Intip Tools Data Analyst untuk Karir Cemerlang 2023
Data analyst bekerja untuk menganalisis data dalam jumlah yang besar. Sehingga penting bagi profesi ini untuk memiliki kemampuan menggunakan sejumlah tools sesuai kebutuhannya. Beberapa tool tersebut yaitu Excel, SQL, Python, dan R programming. Masing-masing memiliki kelebihan yang akan mempermudah proses analisis data. Misalnya, SQL lebih sering digunakan untuk manajemen database. Sedangkan Python untuk manipulasi data agar mudah untuk dianalisis.
Mempersiapkan diri menjadi data analyst berarti juga mempersiapkan diri untuk mau belajar sejumlah tools tersebut. Kalian bisa melakukannya dengan berbagai cara. Seperti belajar mandiri, mengambil kursus, pelatihan, atau bootcamp. Bagaimana masing-masing tools membantu data analyst? Kemudian, bootcamp seperti apa yang mampu mengakomodasi pembelajaran tools data analyst? Yuk, cari tahu pada pembahasan berikut!
1. Excel
Excel menjadi salah satu tools data analyst yang sangat cocok digunakan oleh pemula. Dengan fungsi, fitur, dan rumus yang disediakan, kalian bisa melakukan analisis statistik serta membuat visualisasi data. Excel menyediakan beragam bentuk chart seperti clustered bar charts, scatterplots, bar charts, pie charts, radar charts, dan banyak lainnya. Fitur Excel lainnya yang paling umum adalah manipulasi data. Dengan menggunakan beragam fungsi dan rumus, kalian dapat melakukan hampir segala jenis manipulasi yang dibutuhkan untuk data. Meski demikian, Excel tentu juga memiliki kelemahan. Excel tidak cocok digunakan untuk memanipulasi data yang lebih kompleks atau big data. Sebab, tool ini memiliki limit 1 juta baris. Selain itu, Excel juga bukan tool yang tepat untuk advanced statistical analysis.
Sebagai tools yang digunakan data analyst, Excel memiliki beberapa fungsi dan rumus yang sering digunakan. Kalian bisa mulai dengan menguasai sejumlah fungsi dan rumus berikut.
Sort. Fungsi sort pada excel berfungsi untuk mengurutkan data mulai dari nilai yang terendah hingga tertinggi atau sebaliknya. Seorang data analyst sering bekerja dengan data berjumlah sangat besar. Fungsi ini akan membuat proses tersebut lebih singkat dan efisien.
Filter. Fungsi filter dalam Excel dapat memberikan kemudahan dan efisiensi yang sangat besar pada proses pengolahan data. Dengan fitur ini, kalian bisa menggolongkan data menjadi berbagai macam subgroup yang dibutuhkan. Fitur ini dapat membuatmu fokus menemukan informasi yang relevan.
SUMIF Function. Fungsi SUMIF membantumu untuk mendapatkan jumlah rentang melalui penyebutan kriteria tertentu. Untuk mendapatkan hasil yang sama pada lebih dari satu kondisi, kalian bisa menggunakan fungsi SUMIFs.
PivotTable. Fungsi ini akan membantu kalian membuat ringkasan dan analisis data dalam jumlah besar secara cepat ke dalam daftar dan tabel.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. SQL
SQL (Structured Query Language) adalah suatu bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengekstraksi data dari database. SQL menjadi elemen penting ketika kita ingin mempelajari dan menganalisis data. Mengidentifikasi sumber data yang valid dan memprosesnya adalah langkah awal yang dilakukan sebelum menganalisis data. Sebagai seorang data analyst, kalian harus mengerti cara mengekstrak data menggunakan SQL karena biasanya data yang diberikan masih berupa raw data yang berasal dari large database.
Berikut sejumlah alasan mengapa perusahaan masih menggunakan SQL sebagai manajemen data.
Simpel dan mudah digunakan. SQL adalah bahasa pemrograman untuk mengakses data yang sederhana dan mudah untuk dipelajari oleh semua orang. Sistemnya tidak membutuhkan pengkodean khusus dan rumit untuk menemukan sebuah data dalam database. Kalian cukup mengetikkan satu kalimat dalam SQL untuk menemukan berbagai data terkait yang sesuai dengan tulisan tersebut.
Terhubung ke berbagai sumber. Bahasa pemrograman ini bisa terhubung dengan berbagai aplikasi database, sehingga memudahkan proses pencarian data pada perusahaan. Maka dari itu, banyak aplikasi yang sistemnya disesuaikan dengan kinerja Structured Query Language. Sehingga, tidak perlu banyak penyesuaian pada SQL itu sendiri.
3. Python
Python adalah bahasa pemrograman high-level yang ditulis secara internal dalam C. Artinya, kalian tidak harus memikirkan tentang penggunaan memori atau RAM. Hal yang unik dari Python adalah tool ini bersifat open-source, gratis, dan dengan Python kalian bisa menemukan “perpustakaan” tanpa harus melakukan coding sendiri. Kalian tinggal mengaplikasikan sesuai kebutuhan. Python mendukung format data yang beragam, seperti comma-separated value (CSV) atau JSON yang sumbernya dari situs web. Sehingga ini memudahkan data analyst yang memiliki beragam format data dari berbagai sumber data yang dimiliki.
Python juga merupakan bahasa multipurpose, sama seperti C++ dan Java. Penggunaannya pun cenderung lebih mudah dipelajari. Sintaksnya mirip seperti logika manusia sehingga pemula pun dengan tanpa latar belakang IT dapat mempelajarinya. Python juga bisa digunakan pada hampir semua sistem operasi seperti Windows dan Mac OS. Sayangnya, meskipun Python termasuk salah satu bahasa pemrograman yang populer, ia masih memiliki kekurangan. Pada dasarnya, Python merupakan bahasa pemrograman yang dinamis, sehingga tipe data pada variabel dapat berubah sewaktu-waktu. Hal ini dapat menyebabkan runtime error, yakni kesalahan yang terjadi saat user menjalankan program ketika proses analisis data.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
4. R Programming
R merupakan bahasa pemrograman statistik. Bahasa ini biasa digunakan untuk mengolah data dan mengembangkan software statistik. R juga memiliki packages/libraries beragam yang dapat mendukung teknik grafis. R package ini tersedia melalui Comprehensive R Archive Network (CRAN). Lebih dari 10.000 packages hadir untuk membantu analisis mendalam. Beberapa contoh kegunaan dari R package yang sangat variatif yakni membersihkan dan menyiapkan data, memvisualisasikan data, hingga melatih serta mengevaluasi mesin.
Beberapa kelebihan yang dimiliki R-programming yaitu:
R programming bisa terintegrasi dengan bahasa pemrograman lainnya, seperti SQL.
Digunakan untuk proses cleansing dan manipulasi data, analisis spasial, analisis data dan pembuatan model, data visualisasi, hingga analisis teks dengan natural language processing.
Mempunyai banyak function dan package yang mempermudah praktisi data.
5. Ikuti Pelatihan Melalui Bootcamp Data Analyst DQLab
DQLab adalah salah satu platform terbaik yang bisa menjadi media belajar kalian untuk memperkuat penguasaan tools data analyst. Bagi kalian yang pemula tak perlu khawatir karena DQLab adalah salah satu platform belajar yang tepat. DQLab memiliki fasilitas Live Class Bootcamp Data Analyst untuk kalian yang ingin belajar secara intensif bersama praktisi handal di bidangnya. Program ini memberikan beragam manfaat seperti bonus kelas persiapan untuk mengetahui pemahaman awal peserta, bimbingan belajar dan konsultasi intensif, materi dan video yang dapat dipelajari selamanya, dan komunitas yang suportif. Menariknya, bootcamp ini terdiri dari dua jenis yaitu:
Bootcamp Data Analyst with Python & SQL
Bootcamp Data Analyst with Excel
Bootcamp Data Analyst with Python & SQL
Bootcamp Data Analyst with Python & SQL akan mengasah kemampuan Sahabat DQ dalam mengaplikasikan bahasa pemrograman Python dan SQL dalam persiapan karir sebagai Data Analyst. Beberapa materinya yaitu memahami coding dasar dengan Python secara bertahap, melakukan pengolahan data dengan SQL untuk pengambilan data, pengurutan, penyaringan, sampai penggabungan data, pengolahan data dasar dengan Python, dan masih banyak lagi.
Bootcamp Data Analyst with Excel
Program bootcamp lainnya yang disediakan DQLab adalah Bootcamp Data Analyst with Excel. Pada bootcamp ini Sahabat DQ akan mempelajari analisis data dan reporting menggunakan Excel. Kebanyakan dari pengguna Excel tidak menyadari fungsi-fungsi Excel sangat membantu pada proses analisis data. Di sini, kalian akan lebih mahir menggunakan Excel untuk kebutuhan laporan. Beberapa materi yang diberikan yaitu menggunakan fitur formatting, filter, dan sorting, hingga menghasilkan chart sederhana pada Excel, menerapkan Data Storytelling & Visualisasi, melakukan analisa hasil eksplorasi data yang telah diolah dengan teknik yang tepat, dan masih banyak lainnya.
Yuk, tunggu apalagi segera Sign Up dan nikmati proses pembelajaran intensif dengan para ahli di bidangnya! Persiapkan diri kalian untuk menjadi seorang Data Analyst yang mahir bersama DQLab.
Penulis : Dita Feby
Editor : Annissa Widya