Siap Menjadi Data Analyst Handal, Kuasi 5 Kompetensi Utama Ini

Pada tahun 1995, kurang dari 10% populasi dunia menggunakan Internet. Sekarang, pengguna internet merupakan 58% dari populasi global dan menghasilkan lebih dari 2,5 triliun byte data setiap hari. Karena kemajuan teknologi terus melampaui jumlah orang dengan pengetahuan STEM yang relevan, ada kebutuhan yang semakin meningkat, lebih dari sebelumnya, khususnya permintaan untuk engineers, Data Scientist, dan Data Analyst. Permintaan untuk Data Analyst sangat tinggi sehingga gaji rata-rata untuk seorang analis data di AS adalah sekitar $70.000 per tahun!

Saat ini, dengan pendalaman konsep operasi data, semakin banyak perusahaan yang menyadari nilai strategi bisnis berbasis data dan menekankan partisipasi semua karyawan dalam operasi data. Mengembangkan kemampuan dan kompetensi dalam menganalisis data juga merupakan tren masa depan. Jadi, apakah kamu tahu bagaimana menjadi Data Analyst yang baik dan bagaimana tetap kompetitif di pasar kerja? 

Dalam artikel kali ini, DQLab akan berbagi 3 kompetensi utama yang perlu dikuasai oleh seorang Data Analyst yang handal. Pastikan 3 kompetensi utama ini sudah kamu miliki dan kamu sertakan dalam resume kamu ya! Apa saja ke-3 kompetensi utama tersebut? Yuk, simak penjelasannya!

1. Excel & SQL

Excel adalah alat analisis data umum dalam pekerjaan sehari-hari. Dan mudah untuk memulai dengan alat ini. Itu tidak hanya dapat membuat tabel dua dimensi sederhana, tabel bersarang kompleks, tetapi juga membuat diagram garis, diagram kolom, diagram batang, diagram area, diagram lingkaran, diagram radar, diagram kombo, diagram sebar, dll.

Selain itu, Excel dapat mengimplementasikan fitur yang lebih canggih, termasuk PivotTable (mirip dengan model analisis multidimensi Kubus BI), dan fungsi kompleks seperti Vlookup. Itu dapat dengan mudah memproses ratusan ribu keping data.

Belajar Excel adalah proses bertahap. Tahapannya secara umum ialah sebaga berikut:

• Dasar-dasar: pemrosesan data tabel sederhana, pencetakan, pembuatan kueri, pemfilteran, pengurutan

• Fungsi dan rumus: fungsi umum, penghitungan data tingkat lanjut, rumus array, referensi multidimensi

• Visualisasi: tampilan grafik, grafik lanjutan, plugin grafik

• PivotTable, pengembangan program VBA

Untuk menjadi Data Analyst, kita harus menguasai keterampilan Excel tingkat lanjut. Selain Excel, kemampuan selanjutnya yang harus dimiliki oleh seorang Data Analyst adalah SQL. Data Analyst yang handal harus terbiasa dengan database yang umum digunakan seperti Oracle, SQL Server, DB2, MySQL, PostgreSQL, MongoDB dsb. Selain itu, mereka tahu cara menulis Query SQL, termasuk berbagai fungsi statistik seperti join, group by, order by, different, sum, count, average, dll.

Selain keahlian penggunaan Query SQL, Data Analyst juga harus mengetahui tentang penyimpanan dan proses membaca database. Ketika berhadapan dengan volume data yang besar, bagaimana menemukan cara untuk mempercepat program, mengurangi traffic jaringan, dan meningkatkan keamanan database juga merupakan hal yang sangatlah penting.

Baca Juga : Belajar Data Analyst : Tips Sukses Interview Kerja Sebagai Data Analyst

2. Statistik & Visualisasi Data

Pertama, kamu harus mempelajari statistik secara sistematis. Pembelajaran mesin murni menekankan kemampuan prediksi dan implementasi algoritme, tetapi statistik selalu menekankan kemampuan interpretasi. kamu perlu memahami prinsip di balik data. Metode statistik berikut adalah semua yang dapat kamu pelajari.

• Metode statistik yang berkaitan dengan data mining: analisis regresi logistik multivariat, analisis regresi nonlinier, analisis diskriminan, dll.

• Metode kuantitatif: analisis sumbu waktu, model probabilitas, optimasi

• Analisis keputusan: analisis keputusan multi-tujuan, pohon keputusan, diagram pengaruh, analisis sensitivitas

• Analisis keunggulan kompetitif: mempelajari konsep analitis dasar melalui proyek dan kasus sukses

• Prinsip database: model data, desain database

• Analisis prediksi: analisis sumbu waktu, analisis komponen utama, regresi nonparametrik, pengendalian proses statistik

• Manajemen data: ETL (Extract, Transform, Load), tata kelola data, tanggung jawab manajemen, metadata

• Optimasi dan heuristik: pemrograman integer, pemrograman nonlinier, eksplorasi lokal, super-inspirasi (simulasi anil, algoritma genetika)

• Analisis Big Data: pembelajaran konsep data tidak terstruktur, teknologi MapReduce, metode analisis data besar

• Data mining: clustering (metode k-means, metode segmentasi), aturan asosiasi, analisis faktor, analisis waktu kelangsungan hidup

• Software-level Analytics: topik analitik di tingkat organisasi, TI dan pengguna bisnis, manajemen perubahan, topik data, presentasi dan komunikasi

Selain kemampuan statistik seperti yang dijelaskan di atas, seorang Data Analyst juga harus memiliki kemampuan untuk memvisualisasikan data. Mengapa? Karena hasil analisis data pada akhirnya disajikan kepada orang lain, dan keterampilan visualisasi juga menjadi ukuran yang sangat penting bagi Data Analyst. Data Analyst harus memastikan bahwa tipe bagan yang dipilih merupakan bagan yang tepat untuk data dan bahwa hasilnya ditampilkan dengan cepat dan jelas.

Alat visualisasi data seperti D3.js, HighCharts, Tableau, dan PowerBI semuanya memiliki keunggulannya masing-masing. kamu harus mahir setidaknya dalam satu alat visualisasi. 

Salah satu alat visualisasi yang jarang dibahas adalah FineReport yang dirancang berdasarkan konsep "pengembangan tanpa kode". FineReport dapat langsung dihubungkan ke semua jenis database, dan sangat mudah dan cepat untuk menyesuaikan berbagai laporan kompleks dan dasbor yang keren.

3. Bahasa Pemrograman : Python, R, HTML, CSS, & JavaScript

Kemahiran dalam beberapa bahasa pemrograman dapat membuat Data Analyst bekerja lebih fleksibel. Bahasa pemrograman cocok untuk semua jenis data. Pada bagian ini, DQLab akan membahas 3 bahasa pemrograman utama yang sebaiknya dimiliki oleh seorang Data Analyst. 

1) Python

Keuntungan terbesar Python adalah pandai menangani data dalam jumlah besar, dengan kinerja yang baik dan tidak ada waktu henti. Ini sangat cocok untuk perhitungan dan analisis yang rumit. Selain itu, sintaksis Python mudah dibaca. Ini lebih populer di kalangan staf IT karena kemampuannya untuk membuat grafik data dengan banyak modul.

2) HTML & JavaScript & CSS

Banyak software visualisasi berbasis web, dan pengembangan visualisasi tidak dapat dipisahkan dari bahasa pemrograman. Karena orang-orang menjadi lebih bergantung pada pekerjaan browser, fungsi browser web menjadi lebih baik dan lebih baik lagi. Dengan HTML, JavaScript, dan CSS, kamu dapat menjalankan program tampilan visual secara langsung.

3) R

Bahasa R adalah perangkat lunak analisis paling favorit bagi para ahli statistik. Ini open source dan gratis, dan fungsi grafiknya sangat kuat. R dirancang khusus untuk analisis data. Dan pada awalnya ditujukan untuk ahli statistik dan data scientist. Namun, karena meningkatnya popularitas analisis data, penggunaan bahasa R tidak dibatasi. Alur penggunaan R sangat jelas. Ada banyak toolkit yang mendukung R. Cukup muat data ke R dan tulis satu atau dua baris kode untuk membuat grafik data. 

Baca Juga : 3 Hal Utama yang Perlu Kamu Persiapkan Untuk Mendapatkan Role Sebagai Data Analyst

4. Yuk Pelajari Semua Kompetensi Itu Bersama DQLab!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

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

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis : Jihar Gifari

Editor : Annissa Widya 

Tags