinya saya akan terjun ke analyst aja, dan pelan2 belajar kearah engineer. Kalau begitu kira2 bisa dilakukan kah mba?
@@MirasBlackbox oh gitu ya mba, wah jadi makin excited. Tapi mba kalo boleh tau, ketika kita sudah jadi DA dan akan lanjut DE, sertifikasi apa yg mesti kita peroleh utk bisa diakui sbg DE?
@@stereodan7180 Kadang2 ketika jd Analyst, kita juga kerja bareng sama DE. Bisa belajar dr mereka, atau klo emang ada niatan mau kesana, minta assign project yg sedikit2 berhub ama DE (ini bs diomongin ama atasan si biasana). Terkadang ada company yg memungkinkan utk rotasi, pindah role kalo dirasa cocok. Serifikasi ada bnyk si, salah satunya Google Professional Data Engineer certification.
@@MirasBlackbox oh jadi gitu ya cara kerjanya. Makasih banyak pencerahannya ya mba Mira. Nanti kalo tiba2 muncul pertanyaan lagi, saya boleh tanya lagi ya? Hehe. Makasih....
Gak ada 😂, krn bentuk data beda beda kondisinya beda beda library spesifik gak ada. Dan klk da kyknya harus mantengin data biar gak ada yg kelewat juga
@@MirasBlackbox salah satu yg bikin ragu adalah di kantor saya team data cuma 1 org ka dan fresh graduate. jd ragunya apakah bs banyak belajar kalo pindah divisi 😁
Salah satu intinya: Bekerja apa aja gak ada yg enak, pasti ada masalah dan konsekuensinya. Jadi, jangan banyak ngeluh, jalanin aja pekerjaan itu dengan sabar, ikhlas,penuh tanggung jawab. Ingat....Dunia itu tempat untuk capek. Kalau gak ingin capek..Nanti di surga
Betul
milah2 data mmg butuh wkt yg lama tp klo org mmg sdh hobby dg data ttp bisa enjoy🤣
Iseng - iseng nyari referensi Data Science, nemu video ini, sangat amat membantu buat saya yang saat ini backgroundnya masih di IT Infra System Engineer, tapi tertarik di bidang Data... Setidaknya ada gambarannya temen - temen yang bekerja di bidang Data.
Pengalaman : pernah kita open position utk Dept Data Management sejak tahun lalu, sayangnya para kandidat tidak ada yg mau berkantor onsite di Kalimantan, dan sampai sy tinggalkan perusahaan tsb posisi tersebut tidak pernah terisi dan hanya menjadi sejarah aja, masalah nya manajemen tidak memahami begitu pentingnya pengolahan data yang harus ditangani oleh profesional yg punya skill. Itu juga jadi permasalahan di perusahaan2 yg para pimpinannya masih old school dan tidak mau belajar kemajuan teknologi. Thanks Mira utk Video nya.
Wah saya Kalimantan Timur bang, klq boleh tau perusahaan nya di bidang apa ya? Job desc Dept Data Management itu apa saja?
Suka banget videonya, wajib ditonton. Sangat real. Video inilah yang sebenarnya dibutuhkan agar kita bisa melihat realita pekerjaan. Mau kerja di bidang apapun harus ada video pembanding semisal yang dilakukan mbak Mira ini. Jadi kita bisa lebih bersiap diri. Mksh videonya mbak Mira👍👍
40 tahun baru belajar data anlist....itupun karna terpaksa karna mutasi pekerjaaan,,jenuhh ,,stress,,tapi gpp lah...setidaknya karna belajar data analyst semua rekan kerja jadi respect karna dikira gwe orang pinter,,padahal baru belajar ..masih tahap dasborad
Keren.. age is just a number, serunya hidup disitu kok bang.. life is about struggling & itu seru yg penting kita sebagai individu tetep terus mau maju
Belajar di Bootcamp apa Om
Wah...salut...smgt mas 💪.kalo gak keberatan boleh share belajar di bootcamp mana ?
Thanks.
Masih tertarik min utk mencoba terjun ke dunia olah data,.. tapi video mimin ini bagus bgt.. dan setuju sie sy klo ga ada pekerjaan yg enak enak nya aja.. thx min utk videonya 👍👍
wow daging semuaaaaaa. it's my cup of tea! mau lagi tantangannya apa j. being snoopy to gain more 'bout the black sides. i'm so enthusiast to hear
valid, no debat, berkecimpug di data yg besar bikin sakit kepala, apalagi usernya rese dan dia sendiri ngga tahu maunya apa , hahahahha
baru kali ini channel indonesia menjawab keresahan yang newbie yg ikut bootcamp/career shifting ke DS/DA
Senang mendengarnya kalau ada yang terbantu :)
Bootcamp itu apa ya? kaya pelatihan gitu nya sih
@@MirasBlackbox sangat terbantu kak, thanks 🙏
"Tidak ada yg abadi di dunia ini kecuali PERUBAHAN, maka lakukan PERUBAHAN ke arah yg LEBIH BAIK"
Gw sih masih di PHP dan SQL server, tapi belajar data science/analyze dari UA-cam aja gratis, tapi dapet juga sih di kuliah S2 gw sekarang
gila, gw mabok sama cleansingan emang,haha dan itu membutuhkan konsentrasi tinggi, kita harus bisa memastikan data deviasi kita benar2 tidak terlalu besar dan valid, identifikasi parameter untuk support berlangsungnya ETL itu yang wow effort dan pengujiannya..kadang endingnya data tetep jadi berantakan ga bisa dipake karena deviasi ..
Thank You for the Honesty. Really Appreciate it.
Regex is a must sih. Itu yang kurang di ajarkan di bootcamp sepertinya
Orang IT harus punya 2 karakter atau bs d katakan wajib, 1) analisis error or not found 😂 2) problem solving
Terimakasih kak, ilmunya. Bagus banget penjelasan videonya :)
Smart ....dan insight-nya keren bgt. Jadi bahan pertimbangan utk anakku yg mau ambil prodi sains data. Anyway....thanks bgt ya 🙏
Wah, mantap penjelasannya mudah dicerna, untung nih pagi2 weekend ketemu video ini, Makasih kak Mira! Sukses terus ya
sdh lama gak update lagi mbak mira, ini bagus sekali padahal kontennya
Keren mba videonya. . Real life data work
the truth is not sexy but necessary, bekerja di bidang data juga termasuk "not sexy but necessary" ya ternyata ... 😁
Sebenarnya deg2an juga mau liat nih video krn takut kalo isinya... ternyata engga ada! Kupikir sisi gelap yg bekerja di bidang data itu adalah, sudah minim alias udah ga kepake lagi orang2nya, ternyata masih dibutuhkan ya cuma tekanan & serba serbi kerjaan aja kendalanya. Acceptable lah ya 🤩
Btw untuk poin "kita tidak bisa menyenangkan semua orang" krn si A minta ini & si B minta itu & masing2 menganggap kebutuhannya penting, trik yg ku lakukan di kerjaan biasanya sih kita terus terang & tanya balik aja, "pak/bu, kita lagi ada request/mengerjakan ini, kira2 mana dulu ya yg kita kerjakan supaya ga bentrok?", pasti atasan bakal kasih solusi kok selama nadanya ga nantang, tapi kita jujur minta solusi dari situasi yg kita hadapi saat itu, mereka pasti langsung deh jujur, "yudh kamu kerjain yg itu aja dulu, yg ini nanti bisa tapi jgn lama2" 😂
Iya benar. Itu namanya menentukan prioritas 👍
Terima kasih info Infonya.
Sedih di hiring sebagai data analyst perusahaan baru masih baru adopsi data, jadi data banyak yg najubilah bentuknya dan bahkan gak di simpan dengan proper, management juga blm ngerti fungsi da. Request beberapa hal yg krusial tapi management tidak mau ngasi akses 😂 minta ke pak bos dibilang iya entar ku mintain entar mulu sampe jamuran, blm lagi data tes yg anjir suka suka mereka ngasi nama tes apaan dan siapa suka suka mereka lah. Gue berasa buat mading koran pas cleaning data yup sobek tempel sobek tempel alias di pisah pisahin dulu baru bisa di cleaning trs baru bisa di gabung abis digabung di cleaning lagi. Data validation juga hiks, mereka bingung gue yg baru masuk lebih bingung lagi. Debat sama team lain gara gara data beda melulu, ngasi sugesti juga kagak di respon. Update dari team developer juga suka suka mereka tiap bulan bentuk laporan beda. New di data mending nyari perusahaan yg established teamnya yg punya senior untuk ngebimbing, biar gak kyk anak ilang 😭 ini harus bener bener di tanyain sih pas interview, part yg gue kelewat sebagai anak baru untuk nanya ada team dan senior nantinya gak. Jadi anak ilang itu susah ges
Kerja di perusahaan mana kak kalau boleh tau.
makasih kak atas insightnya....
Mantep penyajiannya. Hebat.
keren mbk pembahasannya, tpi klo ditambahin ke video case study setiap pembahasan gitu keknya nambah keren sih heheh
Nanti dipertimbangkan yaa. Terima kasih :)
Terimakasih kak atas infonya. Selama ini saya terpengaruh oleh hal hal tersebut padahal saya sendiri kurang ahli dan saya juga pernah ikut. Tapi ketika lihat kenyataan. Saya jadi mikir2 lg
Nice info kak, sukses teruss😊😊
makasih insight nya kak
Makasih kak
Kliatannya enak, tetapi itu dia.. walaupun gampang tapi banyak tetap aja butuh proses yang sangat lama, bahkan cuma untuk membersihkan data sekalipun... 😁😁
Sepertinya keresahan ini benar benar tulus 😂
Yes true 😂
Lg mau ikut course DA, udah punya gambaran kesulitan2nya,
Bener2 relalitanya memang begini
Makasih kak sharingnya
Kak. Buat video perbedaan gambaran singkat antara Data Science, data analis kakk
Udah adaa di video aku yang lain haha
Link dong kak
salfok sama topinya tokopedia, anyway thank you ilmunya kak
mencocokkan data tanggal dan angka dari sumber format suka suka
haha seru ini mah, bisa muter2 otak naik turun 😂
@@fajarfatahillah PR banget menyeragamkan format sistem terpadu. Maunya sih data terinput langsung jadi sekali setting. Disinilah peranan Programmer sangat dibutuhkan.
KEREN BANGET KAK, JADI PENGEN KERJA BARENG DALAM. 1 TEAM
Keren banget kak
Terima kasih banyak Kak
Apakah belajar di bidang keamanan data? Bidang data itu?
musuh terbesar data analyst itu selalu oknum dalam selimut, baik itu di lapangan maupun rekan bahkan petinggi manajemen, tujuan mereka adalah Penyimpangan dan kepentingan. seriously. harus berteman dengan dept ic atau auditor suka gak suka.
Thanks kak Mira untuk sharingnya, adakah sosmed atau linkedinnya mau izin follow dan belajar
Paling sering user ngga paham apa yang mereka inginkan, ketika mereka ditanya detail soal parameter permintaan datanya mereka pusing sendiri dan menggunakan kata "pokoknya" it totally getting worst when we works with ancient user yang kerja di perusahaan dengan kemajuan dan perubahan arah pengembangan bisnis yang cukup ekstrim..
Bener banget haha. Pokoknya2 itu emang bikin pusing. Kadang baru ketauan pas udah ditunjukin, ketauan kalo ternyata yang dia mau bukan kayak gitu 🥲
Pgnnya bos2 itu d kasih ide, kalau ga cocok dia nolak
Harus dibekali ilmu psikologi juga 😂
Pak bos bilang a bsk bilang b besoknya lagi bilang c 😂 strategi berubah tiap bulan kita kan bingung ya harus provide apa
makasih mba, boleh dijelasin mengenai experience junior DS, karena saya habis ikut bootcamp dan rencana career shifting
Wah, kebetulan jobdesk saat ini lebih dekat ke DA daripada ke DS. Kalau untuk experience real DS nya bisa lihat2 channel yang khusus DS mungkin
Junior ds itu analytics ny lebih susah dr analyst ga si takut bgt, soalnya kan ada cleaning data juga kita ya
Saya baru kepikiran mau ikut bootcamp, tapi jujur yg mba mira sampaikan ini udah jadi keresahan saya dari awal. Karna sebagaimana iklan bootcamp pada umumnya, pasti yg disampaikan yg wah2 nya aja, kalo mereka kasih boroknya yg ada malah bikin siswa ga mau daftar. Haha
Tapi meskipun tau begitu, saya masih tertarik bekerja dibidang data. Alasannya di era digital skrg ini, kebutuhan akan penggunaan dan pengolahan data semakin tinggi, bidang data adalah bidang yg akan terus berkembang kedepannya, kondisinya sudah sangat berbeda dibanding 5-10 tahun lalu.
Diantara data analyst, scientist, engineer, sbnrnya yg saya rasa lbh cocok utk saya adalah data engineer, tp sayangnya bootcamp utk jadi seorang data engineer sepertinya blm ada, yg bs ditemukan hanya scientist dan analyst. Tp sepertinya saya akan terjun ke analyst aja, dan pelan2 belajar kearah engineer. Kalau begitu kira2 bisa dilakukan kah mba?
Bisa. Banyak kok yang kayak gitu, awalnya dari analyst berujung ke DE
@@MirasBlackbox oh gitu ya mba, wah jadi makin excited. Tapi mba kalo boleh tau, ketika kita sudah jadi DA dan akan lanjut DE, sertifikasi apa yg mesti kita peroleh utk bisa diakui sbg DE?
@@stereodan7180 Kadang2 ketika jd Analyst, kita juga kerja bareng sama DE. Bisa belajar dr mereka, atau klo emang ada niatan mau kesana, minta assign project yg sedikit2 berhub ama DE (ini bs diomongin ama atasan si biasana). Terkadang ada company yg memungkinkan utk rotasi, pindah role kalo dirasa cocok.
Serifikasi ada bnyk si, salah satunya Google Professional Data Engineer certification.
@@stereodan7180 Tapi sertifikasi ga wajib si kalo uda ada pengalaman. Nice to have. Bisa dapet arahan yg lbh baik dalam belajar DE.
@@MirasBlackbox oh jadi gitu ya cara kerjanya. Makasih banyak pencerahannya ya mba Mira. Nanti kalo tiba2 muncul pertanyaan lagi, saya boleh tanya lagi ya? Hehe. Makasih....
Hi Mira, makasih insightnya ... sekedar tanya, kl untuk merapihkan data bukannya urusan data engineeering ya?
Betul. Kalau ada. Kalo ngga ada DEnya, BI/Analyst nya yg harus melakukan tugas DE terlebih dahulu.
@@MirasBlackbox thx for the info. Jd bisa bantu buat keputusan
Ada library buat bantu mempercepat data cleansing?
Gak ada 😂, krn bentuk data beda beda kondisinya beda beda library spesifik gak ada. Dan klk da kyknya harus mantengin data biar gak ada yg kelewat juga
Benar banget kak :')
Kak Mira kerja di toped kah?
Oh my god
Sedang mencari teman yang mau belajar bareng mengenai Data Science 😅
Bareng
mau
@@wizardryteacher_ yuk
Thank you infonya ka, jadi ragu pindah divisi 😁🤣
Kalau mau coba sebenernya gak apaapa. Tapi nggak jadi juga gapapa 🤣
@@MirasBlackbox salah satu yg bikin ragu adalah di kantor saya team data cuma 1 org ka dan fresh graduate. jd ragunya apakah bs banyak belajar kalo pindah divisi 😁
Situ mending pindah divisi, saya niatnya mau pindah bidang ini. Wkwkw
@@stereodan7180 sama, baru kepikiran banting stir ini
Relate banget:')
Wah tos dulu dong hehe
7:47 - 8:04 relate wkwkwk
Siapa ia paman nya iron man nya
Kakak kerja di Tokopedia ya ?
Kak, kalo data scientist itu mulai dari preprocessing sampe evaluation, itu dilakukan sendiri atau team ya?
Tergantung perusahaannya. Ada yg end to end ada yg fokus
Kagak ka.. gak kuat wkwkw
kosa kata nya hmmmm sesuatu deh 😊😁
Kk mira boleh minta IG nya donk?
aku yg lagi mau nyemplung belajar buat data science: 😐
Udah nyemplung bang?
Lebih susah dei data analyst ga si
Ngejelasin nya jgn sok2an pake bahasa inggris kak.. sy gak ngerti alias gak faham 😅
Ya ya paham, tapi kan bisa remote kerja