Kantongi 7 Skill Ini untuk Jadi Data Analyst Andal

Saat ini, banyak orang mulai mendambakan untuk menjadi seorang data analyst. Tapi untuk mencapai posisi data analyst bukanlah suatu hal yang mudah. Setidaknya ada skill-skill khusus yang perlu dipelajari sebagai bekal menduduki profesi ini. Makanya tidak tanggung-tanggung jika digajinya sangat besar karena mengemban tanggung jawab yang besar. 

Data analyst melakukan transformasi dari data yang telah diolah menjadi sebuah insight yang sangat bermanfaat untuk improvement bisnis yang telah dijalankan. Melalui bantuan analisis data, pemahaman terkait tren data maupun perkembangan bisnis maka data analyst dapat mengevaluasi dan memperbaiki kinerja bisnis. 

Kemampuan analisis juga sangat penting bagi seorang data analyst. Kemampuan analisis diperlukan untuk melakukan interpretasi terkait data olahan dan pemaknaan dari tiap angka yang muncul pada hasil analisis. Selain kemampuan analisis ada beberapa skill data analyst yang perlu dikuasai bagi seseorang yang akan menduduki posisi sebagai data analyst.

Skill-skill ini tentunya jangan diremehkan apalagi harus dipelajari sebagai bekal untuk menjadi seorang data analyst yang bertalenta. Apa aja skill-skill yang perlu dipelajari calon data analyst sehingga menjadi data analyst yang bertalenta. Langsung intip aja yuk sahabat DQLab lewat artikel berikut ini!

1. Natural Curiosity

Salah satu tanda seorang data analyst yang bertalenta adalah memiliki rasa keingintahuan yang tinggi. Keingintahuan ini dibutuhkan agar bagaimana ketika mereka bekerja akan terasa lebih ringan dan menyenangkan. Sebagai orang yang melakukan penemuan pola dan pemecah masalah maka inilah saatnya calon data analyst untuk mengembangkan skill ini. 

Tanpa adanya curiosity rasanya kurang karena semua bersumber dari rasa ingin tahu kita. Apa yang kita kerjakan, apa yang kita temukan dan lain-lain. Kalian tidak dapat memiliki keinginan untuk melakukan analisis data kalau bukan orang yang ingin tahu.

Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

2.Critical Thinking

Pikiran kritis tidak hanya membantu seorang data analyst bersikap objektif dalam analisis yang telah dilakukan. Tetapi juga membuat Anda sadar akan bias dan keterbatasan Anda sendiri. Berdasarkan buku karangan Daniel Kahneman œThinking, Fast and Slow akan tahu bahwa pikiran manusia pada dasarnya bias, dan membutuhkan banyak upaya kognitif untuk berpikir secara statistik. Menyadari bias ini sangat membantu dalam pekerjaan sehari-hari Anda sebagai data analyst.

Sifat ini juga bisa disebut œpandangan dunia ilmiah, karena biasanya disertai dengan kemampuan berpikir kritis dan sedikit skeptis. Mengikuti kuliah di universitas membantu banyak orang untuk mengembangkan pola pikir kritis, tetapi itu tidak mutlak diperlukan. Seperti ciri-ciri yang tercantum di sini, beberapa orang secara alami lebih rentan terhadap pemikiran kritis daripada yang lain. 

Bagaimanapun, pengetahuan dan kemampuan untuk menerapkan metode ilmiah (secara kasar: observasi “ penelitian “ hipotesis “ akuisisi data “ analisis “ tinjauan “ pembagian hasil) adalah aset utama bagi setiap analis. Menjadi ahli dalam metodologi dalam pendekatan Anda juga memastikan konsistensi dalam pekerjaan sebagai data analyst.

3. Paham dengan Data

Untuk menjadi seorang data analyst, memiliki pemahaman soal data sangatlah penting. Setidaknya kalian harus kompeten di beberapa bidang mengenai hal ini. Pertama dan yang terpenting, seorang data analyst harus menguasai matematika dan statistika. Percaya atau tidak bahwa penggunaan matematika dan statistika dipakai dalam masalah bisnis. 

Memiliki pengetahuan yang kuat tentang konsep statistik, mis. ukuran sampel, varians dan signifikansi, merupakan persyaratan mendasar untuk setiap jenis analisis kuantitatif, dan analis mana pun yang layak harus tahu tentang hubungan rumit antara korelasi dan sebab-akibat. 

Namun, Anda membutuhkan lebih dari sekadar landasan statistik yang kuat untuk benar-benar memahami data Anda. Anda juga perlu memiliki ketajaman bisnis untuk memahami dari mana data itu berasal, variabel-variabel berbeda apa yang berperan dan bagaimana mereka diukur.

4. Attention To Details

Perhatian terhadap detail adalah sifat yang baik untuk dimiliki di hampir semua profesi, tetapi bagi analis data ini adalah salah satu persyaratan utama. Bergegas untuk menyelesaikan tugas dan kemudian memberikan hasil yang salah mungkin memiliki konsekuensi yang mengerikan bagi organisasi, dan akhirnya bagi analis. 

Jangan salah paham “ setiap orang terkadang membuat kesalahan “ tetapi dengan jenis pekerjaan yang dilakukan seorang analis, biasanya akan sulit bagi orang lain untuk menemukan kesalahan sebelum keputusan bisnis dibuat berdasarkan pekerjaan seorang analis

5. Kemampuan Presentasi

Tidak peduli seberapa pintar Anda atau seberapa elegan metode analisis Anda, Anda harus dapat mengomunikasikan hasil Anda kepada pemangku kepentingan untuk dilihat dan dihargai sebagai analis yang jempolan. Seorang analis, lebih disukai satu tim dari mereka, dapat memiliki dampak yang sangat besar pada bisnis apa pun, tetapi hanya jika wawasan yang mereka hasilkan dipahami oleh para pembuat keputusan.

Saat mengomunikasikan hasil Anda, Anda harus tetap berpegang pada intinya; pastikan Anda menyesuaikan terminologi Anda dengan tingkat pengetahuan audiens Anda dan tekankan implikasi bisnis dari temuan Anda. Kemampuan untuk memvisualisasikan data adalah sifat yang sangat berharga karena seringkali merupakan cara termudah dan paling efektif untuk mengomunikasikan hasil kumpulan data yang kompleks.

6. Pandai Memanfaatkan Berbagai Metode

Banyak teknologi, tools dan software yang bisa dimanfaatkan oleh data analyst dalam menunjang pekerjaannya. Mulai dari Python, R, SQL dan masih banyak banget tools yang lain. Seorang data analyst bisa memanfaatkan satu bahkan lebih dari satu tools untuk mengerjakan tugas-tugasnya. 

Bahasa SQL merupakan bahasa pemrograman untuk menangani urusan pengelolaan dan manajemen data. Banyak tools yang digunakan untuk membantu dalam proses pengembangan aplikasi, seperti MySQL, SQL Server, PostGre, dan lain sebagainya. Pada umumnya, anda akan banyak bekerja pada sisi server.

7. Menguasai Bahasa Pemrograman SQL

SQL, atau Structured Query Language, adalah bahasa basis data standar industri yang ada di mana-mana dan mungkin merupakan keterampilan yang paling penting untuk diketahui oleh analis data. Bahasa ini sering dianggap sebagai versi Excel yang œlulus; itu mampu menangani kumpulan data besar yang tidak bisa dilakukan Excel.

Hampir setiap organisasi membutuhkan seseorang yang mengetahui SQL”apakah untuk mengelola dan menyimpan data, menghubungkan beberapa database (seperti yang digunakan Amazon untuk merekomendasikan produk yang mungkin Anda minati), atau membangun atau mengubah struktur database tersebut sekaligus. 

Setiap bulan, ribuan lowongan pekerjaan yang membutuhkan keterampilan SQL diposting, dan gaji rata-rata untuk seseorang dengan keterampilan SQL tingkat lanjut mencapai lebih dari $75.000. Meskipun non-teknisi dapat memperoleh manfaat dari mempelajari alat ini, jika Anda ingin bekerja dengan Big Data, mempelajari SQL adalah langkah pertama yang perlu dipelajari.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya

Setelah tahu masing-masing skill yang harus dikuasai, kini saatnya kalian mengambil kesempatan. Apakah kamu ingin berkarir menjadi seorang data analyst? Gausah ragu dan segera ambil kesempatanmu! 

Yuk belajar data science bersama DQLab! Tersedia berbagai macam modul mulai dari beginner sampai intermediate yang bisa kamu coba untuk menguji kemampuan data analysis. Ada juga roadmap career track yang bisa juga kamu cobain sebagai bahan portfolio kamu. 

Nikmati sensasi belajar asyik dengan menggunakan live code editor tanpa kalian harus menginstall aplikasi atau software tambahan. Penasaran kan bagaimana cara belajarnya? Caranya gampan, cukup daftar di DQLab.id dan nikmati belajar data anti ribet. Selamat belajar Sahabat DQ!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags