Belajar Menjadi Data Analyst dari Nol: Skill dan Tips Sukses

Peran data analyst kini menjadi salah satu posisi yang dibutuhkan oleh berbagai industri. Kemampuan untuk mengolah, menganalisis, dan menyajikan data menjadi insight yang bernilai membuat data analyst berperan dalam membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih terukur. Menariknya, kamu tidak harus memiliki latar belakang IT atau statistik untuk mulai mempelajari bidang ini.

Hal yang lebih penting adalah kemauan untuk memahami konsep dasar data, terbiasa berpikir secara analitis, dan mau berlatih menggunakan berbagai tools analisis. Kamu bisa membangun skill data analyst mulai dari nol, lho, sahabat DQLab! Simak penjelasan berikut ini!

1. Apa itu Data Analyst?

Data analyst adalah profesional yang bertugas mengumpulkan, membersihkan, mengolah, dan menganalisis data untuk menghasilkan informasi yang dapat digunakan oleh perusahaan. Data yang digunakan dapat berasal dari berbagai sumber, seperti database perusahaan, hasil survei, transaksi penjualan, hingga data operasional.

Namun, pekerjaan data analyst tidak berhenti pada pengolahan angka. Seorang data analyst perlu memahami apa yang ingin diketahui dari data dan mengapa analisis tersebut dilakukan. Karena itu, proses analisis biasanya dimulai dari pertanyaan atau permasalahan bisnis.

Hasil analisis kemudian dapat disajikan melalui laporan, tabel, maupun visualisasi data agar lebih mudah dipahami oleh stakeholder, termasuk tim bisnis dan manajemen yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Dengan demikian, fokus utama data analyst adalah mengubah data mentah menjadi insight yang dapat membantu menjawab pertanyaan bisnis dan mendukung pengambilan keputusan.

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 nonteknis. Penguasaan tools saja belum cukup karena seorang data analyst juga perlu memahami cara membaca data, menemukan pola, dan menjelaskan hasil analisis kepada orang lain.

a. Hard skill

Hard skill data analyst mencakup kemampuan menggunakan tools dan metode yang digunakan dalam proses analisis data. Beberapa di antaranya adalah Microsoft Excel, SQL, Python, Statistik dasar, dan data visualization menggunakan tools seperti Power BI atau Tableau. Selain itu, calon data analyst juga perlu memahami proses data cleaning yaitu membersihkan data dari kesalahan atau inkonsistensi.

Ada pula data wrangling, yaitu proses mengubah dan menyusun data agar siap dianalisis. Pemahaman mengenai Exploratory Data Analysis (EDA) juga penting. Melalui EDA, kamu dapat mengeksplorasi data untuk menemukan pola, tren, hubungan antarvariabel, atau data yang tidak biasa sebelum menarik kesimpulan.

b. Soft skill

Selain kemampuan teknis, soft skill juga berperan penting dalam pekerjaan data analyst. Salah satunya adalah komunikasi. Hasil analisis yang kompleks perlu diterjemahkan menjadi penjelasan sederhana agar dapat dipahami oleh stakeholder.

Kemampuan berpikir analitis dan problem solving juga dibutuhkan untuk menentukan data apa yang relevan, metode analisis yang sesuai, dan bagaimana hasil analisis dapat menjawab permasalahan yang dihadapi. Ketelitian juga tidak kalah penting. Kesalahan kecil dalam memasukkan, membersihkan, atau membaca data dapat memengaruhi hasil analisis. Di sisi lain, kemampuan bekerja sama dibutuhkan karena data analyst sering berkolaborasi dengan tim bisnis, marketing, finance, product, hingga manajemen.

3. Tools yang Harus Dikuasai

Ada beberapa tools yang dapat dipelajari oleh calon data analyst. Kamu tidak harus menguasai semuanya sekaligus. Justru, lebih baik mempelajarinya secara bertahap sesuai dengan kebutuhan dan tingkat kemampuan.

Excel dan Google Sheets dapat menjadi titik awal untuk memahami pengolahan data karena relatif mudah digunakan. Kamu bisa mempelajari fungsi seperti SUM, AVERAGE, IF, COUNTIF, hingga PivotTable untuk melakukan analisis dasar. Selanjutnya, SQL penting untuk memahami cara mengambil dan mengolah data yang tersimpan dalam database. SQL banyak digunakan ketika data yang dianalisis sudah berukuran besar dan tidak lagi praktis jika hanya dikelola melalui spreadsheet.

Setelah memahami dasar tersebut, kamu dapat mempelajari Python atau R untuk melakukan analisis yang lebih kompleks. Sebagai contoh, Python memiliki berbagai library seperti Pandas, NumPy, dan Matplotlib yang dapat membantu proses pengolahan, analisis, dan visualisasi data. Sementara itu, tools visualisasi seperti Power BI atau Tableau dapat digunakan untuk menyajikan hasil analisis dalam bentuk dashboard dan visualisasi interaktif. Penguasaan tools tersebut dapat membantu calon data analyst menunjukkan bagaimana data dapat disampaikan dengan lebih mudah kepada pengguna.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Langkah-Langkah Belajar dari Nol

Belajar data analysis bisa terasa rumit jika semua materi dipelajari sekaligus. Karena itu, kamu dapat menggunakan tahapan belajar yang sederhana secara bertahap.

a. Pahami konsep dasar data dan statistik

Mulailah dengan memahami bagaimana data bekerja. Kamu tidak harus langsung mempelajari statistik yang kompleks. Kuasai terlebih dahulu konsep seperti mean, median, modus, persentase, standar deviasi, distribusi, dan korelasi. Pemahaman tersebut akan membantu ketika kamu mulai membaca dataset dan mencari pola di dalamnya.

b. Mulai dari Excel & SQL untuk analisis dasar

Setelah memahami konsep dasar, praktikkan analisis menggunakan Excel. Kamu bisa mulai dengan membersihkan data, menggunakan rumus, membuat PivotTable, dan membuat grafik sederhana. Kemudian, lanjutkan dengan SQL untuk memahami bagaimana data diambil dari database. Pelajari konsep seperti SELECT, WHERE, GROUP BY, ORDER BY, dan JOIN.

c. Belajar Python untuk analisis lanjutan

Setelah memiliki dasar yang cukup, kamu dapat mulai mempelajari Python. Tidak perlu langsung mempelajari seluruh bahasa pemrograman. Fokus terlebih dahulu pada sintaks dasar dan library yang relevan dengan analisis data. Library seperti Pandas dapat digunakan untuk mengolah dataset, NumPy untuk operasi numerik, dan Matplotlib untuk membuat visualisasi.

d. Coba project menggunakan analisis dataset publik

Jangan hanya berhenti pada tutorial. Cobalah mengerjakan proyek kecil menggunakan dataset publik dari Kaggle atau sumber dataset lainnya. Misalnya, kamu dapat menganalisis data penjualan untuk mencari produk dengan penjualan tertinggi, melihat perubahan penjualan dari waktu ke waktu, atau membandingkan performa beberapa wilayah. Dari proyek sederhana tersebut, kamu bisa belajar menjalankan proses analisis secara utuh, mulai dari memahami pertanyaan, membersihkan data, melakukan analisis, hingga menyampaikan hasilnya.

e. Bangun portofolio

Setelah menyelesaikan beberapa proyek, dokumentasikan hasilnya menjadi portofolio. Portofolio dapat berisi dataset yang digunakan, tujuan analisis, proses pengolahan data, visualisasi, hingga insight yang diperoleh. Kamu dapat menggunakan GitHub atau platform pribadi untuk menyimpan proyek. Yang terpenting bukan hanya menunjukkan hasil akhir, tetapi juga memperlihatkan bagaimana kamu menyelesaikan sebuah permasalahan menggunakan data.

f. Ikut komunitas

Belajar sendiri terkadang membuat kamu kesulitan ketika menemukan error atau materi yang belum dipahami. Bergabung dengan komunitas dapat menjadi salah satu cara untuk mendapatkan perspektif dan pengalaman dari orang lain. Kamu bisa mengikuti forum atau komunitas data analyst, berdiskusi dengan praktisi, mengikuti webinar, maupun memanfaatkan platform profesional seperti Linkedln. Selain menambah wawasan, komunitas juga dapat membantu kamu mengetahui perkembangan skill dan kebutuhan industri.

5. Tips Sukses Menjadi Data Analyst

Membangun karier sebagai data analyst tidak hanya soal menguasai tools dan teori. Pola belajar, pengalaman praktik, dan kemampuan beradaptasi juga perlu dibangun secara konsisten.

• Jangan hanya membaca atau menonton tutorial. Setelah mempelajari suatu materi, langsung praktikkan dengan dataset sederhana. Dengan begitu, kamu akan lebih terbiasa menghadapi masalah nyata, termasuk data yang berantakan dan error saat menggunakan tools.

• Belajar secara konsisten. Dunia data terus berkembang sehingga skill yang relevan juga dapat berubah. Tidak perlu mempelajari semua teknologi sekaligus. Pilih kemampuan yang sesuai dengan tujuanmu dan tingkatkan secara bertahap.

• Belajar dari praktisi dan komunitas. Ketika mengalami kesulitan, jangan ragu untuk bertanya. Diskusi dengan orang yang lebih berpengalaman dapat membantu kamu memahami cara menyelesaikan masalah yang mungkin tidak ditemukan dalam tutorial.

• Jadikan trial and error sebagai bagian dari proses. Error pada kode, hasil analisis yang tidak sesuai, atau data yang tidak rapi merupakan bagian dari proses belajar. Justru dari situ kamu dapat memahami bagaimana sebuah analisis dilakukan dengan lebih baik.

Belajar menjadi data analyst dari nol tidak harus dilakukan dengan menguasai seluruh tools sekaligus. Mulailah dari statistik dasar, lanjutkan dengan Excel dan SQL, kemudian kembangkan kemampuan menggunakan Python dan tools visualisasi. Setelah itu, perbanyak pengalaman melalui proyek dan bangun portofolio yang menunjukkan kemampuanmu dalam mengolah data menjadi insight.

FAQ

1. Apakah bisa menjadi data analyst tanpa latar belakang IT atau statistik?

Bisa. Latar belakang IT atau statistik dapat menjadi nilai tambah, tetapi bukan satu-satunya jalan untuk menjadi data analyst. Kamu dapat memulainya dengan mempelajari statistik dasar, tools analisis, dan memperbanyak latihan melalui proyek.

2. Apa yang harus dipelajari pertama kali untuk menjadi data analyst?

Mulailah dari konsep dasar data dan statistik, kemudian pelajari Excel dan SQL. Setelah memahami dasar analisis, kamu dapat melanjutkan ke Python serta tools visualisasi seperti Power BI atau Tableau.

3. Apakah portofolio penting untuk calon data analyst?

Ya. Portofolio dapat menunjukkan kemampuanmu dalam mengerjakan proyek analisis data secara nyata. Sertakan proses analisis, visualisasi, dan insight yang diperoleh agar orang lain dapat melihat cara kamu menyelesaikan masalah menggunakan data.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid