Panduan & Langkah Awal Menjadi Data Analyst
Profesi data analyst semakin diminati seiring dengan meningkatnya kebutuhan akan analisis data dalam berbagai industri. Dalam era digital ini, data telah menjadi komponen vital dalam pengambilan keputusan bisnis, strategi pemasaran, dan pengembangan produk.
Perusahaan dari berbagai sektor, mulai dari teknologi hingga kesehatan, memerlukan kemampuan analisis data untuk tetap kompetitif dan inovatif. Oleh karena itu, peluang karir bagi data analyst terus berkembang, menarik minat banyak pemula yang ingin berkontribusi di bidang yang dinamis dan penuh tantangan ini.
Bagi pemula yang tertarik untuk memulai karier sebagai data analyst, langkah pertama yang penting adalah membangun dasar pengetahuan yang kuat dalam statistik dan analisis data. Memahami konsep dasar statistik, probabilitas, dan metode analisis data adalah kunci untuk menganalisis data secara efektif.
Selain itu, pemula harus menguasai alat dan bahasa pemrograman yang umum digunakan dalam analisis data, seperti SQL, Python, atau R. Mengikuti kursus online, membaca buku, dan berpartisipasi dalam bootcamp data analyst dapat menjadi cara yang efektif untuk mendapatkan keterampilan ini.
Pada artikel ini, DQLab akan menjabarkan empat langkah awal yang perlu diambil untuk menjadi seorang data analyst yang sukses. Yuk catat baik-baik setiap poinnya!
1. Menguasai Dasar-Dasar Statistik dan Matematika
Statistik dan matematika adalah fondasi dari analisis data. Pengetahuan yang kuat dalam kedua bidang ini memungkinkan kita untuk memahami dan menginterpretasi data dengan akurat. Kita akan sering menggunakan konsep statistik untuk mengidentifikasi pola, membuat prediksi, dan menguji hipotesis.
Topik Utama yang Harus Dipelajari
Statistik Deskriptif: Mean, median, mode, variansi, dan standar deviasi.
Statistik Inferensial: Uji hipotesis, regresi, dan analisis varians (ANOVA).
Probabilitas: Distribusi probabilitas, aturan probabilitas, dan teorema Bayes.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Belajar Bahasa Pemrograman yang Relevan
Untuk menjadi data analyst, kita harus menguasai setidaknya satu bahasa pemrograman yang digunakan dalam analisis data. Dua bahasa yang paling populer adalah Python dan R. SQL (Structured Query Language) juga merupakan keterampilan penting bagi data analyst. Ini digunakan untuk mengelola dan memanipulasi data dalam database relasional.
3. Mempelajari Alat dan Teknologi Visualisasi Data
Visualisasi data membantu dalam menyajikan data dengan cara yang mudah dipahami dan menarik bagi pemangku kepentingan. Alat visualisasi data memungkinkan kita untuk membuat grafik, diagram, dan dashboard yang interaktif.
Alat Visualisasi Data yang Populer
Tableau: Alat visualisasi data yang populer dan user-friendly untuk membuat dashboard interaktif.
Power BI: Alat Microsoft yang kuat untuk visualisasi data dan analitik bisnis.
Matplotlib dan Seaborn (Python): Pustaka Python yang digunakan untuk membuat visualisasi data yang rinci dan kustomisasi.
4. Membangun Portofolio Proyek
Portofolio proyek adalah cara terbaik untuk menunjukkan keterampilan kita kepada calon pemberi kerja. Ini memungkinkan kita untuk mempraktikkan apa yang telah dipelajari dan memberikan bukti nyata dari kemampuan analisis data kita.
Proyek yang Bisa Dikerjakan:
Analisis Dataset Publik: Banyak dataset publik tersedia di platform seperti Kaggle. Pilih dataset yang menarik bagi kita dan lakukan analisis mendalam.
Proyek Visualisasi Data: Buat visualisasi data interaktif menggunakan Tableau atau Power BI dan bagikan di platform seperti Tableau Public atau GitHub.
Studi Kasus Bisnis: Lakukan studi kasus bisnis dengan menganalisis data penjualan, pemasaran, atau operasional untuk memberikan wawasan yang berguna.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Menjadi seorang data analyst membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan analitis. Dengan menguasai dasar-dasar statistik dan matematika, belajar bahasa pemrograman yang relevan, mempelajari alat visualisasi data, dan membangun portofolio proyek, kita dapat mempersiapkan diri untuk sukses dalam karier ini. Mulailah langkah pertama hari ini dan teruslah belajar serta berlatih untuk menjadi data analyst yang kompeten dan dipercaya.
Yuk perdalam kemampuan data analyst kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with Excel.
Penulis: Galuh Nurvinda K