Kenali Profesi Data Analyst dengan Pahami Rolenya

Data Science merupakan ilmu yang paling banyak dicari oleh perusahaan di seluruh dunia. Namun sayangnya di Indonesia sendiri masih sedikit universitas yang menyediakan jurusan Data Science. Jurusan Data Science memiliki banyak cabang profesi yang dapat diambil.  Dengan mempelajari ilmu ini terdapat beberapa profesi yang merupakan profesi yang menjadi incaran di zaman industri 4.0.

Data Analyst juga mempunyai jenjang karir yang sangat terstruktur dan menggiurkan. Terdapat  3 tingkatan dalam seseorang menjadi Data Analyst, tingkatan tersebut naik seiring dengan meningkatnya skill dari Data Analyst itu sendiri. Tingkatan dalam Data Analyst antara lain Data Analyst Entry Level, Data Analyst Junior, Data Analyst Senior. 

Tentunya belajar untuk menjadi seorang Data Analyst memerlukan kompetensi yang perlu dipersiapkan. Kamu harus memiliki hard skill dan soft skill tertentu yang dapat menyokong kamu dalam mengerjakan tugas-tugas yang diberikan. Jika kamu sudah memenuhi syarat-syarat yang diperlukan untuk menjadi seorang Data Analyst, yuk kita lihat apa saja yang dikerjakan oleh seorang Data Analyst 

1. Analisis Data Perusahaan

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 : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Memvisualisasikan 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

• Acquire, di tahap ini adalah tahap pengumpulan data dari berbagai sumber yang ada

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

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

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

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

• Refine, di tahap ini data dibuat lebih jelas dan lebih menarik

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

3. Data Cleaning 

80% pekerjaan Data Analyst adalah membersihkan dan juga mempersiapkan data-data yang akan digunakan. Oleh karna itulah skill inilah merupakan komponen penting untuk Kamu dapat bekerja menjadi seorang ahli data. Data cleaning/ data cleansing adalah proses dalam menyiapkan data untuk dilakukan analisis dengan cara memodifikasi ataupun menghapus data-data yang tidak relevan, duplikat, tidak terformat, dan data yang salah.

Didalam dunia data terdapat ungkapan yang sudah sering digunakan untuk sesama ahli data yaitu œgarbage in, garbage out. Maka dari itulah data cleansing adalah merupakan proses yang sangat diperlukan untuk menjaga kualitas data dan memastikan tidak terjadi adanya kesalahan saat menginput data sehingga output yang dihasilkan juga berkualitas dan dapat dipertanggung jawabkan.

Terdapat banyak alasan mengapa data tidak bisa langsung digunakan ke dalam algoritma, salah satunya yaitu :

• Kesalahan Input, Ada banyak kemungkinan manusia melakukan kesalahan input. Mereka mungkin kesalahan ketik, salah perhitungan, atau salah membaca. untuk form terbuka, seperti teks yang tidak terdeteksi, mungkin ada kesalahan ketik yang tidak akan dikenali oleh komputer

• Duplikat, setiap harinya seorang Data Analyst dapat menginput berjuta-juta data, terkadang terdapat double click yang membuat data tersebut terduplikat

• Kurangnya Standarisasi, bila kita menggunakan berbagai sumber data, kurangnya standarisasi adalah normal. Untuk mencapai hasil yang benar, semua data yang serupa harus diwakili dengan input yang sama. Hal ini wajib, tetapi untuk mencapai hasil ini kita harus melakukan berbagai macam cara.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

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.

Mulai belajar bersama DQLab dengan sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif agar kamu siap bersaing di industri nyata. Selamat belajar Sahabat Data DQLab!