Belajar Menjadi Data Analyst dari Nol: Skill dan Tips Sukses

Peran data analyst kini menjadi salah satu posisi paling dicari di berbagai industri. Dengan kemampuan untuk mengolah, menganalisis, dan menyajikan data menjadi insight yang bernilai, seorang data analyst berkontribusi langsung pada pengambilan keputusan strategis bisnis. Menariknya, kamu tidak harus punya latar belakang IT atau statistik untuk memulai. Dengan strategi belajar yang tepat, siapa pun bisa membangun karier sebagai data analyst dari nol.

1. Apa Itu Data Analyst?

Data analyst adalah profesional yang bertugas mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data untuk menghasilkan informasi yang dapat digunakan oleh perusahaan. Hasil analisis tersebut biasanya disajikan dalam bentuk visualisasi atau laporan agar lebih mudah dipahami oleh tim non-teknis, seperti manajemen atau tim bisnis. Fokus utama seorang data analyst adalah menjawab pertanyaan bisnis dengan dasar data yang kuat dan objektif.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Skill yang Wajib Dimiliki

Untuk bisa bekerja secara efektif, data analyst perlu menguasai berbagai keterampilan, baik teknis maupun non-teknis. Kombinasi keduanya sangat penting dalam proses analisis dan penyampaian insight kepada stakeholder.

a. Hard skill

Keterampilan teknis mencakup penguasaan alat dan metode statistik, kemampuan menggunakan Excel, SQL, Python, serta tools visualisasi data seperti Tableau atau Power BI. Selain itu, memahami konsep data cleansing, data wrangling, dan exploratory data analysis (EDA) juga sangat penting.

b. Soft skill

Keterampilan komunikasi, pemikiran analitis, dan kemampuan memecahkan masalah sangat dibutuhkan untuk menerjemahkan data menjadi solusi nyata. Seorang data analyst juga harus teliti dan mampu bekerja secara kolaboratif, terutama dalam tim lintas fungsi.

3. Tools yang Harus Dikuasai

Ada beberapa tools utama yang wajib dikuasai oleh calon data analyst. Excel dan Google Sheets untuk analisis dasar, SQL untuk pengambilan data dari database, Python atau R untuk analisis lanjutan, serta tools visualisasi seperti Tableau atau Data Studio. Menguasai tools ini akan sangat membantu dalam mengerjakan proyek nyata dan membangun portofolio.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Langkah-Langkah Belajar dari Nol

Belajar data analysis bisa terasa rumit jika tidak tahu harus mulai dari mana. Berikut langkah-langkah yang bisa kamu ikuti secara bertahap:

a. Pahami konsep dasar data dan statistik

Pelajari konsep statistik dasar seperti mean, median, standar deviasi, dan korelasi. Ini adalah pondasi dari analisis data yang akan kamu kerjakan nantinya.

b. Mulai dari Excel & SQL untuk analisis dasar

Excel cocok untuk mengenal proses analisis secara manual, sedangkan SQL membantu kamu berinteraksi langsung dengan database. Keduanya adalah keterampilan dasar yang harus dikuasai di tahap awal.

c. Belajar Python untuk analisis lanjutan

Setelah memahami dasar analisis, kamu bisa mulai belajar Python. Bahasa ini sangat populer di kalangan data analyst karena fleksibel dan kaya library seperti pandas, numpy, dan matplotlib.

d. Coba project kecil: analisis dataset publik

Cari dataset dari Kaggle atau Google Dataset Search dan lakukan analisis sederhana. Dokumentasikan prosesmu untuk bahan portofolio.

e. Bangun portofolio

Portofolio adalah cara terbaik menunjukkan kemampuanmu. Gunakan GitHub atau platform pribadi untuk mengunggah hasil proyek, notebook analisis, dan visualisasi datamu.

f. Ikut komunitas

Bergabung dengan komunitas seperti DataTalks, forum DQLab, atau grup data analyst di LinkedIn bisa memperluas koneksi dan membuka peluang belajar dari sesama praktisi.

5. Tips Sukses Menjadi Data Analyst

Membangun karier sebagai data analyst tidak hanya soal menguasai tools dan teori, tapi juga tentang membentuk kebiasaan dan pola pikir yang tepat. Berikut beberapa tips yang bisa membantumu sukses di bidang ini:

• Jangan hanya membaca atau menonton tutorial. Mengerjakan langsung proyek analisis data, meskipun kecil, akan jauh lebih bermakna dibanding sekadar memahami konsep secara pasif.

• Dunia data berkembang cepat. Luangkan waktu secara rutin untuk update skill, entah dengan belajar teknik baru, menjajal tools baru, atau membaca insight dari praktisi data.

• Bertanya ke praktisi yang lebih senior, ikut forum diskusi, dan terlibat dalam komunitas akan mempercepat proses belajarmu. Banyak juga peluang karier datang dari jaringan ini.

• Trial & error adalah bagian dari proses. Setiap error di code atau data justru jadi peluang belajar. Nikmati proses ini sebagai bagian dari pertumbuhan profesionalmu.

  
  

Merasa banyak yang harus dipelajari? Tenang, kamu tidak harus menjalaninya sendirian. Kalau kamu butuh jalur belajar yang terarah dan langsung relevan dengan kebutuhan industri, ada program Bootcamp Data Analyst with Python and SQL dari DQLab. Apa kelebihannya?

• Belajar Python & SQL dari dasar, cocok untuk pemula

• Studi kasus industri yang langsung bisa dipraktikkan

• Proyek analisis data untuk membangun portofolio

• Akses ke mentor & komunitas profesional

Bangun skill, portofolio, dan jaringan profesional dalam satu program bersama DQLab!

FAQ:

1. Apakah saya bisa jadi data analyst tanpa background IT?

Bisa! Banyak data analyst berasal dari latar belakang non-teknis. Yang penting adalah kemauan belajar dan konsistensi.

2. Apakah belajar Python wajib untuk jadi data analyst?

Python sangat disarankan karena fleksibel dan digunakan luas di industri, terutama untuk analisis data lanjutan dan otomatisasi.

3. Berapa lama belajar untuk bisa bekerja sebagai data analyst?

Tergantung intensitas belajar, rata-rata orang bisa siap kerja dalam 4–6 bulan jika belajar secara konsisten dan fokus pada praktik.