DOBEL DISKON 95% + 10% SPESIAL PROMO PUNCAK 7.7!
Belajar Data Science Paket Premium cuma 6 Bulan Hanya 177K!
SERBU SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 2 Hari 9 Jam 35 Menit 0 Detik 

4 Skill Utama Data Analyst yang Wajib Dikuasai oleh Entry-Level

Belajar Data Science di Rumah 02-April-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1e7d1f680473e679992f636de9f8a3f0_x_Thumbnail800.jpg

Jika kita berbicara mengenai profesi yang populer, maka Data Analyst menjadi salah satu topik pembicaraan yang menarik. Jika dilihat di situs-situs lowongan kerja, kita bisa menemukan banyaknya perusahaan dari berbagai bidang yang membuka lowongan untuk posisi Data Analyst. Untuk para Fresh Graduate, profesi ini bisa sebagai salah satu pilihan yang tepat dengan memulai karir sebagai Data Analyst di Entry-Level.


Jika menurut kamu berpikir menjadi Data Analyst Entry-Level merupakan pilihan yang tepat dan cocok untuk berkarir, mungkin kamu akan bertanya-tanya, jadi Data Analyst harus bisa apa aja sih? Keterampilan seperti apa yang harus dimiliki dan difokuskan yang nantinya bisa dikembangkan agar bisa maju menjadi seorang Data Analyst? Pada artikel DQLab kali ini, akan membantu kamu dan memberikan informasi seputar skill Data Analyst yang wajib dimiliki untuk Entry-Level sekalipun! Penasaran? Yuk, simak artikel berikut ini.


1. SQL dan NoSQL

Data Analyst

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa standar yang biasa digunakan untuk database. Seorang Data Analyst harus mampu mengoperasikan SQL baik untuk mengekspor maupun untuk mengimport data. SQL digunakan oleh Data Analyst untuk mengupdate, mengelola, dan meng-query data yang disimpan pada database relasional. SQL juga bisa digunakan untuk memodifikasi data yang akan digunakan. 


Di sisi lain, terkadang rekruter juga menguji Data Analyst menggunakan tools NoSQL. Oleh karena itu, kamu juga harus fokus membangun diri untuk mempelajari database NoSQL. Seperti namanya, sistem database NoSQL tidak mengatur kumpulan data menggunakan bentuk relasional. Salah satu jenis database NoSQL yang terkenal dan bisa kamu coba untuk menjadi seorang Data Analyst adalah MongoDB.


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


2. Visualisasi Data

Data Analyst

Ketika selesai melakukan analisis data maka seorang Data Analyst perlu mempresentasikannya. Hasil analisis data itu perlu dipresentasikan dengan cara yang jelas dan mudah dipahami. Oleh karena itu, disinilah pentingnya memiliki kemampuan untuk membuat visualisasi data serta penguasaan beberapa tools visualisasi. Visualisasi data dapat ditampilkan dalam berbagai macam bentuk seperti grafik, diagram, histogram, dan lainnya. Beberapa tools yang sering digunakan untuk visualisasi data seperti Tableau, Google Data Studio, Fine Report, dan masih banyak lagi. Dengan memiliki skill analisis data, seorang Data Analyst dapat mengkomunikasikan hasil analisis dengan lebih menarik, mudah dan efektif.


3. Bahasa Pemrograman: Python dan R 

Data Analyst

Top skill Data Analyst ketiga adalah bahasa pemrograman statistik. Mengapa skill ini penting? Karena semakin banyak bahasa pemrograman yang kamu pahami dan kuasai, akan membantu kamu lebih baik dalam melakukan pekerjaan sebagai seorang Data Analyst. Beberapa contoh bahasa programming statistik yang paling sering digunakan adalah Python atau R. 


Python digunakan Data Analyst untuk mengolah data hingga menyajikan data dalam bentuk grafik atau plot. R digunakan untuk pengolahan data dengan macam-macam teknik statistik yang disediakan serta memudahkan visualisasi data yang interaktif. Namun yang terpenting, selain karena fungsinya yang bervariasi, mempelajari bahasa Python dan R pun tidak begitu sulit.


4. Software Spreadsheet: Microsoft Excel

Data Analyst

Menguasai software spreadsheet adalah kemampuan paling dasar yang harus dimiliki seorang Data Analyst. Kamu pastinya sudah tahu bahwa software spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Google Spreadsheet dapat membantu Data Analyst mengumpulkan data dan mengolahnya. Umumnya di perusahaan seperti start up, database pertama yang mereka gunakan adalah Excel. Meskipun bahasa pemrograman, seperti Python dan R lebih cocok menangani kumpulan data besar, nyatanya Excel masih banyak digunakan untuk analisis yang cepat dan ringan.


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


5. Yuk Persiapkan Skills Data Analyst bersama DQLab!

Ingin mempelajari semua skills Data Analyst plus dipertemukan dengan recruiter? Yuk asah dan perdalam skills Data Analyst kamu bersama DQLab! Pelajari modul, challenge, dan program lainnya dari DQLab untuk meningkatkan pemahaman kita mengenai data dan aplikasikan materinya langsung menggunakan live code editor pada platform belajar DQLab.


Klik button di bawah ini untuk sign up atau akses melalui DQLab.id dan nikmati modul gratis ‘Introduce to Data Science’ serta ebook menarik untuk memperdalam pengetahuanmu mengenai tools Data Analyst. Selamat belajar!


Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!