Kuasai 4 Software Wajib untuk Data Analyst Ini!

Data analyst punya cakupan tugas yang cukup kompleks sehingga memerlukan software bantuan yang disesuaikan dengan kebutuhan dan ukuran dataset. Setiap software ini tentunya punya kelebihan dan kekurangan masing-masing. Sehingga penting nih untuk para data analyst tahu aspek-aspek tersebut sebelum menggunakannya untuk analisis lebih lanjut. Setidaknya ada 4 software untuk data analyst yang bisa dipertimbangkan.

1. Microsoft Excel

Microsoft Excel adalah tools yang sangat serbaguna dan sering digunakan oleh data analyst untuk manipulasi data, termasuk impor, cleaning, dan pengaturan data. Excel juga menyediakan berbagai fungsi dan formula yang memudahkan analisis statistik dasar seperti menghitung rata-rata, median, dan standar deviasi.

Selain itu, Excel sangat berguna untuk membuat visualisasi data melalui berbagai jenis grafik dan tabel pivot, yang membantu memahami pola dan tren dalam data. Excel juga memungkinkan pembuatan laporan dan dashboard yang interaktif, serta makro dan VBA untuk mengotomatisasi tugas-tugas berulang.

Namun, meskipun Excel sangat kuat dan populer, tapi juga memiliki beberapa kekurangan. Keterbatasan utama adalah pada skala. Excel tidak ideal untuk menangani dataset yang sangat besar karena bisa menyebabkan lambatnya kinerja atau bahkan crash. Selain itu, kemampuan analitiknya lebih terbatas dibandingkan dengan software khusus seperti R atau Python, yang lebih baik untuk analisis statistik dan machine learning tingkat lanjut. 

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. R Programming

R adalah bahasa pemrograman yang sangat populer di kalangan data analyst, terutama kemampuannya dalam menganalisis statistik dan grafis. Dengan beragam libraries seperti ggplot2 untuk visualisasi data, dplyr untuk manipulasi data, dan caret untuk machine learning, R memungkinkan pengguna melakukan analisis statistik lanjutan, pembuatan model prediktif, dan visualisasi data yang indah. Selain itu, R juga dapat menangani dataset yang sangat besar dan dapat diintegrasikan dengan berbagai sumber data.

Namun, R memiliki beberapa kekurangan. R membutuhkan pemahaman yang baik tentang konsep statistik dan pemrograman, yang bisa jadi cukup sulit bagi pemula. Selain itu, meskipun R memiliki komunitas yang besar dan aktif yang menyediakan banyak sumber daya dan dukungan, debugging dan troubleshooting dalam R bisa menjadi sulit bagi mereka yang tidak berpengalaman.

Meskipun begitu, kekuatan analitik yang ditawarkan oleh R membuatnya menjadi tools yang sangat berharga bagi mereka yang siap menginvestasikan waktu untuk mempelajarinya.

3. Python

Python adalah bahasa pemrograman yang sangat populer di kalangan data analyst karena fleksibilitasnya dan beragam library yang kuat untuk analisis data. Salah satu kegunaan utama Python adalah untuk analisis data, mulai dari manipulasi data dengan pandas, analisis statistik dengan NumPy dan SciPy, hingga visualisasi data dengan Matplotlib dan Seaborn.

Selain itu, Python juga sangat berguna untuk machine learning dan deep learning dengan pustaka seperti scikit-learn, TensorFlow, dan PyTorch, memungkinkan pengguna untuk membuat dan menerapkan model prediktif dengan mudah.

Meskipun Python memiliki banyak kelebihan, ada beberapa kekurangan yang perlu diperhatikan. Meskipun Python dianggap lebih mudah dipelajari daripada beberapa bahasa pemrograman lainnya, tapi masih perlu waktu dan usaha untuk menguasainya sepenuhnya, terutama untuk keperluan analisis data yang lebih kompleks. Selain itu, Python mungkin tidak secepat bahasa pemrograman lain seperti C++ atau Java dalam beberapa kasus, meskipun dalam konteks analisis data, kecepatan eksekusi biasanya bukan masalah utama.

4. Tableau

Tableau adalah tools visualisasi data yang sangat populer di kalangan data analyst karena bisa digunakan untuk membuat visualisasi interaktif dan dashboard yang menarik. Dengan antarmuka drag-and-drop yang intuitif, kalian dapat dengan cepat menggabungkan berbagai sumber data dan membuat visualisasi tanpa perlu pengetahuan pemrograman yang mendalam. Tableau juga memungkinkan pembuatan dashboard interaktif yang dapat diakses dan dibagikan dengan mudah, baik melalui Tableau Server, Tableau Online, maupun dalam format statis seperti PDF atau PowerPoint.

Namun, Tableau juga memiliki beberapa kekurangan. Biaya lisensinya cukup tinggi, sehingga menjadi penghalang terutama bagi individu atau perusahaan kecil dengan anggaran terbatas. Selain itu, meskipun Tableau sangat kuat dalam hal visualisasi, tools ini memiliki keterbatasan dalam hal analisis data yang sangat kompleks atau mendalam, yang seringkali lebih baik ditangani oleh R atau Python.

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

Nah, untuk bisa menguasai semua software untuk data analyst di atas, penting untuk punya kemampuan dasar terlebih dahulu. DQLab siap menjadi teman belajarmu! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Dilengkapi pula dengan studi kasus yang membuatmu semakin kaya pemahaman di berbagai industri.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Bahkan modulnya juga diintegrasikan dengan ChatGPT. Apa keunggulan fitur tersebut?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian!