Platform dan Tools Online yang Wajib Diketahui oleh Data Analyst

Menjadi seorang data analyst bukan hanya soal memahami teori dan statistik, tapi juga soal menggunakan alat yang tepat untuk mengolah dan menyajikan data secara efektif. Di era kerja digital dan remote saat ini, penguasaan berbagai platform online menjadi kunci agar tetap kompetitif. Berikut adalah daftar tools dan platform yang wajib kamu kenal sebagai data analyst pemula maupun profesional.

1. Tools untuk Pengolahan Data

Sebelum melakukan visualisasi atau analisis mendalam, data perlu diolah dan dibersihkan terlebih dahulu. Untuk itu, berikut adalah beberapa tools penting yang sering digunakan dalam proses awal ini.

a. Google Sheets

Google Sheets cocok untuk pekerjaan ringan atau kolaborasi cepat secara online. Meski tampak sederhana, fitur seperti fungsi QUERY, pivot table, dan integrasi API menjadikannya alat yang cukup mumpuni untuk eksplorasi data dasar.

b. SQL Platforms (BigQuery, Mode Analytics, SQLBolt)

SQL adalah bahasa wajib untuk querying data. Platform seperti BigQuery cocok untuk menangani big data di cloud, Mode Analytics untuk analisis real-time dan visualisasi interaktif, sedangkan SQLBolt sangat berguna bagi pemula yang ingin belajar SQL melalui praktik langsung.

c. Python & R Environment (Jupyter Notebook, Google Colab, RStudio Cloud)

Untuk analisis yang lebih kompleks, Python dan R menjadi andalan. Jupyter Notebook dan Google Colab memungkinkan pemrograman interaktif di browser, sedangkan RStudio Cloud menyediakan lingkungan R yang fleksibel tanpa harus instalasi lokal.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Tools untuk Visualisasi Data

Setelah data diolah, penyajian informasi secara visual akan memudahkan pengambilan keputusan. Berikut beberapa platform yang memudahkan proses visualisasi secara efektif.

a. Tableau Public

Tableau Public memungkinkan pembuatan dashboard interaktif tanpa biaya lisensi. Sangat cocok untuk membangun portofolio visualisasi yang bisa diakses publik secara online.

b. Power BI (versi cloud)

Power BI versi cloud menawarkan kemudahan dalam mengintegrasikan berbagai sumber data dan membuat visualisasi yang dinamis. Platform ini populer di kalangan bisnis karena kemampuannya dalam membuat laporan yang interaktif dan mudah dipahami.

c. Datawrapper & Flourish

Untuk kebutuhan visualisasi ringan dan storytelling berbasis data, Datawrapper dan Flourish jadi pilihan favorit. Keduanya menawarkan template yang menarik dan mudah digunakan bahkan tanpa kemampuan koding.

3. Platform Belajar dan Komunitas

Meningkatkan skill secara mandiri sangat penting bagi seorang data analyst. Komunitas dan platform pembelajaran dapat membantu dalam memperluas wawasan dan mengasah kemampuan secara berkelanjutan.

a. Kaggle

Kaggle adalah surga bagi data enthusiast. Selain menyediakan dataset gratis, platform ini juga menawarkan kompetisi data science yang bisa memperkaya portofolio dan networking dengan sesama praktisi.

b. Coursera, edX, DataCamp, Udemy

Berbagai platform ini menyediakan kursus data analysis dari universitas dan praktisi ternama. Cocok bagi kamu yang ingin belajar mandiri sesuai ritme masing-masing.

c. Stack Overflow & Reddit

Untuk masalah teknis, Stack Overflow tetap jadi rujukan utama. Sementara Reddit, khususnya subreddit seperti r/datascience atau r/dataisbeautiful, sering menjadi tempat diskusi yang insightful dan inspiratif.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Sumber Dataset Gratis

Latihan terbaik adalah praktik langsung, dan itu butuh data yang nyata. Berikut adalah beberapa sumber dataset gratis yang bisa kamu manfaatkan.

a. Google Dataset Search

Google Dataset Search memudahkan pencarian dataset dari berbagai sumber terpercaya. Cukup ketik topik yang ingin kamu eksplorasi, dan kamu akan menemukan berbagai opsi dataset yang relevan.

b. UCI Machine Learning Repository

Sumber klasik yang masih relevan hingga sekarang. UCI menyediakan banyak dataset terstruktur yang sering digunakan untuk penelitian dan pembelajaran.

c. Data.gov, Kaggle Datasets, World Bank Open Data

Ketiganya menyediakan ribuan dataset yang bervariasi, mulai dari data ekonomi, sosial, hingga lingkungan. Sangat bermanfaat bagi kamu yang ingin membuat analisis dengan konteks nyata dan berdampak.

Kalau kamu merasa daftar tools dan platform di atas terlihat banyak dan belum tahu harus mulai dari mana, jangan khawatir. Ada jalur belajar yang sudah terstruktur dan fokus pada skill yang paling dibutuhkan industri. Salah satunya adalah program Bootcamp Data Analyst with Python and SQL dari DQLab. Apa keunggulannya?

• Belajar Python dan SQL dari dasar hingga praktik langsung

• Studi kasus berbasis industri yang relevan

• Bangun portofolio data analyst sejak modul pertama

• Bimbingan dari mentor berpengalaman & akses ke komunitas profesional

Gabung sekarang dan mulai perjalanan karir data analyst kamu sekarang!

FAQ:

1. Apa tools utama yang digunakan oleh data analyst pemula?

Beberapa tools utama antara lain Google Sheets, SQL platform seperti BigQuery, serta Jupyter Notebook atau Google Colab untuk analisis lanjutan.

2. Apakah semua tools di atas gratis digunakan?

Sebagian besar tools seperti Google Sheets, Tableau Public, Google Colab, dan Datawrapper memiliki versi gratis yang cukup untuk pemula.

3. Saya belum bisa coding, apa masih bisa jadi data analyst?

Bisa! Banyak tools yang user-friendly, dan kamu bisa mulai dari yang paling dasar. Dengan mengikuti bootcamp atau kursus terstruktur, kamu bisa belajar step-by-step.