Bocoran Skill Data Analyst Terupdate Tahun 2022

Profesi data analyst masuk dalam jajaran salah satu dari tujuh profesi yang paling banyak dicari. Data analyst mulai dicari karena perusahaan saat ini melakukan kegiatannya dalam lingkup digital. Perusahaan memanfaatkan data dari target pasar berdasarkan riset yang telah dilakukan sebelumnya.

Profesi data analyst hadir tidak hanya sekedar bermain angka semata. Terkadang data analyst harus bisa menjelaskan kira-kira apa makna dari angka tersebut. Oleh karena itu pastinya untuk melakukan interpretasi dan penerjemahan angka menjadi sebuah informasi butuh yang namanya skill.

Baik soft skill maupun hard skill apapun bentuknya maka keduanya sangat dibutuhkan untuk membuat pekerjaan data analyst menjadi lebih mudah. Bagi sahabat data yang ingin bercita-cita untuk menjadi seorang data analyst, pastikan untuk mengetahui skill-skill terupdate yang harus dimiliki data analyst.

1. Data Validation

Data validation adalah proses pengecekan dan verifikasi data untuk memastikan bahwa data yang digunakan akurat, konsisten, dan sesuai dengan aturan yang telah ditentukan. Dalam praktiknya, proses ini melibatkan berbagai teknik seperti pemeriksaan format data, pencocokan dengan referensi yang valid, serta identifikasi anomali atau inkonsistensi.

Proses ini dapat dilakukan secara manual maupun otomatis menggunakan Excel, SQL, atau Python. Dengan data validation, data yang digunakan untuk analisis menjadi lebih dapat diandalkan. Bagi seorang data analyst, skill data validation sangat penting karena data yang tidak valid dapat menghasilkan analisis yang keliru. Dengan keterampilan ini, data analyst dapat memastikan bahwa data yang diolah sudah bersih, bebas dari duplikasi, serta sesuai dengan standar bisnis.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. SQL

Skill satu ini merupakan bahasa kueri database yang membantu Data Analyst untuk mengekstrak data,melakukan operasi analisis serta pengambilan informasi tertentu dari database. SQL sangat berguna untuk membantu dalam mengelola kumpulan data dengan volume yang besar. Saat ini, ada berbagai bahasa kueri yang dapat digunakan. SAS dan SPSS menjadi bahasa serta paket statistik yang dapat digunakan oleh Data Analyst.

Meskipun saat ini terdapat berbagai jenis, mayoritas database tetap menggunakan dasar dari SQL. MySQL, Microsoft SQL, PostgreSQL menjadi contoh jenis database yang masih menggunakan dasar SQL. Data Analyst yang ahli dalam menggunakan alat dan bahasa pemrograman memberikan kepastian bahwa mereka dapat bekerja secara efektif dengan pelatihan maupun pengawasan yang minimal. Oleh karena itu, SQL dapat menjadi Top skill pertama yang dipelajari oleh seorang Data Analyst.

3. Data Visualization

Skill visualisasi data atau data visualization merupakan salah satu soft skill yang juga merangkap hard-skill perlu dimiliki oleh data analyst untuk menunjang pekerjaannya. Data analyst perlu memiliki skill ini karena dengan adanya visualisasi data dapat mempermudah dalam pengolahan data.

Visualisasi data berdasarkan definisinya adalah proses mengkomunikasikan dan menerjemahkan data dan informasi diubah menjadi konten visual. Visualisasi digambarkan baik dalam bentuk grafik, bagan, diagram batang ataupun alat bantu visual lainnya. Adanya data visualization membuat data analyst bisa memproses data kedalam bentuk visual yang menarik, eye-catching dan efektif.

4. Matematika dan Statistik

Skill yang satu ini memang tidak perlu diragukan lagi ya. Data analyst akan selalu berhubungan dengan angka-angka maupun bentuk operasi matematis seperti desimal, persentase dan lain-lain. Data analyst pastinya membutuhkan skill matematika dan statistika yang baik.

Hal ini tentunya dapat menunjang pekerjaan data analyst agar bisa dengan mudah untuk melakukan interpretasi data yang berhubungan dengan angka. Data analyst membutuhkan skill ini untuk melakukan penerjemahan informasi dalam bentuk analisis statistik yang diubah menjadi sebuah informasi yang bermanfaat bagi para stakeholder atau pengambil kebijakan.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

5. Critical Thinking

Menurut definisinya, critical thinking atau berpikir kritis adalah proses pemeriksaan, analisis, interpretasi sekaligus mempertanyakan suatu informasi untuk membentuk pemahaman yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik. Skill yang satu ini juga dibutuhkan oleh data analyst untuk membuat sebuah keputusan yang tepat dan akurat based on data.

Critical thinking dapat membuat data analyst lebih memahami data yang didapatkan. Jika kamu tidak memahami tentang isi data tersebut, bagaimana kamu akan mendapatkan informasi dan insight penting untuk keperluan perusahaanmu? Oleh karena itu, critical thinking sangat dibutuhkan untuk data analyst.

Profesi data analyst menuntut kombinasi keahlian teknis dan non-teknis, seperti data validation, SQL, data visualization, matematika dan statistik, serta critical thinking. Seorang data analyst tidak hanya sekadar mengelola angka, tetapi juga harus mampu menginterpretasi data dan mengkomunikasikan insight yang diperoleh secara efektif.

Dengan menguasai skill tersebut, data analyst dapat memastikan data yang digunakan akurat dan dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan strategis di perusahaan. Bagi sahabat data yang bercita-cita menjadi data analyst handal, mengasah keterampilan-keterampilan tersebut adalah suatu keharusan.

Bootcamp Data Analyst with Python and SQL dari DQLab menawarkan pelatihan komprehensif yang dirancang untuk mengembangkan skill-skill terupdate di bidang ini. Segera daftarkan diri dan raih kesempatan untuk meningkatkan kemampuan serta mempersiapkan karir cemerlang di era digital ini!

FAQ:

1. Apa yang dimaksud dengan data validation?

Data validation merupakan proses memastikan kualitas dan ketepatan data sebelum digunakan. Proses ini juga dapat diartikan sebagai pengujian data untuk menjamin bahwa data tersebut memenuhi standar atau kriteria yang telah ditetapkan.

2. Bagaimana cara membuat validasi data di Excel?

Untuk membuat validasi data di Excel, gunakan fitur Data Validation yang terdapat di tab Data. Pilih sel yang ingin divalidasi, klik Data Validation, lalu atur kriteria seperti angka, teks, atau daftar sesuai kebutuhan.

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science