PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 35 Menit 44 Detik 

3 Skill Vital Seorang Data Analyst yang Perlu Dikuasai

Belajar Data Science di Rumah 10-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/23a8cf7b4d76edc425997ae5606c9d79_x_Thumbnail800.jpg

Skill adalah kemampuan untuk menggunakan akal, pikiran, ide, dan kreativitas dalam mengerjakan, mengubah maupun untuk membuat sesuatu yang lebih bermakna sehingga dapat menghasilkan hasil pekerjaan yang maksimal. Setiap profesi tentunya membutuhkan skill-skill yang berbeda. Untuk profesi Data Analyst sendiri terdapat skill wajib yang perlu dikuasai untuk membantu dan juga memaksimalkan hasil kerja seorang Data Analyst.


Data Analyst memiliki tugas untuk mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data dari berbagai sumber data yang dimiliki perusahaan. Data yang dikelola juga bukan hanya angka melainkan juga karakter, huruf, dan lain sebagainya. Analisa atau menganalisa juga sangat penting untuk seorang Data Analyst. Sebanyak 77% organisasi top menganggap data analytics sebagai komponen penting dari kinerja bisnis. Artinya, profesi terkait data analytics ini berpengaruh besar pada kebijakan perusahaan dan strategi pemasaran. Alasan itulah yang membuat seorang Data Analyst harus memiliki kompetensi yang baik, berikut adalah skill-skill yang perlu dikuasai oleh seorang Data Analyst yaitu :


1. Data Cleaning Skill yang Wajib Dikuasai

80% pekerjaan Data Analyst adalah membersihkan dan juga mempersiapkan data-data yang akan digunakan. Oleh karna itulah skill inilah merupakan komponen penting untuk Kamu dapat bekerja menjadi seorang ahli data. Data cleaning/ data cleansing adalah proses dalam menyiapkan data untuk dilakukan analisis dengan cara memodifikasi ataupun menghapus data-data yang tidak relevan, duplikat, tidak terformat, dan data yang salah.


Didalam dunia data terdapat ungkapan yang sudah sering digunakan untuk sesama ahli data yaitu “ garbage in, garbage out”. Maka dari itulah data cleansing adalah merupakan proses yang sangat diperlukan untuk menjaga kualitas data dan memastikan tidak terjadi adanya kesalahan saat menginput data sehingga output yang dihasilkan juga berkualitas dan dapat dipertanggung jawabkan.


Terdapat banyak alasan mengapa data tidak bisa langsung digunakan ke dalam algoritma, salah satunya yaitu :

  • Kesalahan Input, Ada banyak kemungkinan manusia melakukan kesalahan input. Mereka mungkin kesalahan ketik, salah perhitungan, atau salah membaca. untuk form terbuka, seperti teks yang tidak terdeteksi, mungkin ada kesalahan ketik yang tidak akan dikenali oleh komputer

  • Duplikat, setiap harinya seorang Data Analyst dapat menginput berjuta-juta data, terkadang terdapat double click yang membuat data tersebut terduplikat

  • Kurangnya Standarisasi, bila kita menggunakan berbagai sumber data, kurangnya standarisasi adalah normal. Untuk mencapai hasil yang benar, semua data yang serupa harus diwakili dengan input yang sama. Hal ini wajib, tetapi untuk mencapai hasil ini kita harus melakukan berbagai macam cara.


Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer


2. Pemahaman Bahasa Pemrograman

Bahasa pemrograman atau sering dikatakan sebagai bahasa komputer, adalah sekumpulan instruksi untuk memerintah komputer agar dapat mengolah data sesuai dengan langkah-langkah penyelesaian yang telah ditentukan oleh programmer. Bahasa pemrograman mempunyai 3 level yaitu :

  • Bahasa Program Tingkat Rendah

    Di dalam bahasa ini berisi instruksi-instruksi menggunakan kode binary yang ditujukan langsung kepada komputer. Kode tersebut langsung diolah oleh komputer tanpa harus melalui proses kompilasi.


  • Bahasa Program Tingkat Menengah

    Di dalam bahasa ini berisi instruksi yang berupa kode mnemonic ADD, SUB, DIV, STOLOD, JMP, dan lain sebagainya. Berbeda dengan dengan level sebelumnya, instruksi ini harus diterjemahkan dahulu kedalam bahasa mesin menggunakan teknik kompilasi.


  • Bahasa Program Tingkat Tinggi

    Berbeda dengan level lainya tingkat ini menggunakan bahasa alamiah yang dimengerti oleh manusia, seperti bahasa inggris atau matematika. Tingkatan ini ada untuk mengatasi kekurangan dari level sebelum-sebelumnya.


Bahasa pemrograman merupakan hal yang krusial untuk seorang Data Analyst. Dengan bahasa program Kamu dapat melakukan analisis numerik, dan statistik dengan set data besar. SQL (Structured Query Language) adalah bahasa program yang dirancang untuk mengelola data dalam basis data relasional dan  saat ini metode ini merupakan metode yang paling sering digunakan untuk mengakses data dalam database.


3. Kuasai Komunikasi yang Baik

Komunikasi efektif memiliki banyak manfaat di berbagai aspek pada karier. Seperti untuk kerjasama tim dan juga untuk perkembangan karir profesional mu sendiri. Kamu mungkin pernah melihat iklan lowongan pekerjaan dan recruiter mencantumkan “dapat berkomunikasi dengan efektif” sebagai salah satu persyaratan melamar. Tentu saja hal ini ada tujuannya.


Walaupun sebagai Data Analyst merupakan profesi yang berfokus dengan data, namun komunikasi merupakan soft skill wajib yang harus Data Analyst kuasai. Data Analyst juga tidak bisa bekerja sendiri Kamu membutuhkan tim untuk menyelesaikan project kamu. Maka dari itu komunikasi yang baik berperan penting disini. Sebaik-baiknya Data Analyst dalam mengelola data namun jika ia tidak dapat menyampaikan informasi tersebut kepada orang lain maka pengolahan data tersebut tidak akan maksimal.


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


4. Yuk Dalami Skill-skill Data Analyst Bersama DQLab

Yuk bangun karir kamu sekarang bersama dengan DQLab platform belajar online! Banyak fasilitas yang diberikan oleh DQLab untuk kamu loh.

  • Kuis

    DQLab sendiri menyediakan quiz-quiz yang dapat diakses untuk mengetes seberapa kamu paham dengan materi yang disampaikan. Dengan Kuis ini kamu juga dapat melihat seberapa baik kamu dalam melakukan analisis data.

  • Sign Up dan dapat Module Gratis

    Sign up untuk mendapatkan module GRATIS “Introduction to Data Science” Module ini tersedia dalam bentuk bahasa R dan juga Python. Kedua bahasa pemrograman tersebut adalah bahasa yang paling banyak digunakan.

  • Live Code Editor

    Dengan adanya LIve code editor untuk Kamu bisa belajar dan langsung menerapkanya pada dalam praktek secara real time. Terdapat timer yang dapat membuat kalian tidak idle selama 30 menit sejak sesi dimulai. Fitur ini digunakan sebagai mekanisme perlindungan sistem pada sesi belajar di DQLab dan memastikan keamanan data pengguna 

  • Sertifikat. 

    Dengan mengambil sertifikat membuat Kamu semakin mahir dalam bidang yang Kamu ambil. Setelah kamu berhasil menyelesaikan modul-modul yang ada di DQLab  Kamu akan mendapat “Certificate of Completion”. Dengan ini kamu selangkah lebih maju menjadi seorang praktisi data.



Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!