Anda akan memulai studi kasus Power BI ini dengan mengimpor dan membersihkan himpunan data lowongan pekerjaan menggunakan Power Query. Setelah itu, saatnya Anda menyingsingkan lengan untuk melakukan eksplorasi data awal.

Analisis pasar kerja dengan Power BI

Pertanyaan EDA yang perlu diajukan

Impor data dengan Power Query

EDA awal dengan Power Query

Analisis tren lowongan kerja

Pembersihan data untuk jabatan pekerjaan

Dampak lama pengalaman terhadap gaji

Tren yang ditemukan dengan EDA

Analisis Eksploratori

Tim DataSearch masih membutuhkan jawaban. Untungnya, mereka memiliki Anda di tim! Pada bab ini, Anda akan terus menerapkan keterampilan Power BI untuk mengekstrak wawasan data dengan alat seperti DAX dan mulai membangun visualisasi data yang unik.

Analisis wawasan pasar

Options

In Scope

Out of scope

Wawasan utama untuk difokuskan

Pembersihan dan analisis keterampilan

Kemungkinan kemunculan keterampilan dalam lowongan kerja

Tren keterampilan dari waktu ke waktu

Menelusuri detail deskripsi pekerjaan utama

Rekomendasi pekerjaan lain

True

False

Tren dari analisis

Menganalisis Tren Pasar

Sudah hampir waktunya menyerahkan solusi akhir. Pada bab terakhir ini, Anda akan menggabungkan semua wawasan dari daftar pekerjaan yang telah Anda temukan ke dalam dasbor Power BI interaktif untuk tim DataSearch.

Membangun dasbor analisis pasar kerja

Cara merancang dashboard

Mulai template dasbor

Merancang tata letak dashboard

Menjelajahi keterampilan teratas untuk pekerjaan

Gauge gaji untuk perusahaan

Menambahkan interaktivitas dengan bookmark

Penutup studi kasus

Pembangunan Dasbor

Metadata sheet

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Dalam studi kasus Power BI ini, Anda akan mengeksplorasi himpunan data lowongan pekerjaan dunia nyata untuk mengungkap wawasan bagi perusahaan rekrutmen fiktif bernama DataSearch. Dengan memanfaatkan pembelajaran dari kursus sebelumnya, Anda akan menggunakan Power Query untuk menyelidiki dan membersihkan data guna mengetahui keterampilan apa yang paling diminati untuk data scientist, data analyst, dan data engineer. Selanjutnya, Anda akan menggunakan DAX untuk membangun visualisasi yang informatif atas temuan Anda. Terakhir, Anda akan menggabungkan semuanya dengan memanfaatkan seluruh kemampuan Power BI untuk membuat dasbor bisnis sehingga Anda dapat menjawab pertanyaan untuk tim DataSearch.

<h2>Terapkan Keterampilan Anda dengan Studi Kasus Power BI</h2>
Dalam studi kasus Power BI ini, Anda akan menganalisis dataset lowongan pekerjaan dunia nyata untuk mengungkap wawasan bagi perusahaan rekrutmen fiktif, DataSearch. 
<br><br>
<h2>Gunakan Power Query untuk menganalisis dan membersihkan data.</h2>
Dengan menggunakan pengetahuan yang telah Anda peroleh dari kursus sebelumnya, Anda akan menggunakan Power Query untuk menganalisis dan membersihkan data guna menentukan keterampilan apa yang paling diminati untuk data scientist, data analyst, dan data engineer. 
<br><br>
<h2>Gunakan DAX untuk Membuat Visualisasi yang Bermanfaat</h2>
Anda akan menggunakan DAX untuk membuat visualisasi yang informatif dari temuan Anda. Akhirnya, Anda akan menggabungkan semua elemen tersebut menggunakan semua fitur yang ditawarkan oleh Power BI untuk membuat dashboard bisnis, sehingga Anda dapat menjawab pertanyaan dari tim DataSearch.


Data Visualization in Power BI

Introduction to DAX in Power BI

Bantu perusahaan fiksi dalam studi kasus Power BI ini. Gunakan Power Query, DAX, dan dasbor untuk temukan pekerjaan data paling dicari!

Studi Kasus: Menganalisis Data Pasar Kerja di Power BI

Software Engineer dan Data Engineer memiliki himpunan keterampilan yang sangat mirip.

SQL adalah keterampilan utama untuk semua pekerjaan di bidang data science.

Bahasa pemrograman teratas untuk data scientist adalah Objective-C.

Industri berbasis teknologi memiliki permintaan yang lebih rendah untuk peran data science.

Sebagian besar lowongan pekerjaan berasal dari perusahaan berukuran besar.

Tren dari analisis

Studi Kasus: Menganalisis Data Pasar Kerja di Power BI

Latihan interaktif langsung