FLASH PROMO 90% + 50%! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 180K
Bebas Akses 65 Modul Data Interaktif, Mentoring, Portofolio Data, dan Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 0 Jam 47 Menit 15 Detik 

4 Skill Data Analyst yang Tidak Boleh Terlewati

Belajar Data Science di Rumah 31-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/6944046d599e87e0c5177a5e969df3e2_x_Thumbnail800.jpg

Di dunia yang digerakkan oleh teknologi saat ini, data dikumpulkan, dianalisis dan ditafsirkan untuk memecahkan berbagai masalah bisnis. Dengan karir sebagai data analyst, kamu dapat memainkan peran yang menentukan dalam pertumbuhan dan kesuksesan suatu organisasi.


Data Analyst meninjau data dan menentukan cara memecahkan masalah menggunakan data, mempelajari wawasan penting tentang pelanggan bisnis dan meningkatkan keuntungan. Selain itu juga dapat mengkomunikasikan informasi ini dengan pemangku kepentingan utama, termasuk kepemimpinan perusahaan. 


Bagi mayoritas perusahaan yang saat ini menyadari nilai strategi bisnis yang digerakan oleh data, pasti mereka sangat aware dengan sumber daya manusia yang memiliki minat dan bakat untuk memberikan wawasan tentang informasi yang dikumpulkan secara konstan. Terlepas dari seperangkat skill teknik yang harus dikuasai untuk berkarir sebagai data analyst. 


Seorang data analyst terbaik juga harus memiliki soft skill penting yang wajib dimiliki dan akan sangat bermanfaat ketika sudah terjun ke dunia profesional. Untuk itu, artikel ini akan merangkum 4 soft skill yang wajib dimiliki oleh seorang data analyst.


Baca terus untuk mengetahui apakah kamu sudah memiliki beberapa kualitas yang diperlukan untuk karir ini,yuk!


1. Attention to Detail

data analyst


Dalam banyak hal, profesi data analyst mirip seperti mencari jarum ditumpukan jerami. Data analyst harus dapat melihat petunjuk kecil yang mengarah ke pesan yang lebih besar yang bersembunyi dalam sekelompok data.


Attention to detail juga berguna ketika data analyst membangun proses yang secara efisien menangkap dan mengurutkan data. Kesalahan kecil dalam satu baris kode dapat membuat seluruh alur kerja serba salah. Data analyst harus selalu mencari kesalahan kecil yang dapat menyebabkan masalah yang lebih besar dalam sistem.


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


2. Curiosity

data analyst

Mengutip dari frasa Albert Einstein yaitu “I have no special talent. I am only passionately curious“.Tidak perlu diragukan lagi bahwa frasa tersebut sangat tepat dan berkorelasi dengan pada Data Scientist. Curiosity atau keingintahuan didefinisikan sebagai rasa keinginan untuk memperoleh lebih banyak pengetahuan. 


Sebagai seorang Data Scientist, kamu harus dapat mengajukan pertanyaan tentang data karena Data Scientist akan menghabiskan sekitar 80 persen dari waktu mereka untuk menemukan dan menyiapkan data mulai pertanyaan seperti apakah fitur-fitur itu bermakna dan apakah dapat mencerminkan apa yang kamu maksudkan ? atau apa artinya jika terdapat missing value, dan apa yang harus kamu mengatasinya ?


Curiosity penting karena bidang Data Scientist merupakan bidang yang berkembang sangat cepat, sehingga kamu perlu memperbaharui pengetahuan kamu secara teratur salah satunya dengan membaca konten online dan membaca buku-buku yang relevan dengan trend dalam Data Scientist. 


Selain itu, dengan memiliki rasa curiosity mungkin ketika kamu dihadapkan oleh banyak data kamu tidak melihat banyak insight dalam data tersebut. Tetapi, jika kamu memiliki rasa keingintahuan memungkinkan kamu untuk menyaring data tersebut untuk menemukan jawaban dari rasa penasaran kamu dan mendapat lebih banyak insight.


3. Storytelling

Selain memvisualisasikan data, seorang data scientist memiliki tugas untuk melakukan storytelling hasil analisis yang telah dilakukan. Untuk itu, softskill seperti mempresentasikan data perlu dimiliki oleh data scientist handal. 


data analyst


Dengan melakukan data storytelling, kamu dapat mengemas hasil analisis yang rumit dengan bahasa yang lebih sederhana sehingga audience kamu yang berasal dari lain divisi bisa memahami informasi yang telah kamu sampaikan. Dengan bercerita secara emosional memiliki dampak yang akan lebih mudah diingat oleh audience. 


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


4. Business Intuition

data analyst


Seorang data scientist harus memahami bisnis proses suatu perusahaan atau organisasi untuk dapat memahami permasalahan yang perlu diselesaikan. Data scientist melakukan tugas dan peran ganda, dimana mereka tidak hanya harus tahu tentang hal teknis dibidang mereka sendiri dan bagaimana menavigasi data, tetapi mereka harus mengetahui proses bisnis dan bidang dimana mereka bekerja.


Dengan memahami proses bisnis suatu organisasi atau perusahaan tempat mereka bekerja, cukup untuk menyelesaikan masalah saat ini dan mempertimbangkan bagaimana data dapat mendukung pertumbuhan dan kesuksesan di masa depan.


Softskill ini merupakan langkah awal yang tepat dan wajib dikuasai oleh data scientist untuk menyelesaikan berbagai masalah dalam suatu industri.


Sahabat DQ ingin berkarir di bidang data science tapi, tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu? Yuk, mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir.


Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

  • Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  • Pilih menu Learn

  • Pilih menu Career Track

  • Lalu Pilih menu Data Analyst


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :