FLASH PROMO!! AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 4 Jam 25 Menit 33 Detik 

4 Skill yang Harus Dimiliki Data Analyst agar Menarik Recruiter

Belajar Data Science di Rumah 19-September-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/cfe47da3a41fe452701993870df71e8f_x_Thumbnail800.jpeg

Rekrutmen data analyst semakin meningkat dari waktu ke waktu. Namun, jumlah sumber daya manusia yang mumpuni untuk direkrut masih cukup rendah. Menurut Biro Statistik Tenaga Kerja AS, jumlah lowongan pekerjaan untuk data analyst di US diperkirakan akan tumbuh sebesar 23 persen antara tahun 2021 dan 2031. Angka ini jauh lebih tinggi lima persen dari rata-rata pertumbuhan pekerjaan lain di negara tersebut. Pertanyaannya, mengapa jumlah tenaga yang proper untuk mengisi posisi data analyst masih kurang? Well, penyebab utamanya adalah karena skill yang dibutuhkan cukup kompleks.

Data analyst tidak hanya wajib menguasai skill teknis, namun juga skill non teknis seperti problem solving, team work, hingga komunikasi karena dalam pekerjaan sehari-harinya data analyst akan banyak berkolaborasi dengan tim lain dan mempresentasikan hasil temuannya kepada stakeholder atau tim terkait untuk bahan decision making yang lebih akurat. Selain skill non teknis, apa saja yang perlu dikuasai calon data analyst agar mudah dilirik oleh recruiter? Yuk simak penjelasannya di bawah ini!

1. Structured Query Language

Structured Query Language atau dikenal dengan SQL adalah bahasa standar yang digunakan untuk berkomunikasi dengan database. SQL berguna untuk memperbarui, mengatur, dan meminta data yang disimpan dalam database relasional, serta memodifikasi struktur data. Hampir semua data analyst memerlukan SQL untuk mengakses data dari database perusahaan. Oleh karena itu, skill ini bisa dikatakan sebagai keterampilan yang paling penting untuk dipelajari, khususnya untuk mendapatkan pekerjaan. Faktanya, dalam proses recruitment data analyst SQL selalu menjadi topik yang diujikan saat tes keterampilan.

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

2. Bahasa Pemrograman Statistik

Bahasa pemrograman statistik seperti R atau Python, digunakan oleh data analyst untuk melakukan analisis lanjutan dengan cara yang tidak dapat dilakukan Excel. Dengan bahasa pemrograman ini data analyst dapat membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan kumpulan data besar dengan lebih efisien. R dan Python adalah bahasa pemrograman yang bersifat open source. Data analyst tidak harus menguasai keduanya, namun paling tidak mahir salah satu dari kedua bahasa pemrograman tersebut. R dirancang khusus untuk analitik sedangkan Python relatif lebih populer dan cenderung menjadi bahasa yang lebih mudah dipelajari.

3. Machine Learning

Machine learning adalah cabang dari artificial intelligence (AI) yang menjadi salah satu perkembangan terpenting dalam data science. Data analyst menggunakan machine learning untuk membangun algoritma yang dirancang untuk menemukan pola dalam kumpulan big data. Data analyst pada umumnya tidak diharapkan memiliki penguasaan machine learning. Tetapi seorang data analyst yang memahami machine learning akan mendapat nilai plus dibandingkan kandidat lainnya.

4. Visualisasi Data

Menemukan insight dari data hanyalah salah satu bagian dari proses analisis data. Bagian mendasar lainnya adalah storytelling dengan insight tersebut untuk membantu menginformasikan keputusan bisnis yang lebih baik. Seorang data analyst harus dapat menggunakan chart, grafik, maps, dan representasi visual data lainnya untuk membantu menyajikan temuan dengan cara yang mudah dipahami. Ada berbagai tools yang bisa digunakan untuk membuat dashboard, misalnya tableau dan power BI. R dan Python juga bisa digunakan untuk membuat chart interaktif dan menarik.

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

Skill di atas bisa kita tuangkan dalam portofolio sehingga recruiter bisa menilai kemampuan kita melalui project yang telah kita kerjakan. Semakin beragam dan menarik project yang kita kerjakan, maka semakin besar nilai plus kita di mata recruiter.

Yuk bangun portofolio powerful dengan mengerjakan berbagai challenge dan project dari DQLab! Ada berbagai project dari berbagai bidang yang bisa kamu kerjakan, mulai dari bidang telco, finance, hingga marketing dan kesehatan. Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL ‘Introduction to Data Science’ dengan R dan Python sebagai langkah awal mengenal project-project dari DQLab.

Penulis: Galuh Nurvinda K


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 :