Yuk, Belajar Data Analyst dengan Tiga Bahasa Pemrograman Ini Bersama DQLab!

Data Analyst punya peran penting dalam mengubah data mentah menjadi insight yang bisa membantu perusahaan mengambil keputusan.

Untuk melakukan pekerjaan tersebut, kamu nggak hanya perlu memahami angka, tetapi juga perlu tahu cara mengambil, mengolah, dan menganalisis data dengan tools yang tepat.

Salah satu skill yang bisa kamu pelajari adalah bahasa pemrograman. Lalu, bahasa pemrograman apa saja yang umum digunakan untuk Data Analyst dan apa fungsi masing-masing?

Yuk, kenalan dengan Python, SQL, dan R sekaligus cari tahu skill lain yang perlu kamu siapkan!

1. Python untuk Mengolah dan Menganalisis Data

Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang populer untuk kebutuhan data karena memiliki banyak library yang memudahkan proses pengolahan dan analisis.

Dengan Python, kamu bisa melakukan data cleaning, exploratory data analysis (EDA), manipulasi data, hingga membuat visualisasi.

Beberapa library yang sering digunakan antara lain Pandas untuk manipulasi data, NumPy untuk komputasi numerik, dan Matplotlib untuk membuat visualisasi.

Misalnya, ketika memiliki dataset transaksi dalam jumlah besar, Python dapat membantu membersihkan data yang tidak lengkap, menghitung metrik tertentu, dan menemukan pola dari data tersebut.

Buat kamu yang ingin berkarier sebagai Data Analyst, mempelajari Python bisa menjadi investasi skill yang menarik.

Namun, nggak perlu langsung mempelajari semuanya sekaligus; mulai dari sintaks dasar dan latihan menggunakan dataset sederhana terlebih dahulu.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. SQL untuk Mengambil Data dari Database

Kalau Python banyak digunakan untuk mengolah dan menganalisis data, SQL (Structured Query Language) punya peran penting ketika kamu perlu mengambil data dari database.

Dalam pekerjaan Data Analyst, data yang dibutuhkan biasanya sudah tersimpan dalam database perusahaan sehingga kemampuan membuat query menjadi salah satu fundamental yang perlu dikuasai.

Dengan SQL, kamu bisa melakukan berbagai operasi seperti memilih data menggunakan SELECT, memfilter data menggunakan WHERE, mengelompokkan data menggunakan GROUP BY, hingga menggabungkan beberapa tabel menggunakan JOIN.

Misalnya, kamu ingin mengetahui total transaksi setiap kategori produk, kamu bisa menggunakan query SQL untuk mengambil dan mengelompokkan data tersebut.

Karena banyak pekerjaan analisis dimulai dari proses mengambil data yang tepat, kemampuan SQL menjadi salah satu skill yang cukup penting untuk dibangun sejak awal.

Semakin kompleks kebutuhan analisisnya, semakin kamu perlu memahami cara bekerja dengan database dan menulis query secara efektif.

3. R untuk Kebutuhan Analisis Data dan Statistik

Selain Python dan SQL, ada juga R yang dikenal sebagai bahasa pemrograman untuk kebutuhan statistik dan analisis data. R banyak digunakan untuk melakukan statistical analysis, exploratory data analysis, serta membuat visualisasi data.

R bisa menjadi pilihan ketika pekerjaanmu banyak berkaitan dengan analisis statistik atau pengolahan data yang membutuhkan metode statistik tertentu. Bahasa ini juga memiliki berbagai package yang dapat membantu proses analisis dan visualisasi.

Meski begitu, kamu nggak harus langsung menguasai Python, SQL, dan R sekaligus. Untuk pemula, lebih baik menentukan prioritas berdasarkan tujuan karier dan kebutuhan pekerjaan, kemudian memperdalam bahasa pemrograman secara bertahap.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Skill Apa yang Perlu Dipelajari Selain Bahasa Pemrograman?

Menjadi Data Analyst bukan berarti hanya belajar coding. Bahasa pemrograman memang membantu proses pengolahan data, tetapi kamu juga membutuhkan kemampuan lain agar hasil analisis bisa menghasilkan insight yang relevan.

Beberapa skill yang perlu kamu pertimbangkan antara lain:

• Statistik dasar, untuk memahami pola dan hasil analisis data.

• Data visualization, untuk menyajikan data dalam bentuk yang lebih mudah dipahami.

• Business understanding, agar analisis yang dilakukan sesuai dengan kebutuhan bisnis.

• Data storytelling, untuk menyampaikan insight kepada stakeholder.

• Communication, agar kamu bisa menjelaskan hasil analisis dengan jelas.

• Problem solving, untuk menentukan pendekatan yang tepat dalam menjawab masalah menggunakan data.

Jadi, kalau targetmu adalah menjadi Data Analyst, jangan hanya fokus menghafalkan syntax. Biasakan juga berlatih menggunakan data untuk menjawab pertanyaan atau menyelesaikan permasalahan tertentu.

5. Belajar Data Analyst Bersama DQLab

Belajar banyak skill sekaligus memang bisa terasa membingungkan, terutama kalau kamu belum tahu harus mulai dari mana.

Karena itu, learning path yang terstruktur bisa membantu kamu mempelajari fundamental secara bertahap tanpa harus melompat-lompat dari satu materi ke materi lainnya.

Kalau kamu ingin fokus membangun kemampuan Python dan SQL sebagai fondasi Data Analyst, kamu bisa mencoba Bootcamp Data Analyst with Python and SQL dari DQLab.

Pembelajaran ini bisa menjadi salah satu pilihan untuk memperkuat skill teknis yang memang sering digunakan dalam proses pengolahan dan analisis data.

Selain mempelajari bahasa pemrograman, usahakan untuk rutin mengerjakan latihan dan project.

Dengan begitu, kamu nggak hanya memahami teori, tetapi juga terbiasa menerapkan skill tersebut pada kasus yang lebih dekat dengan pekerjaan Data Analyst.

FAQ

1. Apakah Data Analyst wajib menguasai Python, SQL, dan R sekaligus?

Tidak harus. Kamu bisa mulai dari bahasa yang paling sesuai dengan kebutuhan karier, kemudian menambah skill lainnya secara bertahap.

2. Mana yang lebih dulu dipelajari, Python atau SQL?

Keduanya penting, tetapi kamu bisa memulai dari SQL untuk memahami cara mengambil dan mengolah data dari database. Setelah itu, Python bisa dipelajari untuk memperdalam proses data cleaning, analisis, dan automasi.

3. Apakah cukup belajar bahasa pemrograman untuk menjadi Data Analyst?

Belum. Kamu juga perlu memahami statistik, data visualization, business understanding, data storytelling, communication, dan problem solving agar dapat menghasilkan insight yang relevan dari data.

Tags

transformasi digital data analyst Data Scientist Excel Data Science