Excel Dulu, Coding Kemudian: Cara Cerdas Belajar Data Analytics untuk Pemula

Di tengah gempuran teknologi dan naiknya tren karier di bidang data, satu pertanyaan klasik masih sering terdengar: “Kalau mau belajar data analytics, mending mulai dari mana dulu? Excel, Python, atau SQL?” Jawaban paling bijaknya mungkin adalah: mulai dari yang paling mudah dan terjangkau yakni Excel. Terutama bagi Gen Z, millennial, hingga profesional muda yang baru ingin mencicipi dunia data, Excel bisa menjadi jembatan paling ideal sebelum berpindah ke Python atau SQL. Nah, mau tahu bagaimana cara mulai belajar Excel sebelum Python dan SQL? Yuk, kita pelajari selengkapnya!

1. Mulai Belajar Data Analytics dengan Excel

Belajar data analytics dengan Excel berarti memahami bagaimana cara mengolah, membersihkan, memvisualisasikan, hingga menganalisis data dengan alat-alat yang tersedia dalam Microsoft Excel. Mulai dari fungsi dasar seperti VLOOKUP, IF, COUNTIF, hingga analisis lanjutan seperti PivotTable, Data Analysis Toolpak, dan Power Query. Excel memberikan pengalaman langsung dalam berinteraksi dengan data, tanpa harus mempelajari bahasa pemrograman sejak awal. Menurut Harvard Business Review (2022), sebanyak 80% aktivitas analisis data di perusahaan kecil hingga menengah masih mengandalkan Excel sebagai tools utama. Ini memperkuat posisi Excel sebagai media belajar yang realistis dan relevan.

2. Mengapa Excel Penting Sebelum Pindah ke Python atau SQL?

Alasannya sangat manusiawi karena aksesibilitas dan kemudahan. Excel sudah tersedia hampir di semua komputer. Tak perlu instalasi rumit atau syntax rumit. Bagi banyak pemula, mempelajari data analytics lewat Python atau SQL tanpa fondasi logika analisis data yang kuat justru bisa membingungkan. Excel menjembatani gap tersebut. Dengan tampilan antarmuka visual dan langsung bisa dilihat hasilnya, konsep seperti cleaning data, filtering, aggregation, dan basic visualization menjadi lebih mudah dipahami.

Data dari LinkedIn Jobs Report (2024) menunjukkan bahwa 85% job posting data analyst entry-level tetap menyertakan Excel sebagai skill wajib, di samping Python atau SQL. Ini membuktikan bahwa menguasai Excel adalah bagian dari landasan berpikir logis yang diperlukan sebelum belajar bahasa pemrograman analitis.

3. Bagaimana Cara Belajar Data Analytics dengan Excel secara Efektif?

Langkah pertama adalah mengenal struktur data dan logika Excel. Mulai dari mengimpor dataset sederhana seperti data penjualan atau daftar pelanggan. Pahami cara menggunakan filter, sort, conditional formatting, dan fungsi logika dasar. Setelah itu, mulai praktikkan penggunaan PivotTable untuk melihat ringkasan data dan segmentasi, serta gunakan grafik (chart) untuk memperkuat visualisasi insight.

Lanjutkan dengan Power Query untuk membersihkan data (data cleaning), seperti menghapus duplikat, mengganti format, atau menggabungkan beberapa tabel. Tool ini sangat powerful dan semakin mendekati workflow Python/Pandas. Belajar juga fitur seperti Data Analysis Toolpak untuk regresi linear, histogram, atau analisis statistik lainnya.

Banyak kursus online gratis dan berbayar bisa dijadikan rujukan. DQLab, Coursera, dan Khan Academy menyediakan pembelajaran Excel untuk data analytics. Bahkan, Microsoft Learn memiliki modul interaktif gratis yang membantu belajar secara bertahap. Menurut survei DQLab (2024), 70% peserta bootcamp yang menguasai Excel lebih cepat memahami modul Python dan SQL, karena mereka sudah familiar dengan pola data dan alur logika analisis.

Baca juga: Belajar Fungsi Tanggal & Waktu di Excel

4. Apa yang Perlu Diperhatikan Saat Belajar Excel untuk Data Analytics?

Satu hal yang sering terlewat adalah: Excel bukan hanya tools administratif, tapi juga tools analitis. Banyak pemula terlalu fokus pada hapalan rumus dan lupa esensi analitiknya. Padahal, yang terpenting adalah melatih intuisi berpikir dengan data.

Perhatikan juga keterbatasan Excel saat menangani dataset besar (lebih dari 1 juta baris) atau saat diperlukan otomasi kompleks. Di titik ini, Excel tetap relevan untuk eksplorasi awal, tapi sebaiknya mulai bersiap pindah ke SQL untuk manipulasi data besar dan Python untuk modeling data.

Kebiasaan menyimpan dataset mentah dan hasil olahan di sheet yang sama juga perlu dihindari. Ini membuat proses analisis tidak repeatable dan sulit ditelusuri. Belajar memisahkan raw data, data cleaning, dan hasil analisis di sheet berbeda adalah latihan disiplin yang penting.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Excel

5. Mengapa Excel Membuka Pintu untuk Belajar Python dan SQL?

Nah, karena Excel mengajarkan fundamental thinking dalam analisis: filter → aggregate → transform → visualize. Urutan berpikir ini akan sangat mirip saat berpindah ke SQL (SELECT → WHERE → GROUP BY → JOIN) atau Python (df.query(), df.groupby(), df.merge(), plt.plot()). Artinya, Excel bukan hanya alat bantu, tapi simulator logika data sebelum masuk ke dunia coding.

Menurut data dari Harvard Business School Online (2023), belajar Excel lebih dulu membantu pemahaman syntax programming hingga 40% lebih cepat, karena sudah terbiasa dengan logika berpikir terstruktur. Bahkan di industri nyata, banyak analis data tetap mengandalkan Excel untuk prototyping sebelum otomatisasi di SQL atau Python.

FAQ

Q: Apakah saya bisa langsung belajar Python atau SQL tanpa Excel?
A: Bisa, tapi akan jauh lebih menantang. Excel memberi landasan berpikir dan pengalaman visualisasi data yang sangat penting bagi pemula.

Q: Apakah Excel sudah cukup untuk bekerja sebagai data analyst?
A: Untuk level entry dan tugas dasar, iya. Tapi untuk data skala besar, kamu tetap perlu menguasai SQL dan Python agar lebih fleksibel.

Q: Berapa lama waktu ideal untuk belajar Excel sebelum pindah ke SQL atau Python?
A: Sekitar 2–3 bulan dengan praktik rutin sudah cukup sebagai fondasi. Fokus pada logika data, bukan hafalan rumus.

Oleh karenanya, menguasai Excel secara otodidak atau melalui training, dan mendapatkan sertifikasi profesional menjadi investasi cerdas itu penting banget untuk masa depan, lho! Meskipun seringkali diremehkan, hal ini punya dampak besar bagi karier dan produktivitas kerja. Dari memahami fungsi dasar hingga menguasai tools analisis yang kompleks, semua bisa kamu pelajari dengan pendekatan yang tepat dan semangat konsisten. Skill ini bukan cuma untuk angka-angka atau laporan, tapi juga untuk membuka pintu ke berbagai peluang karier baru hingga promosi jabatan dari tim yang benar-benar bisa diandalkan.

Jadi sekarang kamu nggak perlu bingung harus mulai belajar Excel dari mana? Kamu bisa ikuti berbagai pelatihan Excel interaktif dan aplikatif di DQLab, karena sudah terbukti berhasil mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, kamu nggak cuma belajar lewat teori, tapi langsung praktik dengan studi kasus yang relevan dengan dunia kerja. Yuk, mulai investasi masa depan kamu dengan ambil Bootcamp Data Analyst with Excel sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari