MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 1 Jam 49 Menit 45 Detik 

Kenali Profesi Data Analyst dan Tanggung Jawabnya di Industri

Belajar Data Science di Rumah 06-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/postgroup/0f0327126cebe99dff31890ba2cd7777/a07f6e22c983a09e711c008fe639f1ba.webp

Selain menganalisis data perusahaan, agar bisa bertahan dan diterima sebagai Data Analyst Kamu juga perlu mempersiapkan banyak hal lainya. Contohnya saja melakukan riset apa saja yang diperlukan, jenjang karir untuk menjadi seorang Data Analyst. Dengan begitu Kamu  lebih siap memantapkan dirimu terjun dalam dunia Data.


Seorang Data Analyst adalah orang yang mengambil, mengatur, dan menganalisis informasi untuk membantu perusahaan meningkatkan efisiensi, produksi, strategi bisnis, dan masih banyak lagi. Profesi ini merupakan profesi yang dicari oleh semua lini dari industri ritel hingga akademisi membutuhkan profesi ini. Berikut adalah pekerjaan-pekerjaan yang akan Kamu lakukan jika menjadi seorang Data Scientist.


1. Analisis, Analisis, dan Analisis

Analisis data adalah sebuah proses pengolahan data menjadi sebuah informasi baru sehingga akan lebih mudah dipahami dan menghasilkan informasi sebagai dasar dalam pengambilan keputusan. Secara umum, tujuan analisis data adalah untuk menjelaskan suatu data agar lebih mudah dipahami, selanjutnya dibuat sebuah kesimpulan. Suatu kesimpulan dari analisis data didapatkan dari sampel yang umumnya dibuat berdasarkan pengujian hipotesis atau dugaan.


Sebagai Data Analyst tugas utamanya adalah bertanggung jawab dengan segala jenis data dan juga menerjemahkan data tersebut, sehingga dapat diolah dan dijadikan laporan untuk membantu proses manajemen dan strategi perusahaan. Jadi tidak heran bahwa kamu akan sangat sering dalam menganalisis sebuah data. Dalam menganalisis data pun kamu akan sering menggunakan ilmu matematika, statistik, dan bisnis sehingga ilmu-ilmu tersebut tentunya wajib untuk kamu kuasai sebelum masuk kedalam dunia Data Analyst.


Pemahaman yang kuat tentang teknik penambangan data, seperti Hadoop, MapReduce, Spark, kerangka kerja data skala besar, pembelajaran mesin, jaringan saraf dan juga  pendekatan proaktif, dengan kemampuan untuk mengelola banyak prioritas secara bersamaan.


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


2. Komunikasi : Kunci Penting dalam Menyampaikan Insight

Di dalam perusahaan profesi Data Analyst inline ke semua departemen, data yang diberikan oleh Data Analyst juga berguna agar departemen mengerjakan tugas mereka sesuai dengan data yang diberikan oleh Data Analyst. Sebelum memberikan data yang telah dianalisis kepada departemen lain, Kamu diharuskan untuk mempresentasikan hasil analisis kamu di hadapan pimpinan perusahaan. Tentunya Kamu harus memiliki skill komunikasi yang baik agar tidak terjadi kesalahpahaman. Berikut terdapat tips untuk Kamu memaksimalkan presentasi mu di depan pimpinan


  • Pahami Karakteristik Pimpinan

    Setiap pimpinan tentunya memiliki beragam karakteristik, tentunya sebelum mempresentasikan hasil dari penelitian Kamu, memahami karakteristik pimpinan sangatlah penting. Misalnya saja ada pimpinan yang tidak suka ada basa-basi saat presentasi, karna itulah pastikan Kamu langsung membicarakan inti permasalahanya atau hasil analisis Kamu.


  • Berikan Solusi

    Dalam mempresentasikan permasalahan perusahaan, tentunya pimpinan juga berharap bahwa karyawan memiliki solusi untuk masalah yang dialami perusahaan. Kemampuan Kamu dalam memberikan solusi dan perbaikan atas setiap permasalahan tentunya akan meningkatkan reputasi sebagai seorang karyawan.


  • Tenang Dan Terstruktur

    Rasa grogi merupakan hal wajar dialami, namun jika Kamu terlalu grogi bisa jadi orang lain berasumsi bahwa Kamu tidak percaya dengan hasil analisis kamu sendiri. Untuk itu latihan presentasi sangat penting agar memantapkan kamu saat mempresentasikan hasil analisis Kamu di depan pimpinan.


3. Mengolah Visualisasi Data

Visualisasi data dipakai untuk mempresentasikan hasil data yang telah dianalisis untuk mempermudah orang awam memahami data tersebut. Tujuan utama dari visualisasi data adalah untuk mengkomunikasikan informasi secara jelas dan efisien kepada pengguna lewat grafik informasi yang dipilih, seperti tabel dan grafik. Visualisasi yang efektif membantu pengguna dalam menganalisis dan penalaran tentang data dan bukti.


Dengan adanya visualisasi data ini juga orang dapat mencari informasi lebih cepat karna data yang digunakan relative banyak sehingga dengan adanya visualisasi data, data yang diinginkan dapat didapatkan dengan cepat dan tepat. Penelitian menunjukkan bahwa orang mengingat 80% dari apa yang mereka lihat, tapi cuma 20% dari apa yang mereka baca. Otak kita dapat mengingat gambar jutaan kali lebih cepat daripada kata. Berikut adalah proses visualisasi data



  1. Aquire, di tahap ini adalah tahap pengumpulan data dari berbagai sumber yang ada

  2. Parse, di tahap ini setiap data dimasukan kedalam kategori-kategori agar bisa dibedakan dengan data lain

  3. Filter, di tahap ini data-data akan diseleksi dan menghapus data yang tidak penting atau tidak menarik

  4. Mine, di tahap ini data-data yang telah difilter akan dicari polanya atau dijabarkan pada konteks matematis dengan menggunakan ilmu statistik atau data mining

  5. Represent, di tahap ini data diubah menjadi model visual dasar seperti grafik batang, diagram,dll

  6. Refine, di tahap ini data dibuat lebih jelas dan lebih menarik

  7. Interact, di tahap terakhir ini grafik dibuat fleksibel agar dapat diubah datanya agar selalu bisa diupdate.


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


4. Persiapkan Dirimu Menjadi Data Analyst Bersama DQLab!

DQLab merupakan pusat belajar Data Science yang menawarkan kursus online bagi Kamu yang ingin mulai belajar Data Science. DQLab sendiri telah melahirkan praktisi data yang  mahir dalam dibidangnya. Bersama DQLab Kamu akan belajar secara terstruktur dengan studi kasus dan data yang sesuai dengan yang berada di lapangan. DQLab juga menyediakan forum untuk sharing dengan 95,000++ member DQLab, maupun dengan ahli praktisi pakar data.


DQLab menawarkan cara belajar yang terstruktur, berbasis proyek, dan cocok untuk pemula yang baru memulai belajar Data Science. DQLab menggunakan 4 konsep belajar.

  • Pahami

    Konsep dasar Data Science


  • Latihan

    Terapkan teori-teori yang telah dipelajari melalui Live Code Editor.


  • Terapkan

    Bangun portofolio data dengan studi kasus yang sudah di approve oleh pakar data


  • Bangun Relasi

    DQLab menyediakan sesi seminar yang diisi oleh Praktisi Industri yang berpengalaman dan bisa menjalin relasi dengan Data Scientist lainya.

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!