Roadmap Data Analyst dengan Skill yang Dibutuhkan
Roadmap Data Analyst merupakan panduan untuk menentukan langkah-langkah secara rinci yang harus dilakukan dan skill apa saja yang perlu diperoleh untuk menjadi seorang Data Analyst yang kompeten. Roadmap Data Analyst akan sangat membantu bagi individu yang ingin memahami alur pembelajaran dan pengembangan karir yang harus dilalui untuk memiliki skill yang kompeten dalam bidang analisis data.
Profesi Data Analyst merupakan profesi yang membutuhkan skill teknis dan non teknis secara bersamaan untuk menyelesaikan tugas-tugasnya. Oleh karenanya, roadmap Data Analyst menjadi sangat luas. Namun dalam artikel ini, kita bisa fokus pada skill apa saja yang dibutuhkan untuk bisa menjadi seorang Data Analyst yang kompeten. Skill ini mencakup analisis statistika, pemrograman, visualisasi data, serta pemahaman bisnis. Berikut penjelasan lebih lanjutnya!
1. Dasar-Dasar Statistik dan Analisis Data
Dalam menyelesaikan pekerjaannya, Data Analyst harus bisa menguasai statistik deskriptif dengan memahami mean, median, mode, varians, dan standar deviasi; statistik inferensial dengan menggunakan Uji hipotesis, interval kepercayaan, distribusi probabilitas, regresi, dan analisis varians (ANOVA).
Selain itu, Data Analyst juga harus bisa memiliki pemahaman akan data, dimana hal ini bertujuan agar Data Analyst bisa menganalisis data secara mendalam untuk menemukan pola, tren, dan hubungan. Biasanya untuk menyelesaikan tugas yang berkaitan dengan statistika dan analisis data, Data Analyst akan banyak menggunakan Excel untuk analisis data dasar dan statistik deskriptif dan R atau Python untuk analisis statistik yang lebih kompleks dan pemodelan data.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Penguasaan Alat Pemrograman dan Basis Data
Pekerjaan seorang data Analyst tidak akan jauh-jauh dari penggunaan bahasa pemrograman atau tools lain. Berikut adalah tools yang cukup membantu dalam menyelesaikan tugas Data Analyst:
SQL digunakan untuk mengelola, memanipulasi, dan meng-query database.
Python atau R bermanfaat dalam pengolahan data, analisis statistik, dan machine learning.
Library Pandas dan NumPy akan bermanfaat untuk manipulasi dan analisis data di Python.
Database Management digunakan untuk memahami struktur database dan optimasi query.
Untuk bisa menguasai tools Data Analyst dengan baik, kita bisa mulai dengan mempelajari dasar-dasar SQL dan praktekkan dengan database sederhana. Setelahnya kita bisa mulai belajar Python atau R melalui kursus online. Untuk menguji skill yang kita miliki, kita bisa mengerjakan proyek kecil yang menggabungkan penggunaan SQL dan Python atau R.
3. Visualisasi Data dan Reporting
Data Analyst juga akan sering membuat reporting dan visualisasi data, atau dashboard untuk membuat gabungan report dan visualisasi data secara interaktif dan real time untuk menyampaikan hasil analisis yang didapatkan di hadapan para stakeholder. Untuk menyelesaikan tugas ini, Data Analyst bisa menggunakan Tableau atau Power BI untuk visualisasi data interaktif dan dashboard, library Python berupa Matplotlib dan Seaborn untuk visualisasi data statis, serta Excel untuk grafik sederhana dan pelaporan.
Tahapan yang bisa dilakukan untuk bisa menyelesaikan roadmap bagian ini adalah dengan mempelajari dasar-dasar visualisasi data dan konsep desain grafis, kemudian mengeksplorasi tools visualisasi data seperti Tableau atau Power BI. Selanjutnya, Data Analyst bisa mulai membuat dashboard interaktif dan reporting untuk project data nyata.
4. Pemahaman Bisnis dan Keterampilan Komunikasi
Ini merupakan skill non teknis yang juga perlu dikuasai oleh Data Analyst. Hal ini akan meliputi pemahaman konteks bisnis untuk memahami bagaimana data digunakan dalam membuat keputusan bisnis; komunikasi data guna menyampaikan hasil temuan analisis data secara efektif kepada stakeholder non-teknis; dan problem solving untuk mengidentifikasi masalah bisnis dan penggunaan data untuk mencari solusinya.
Untuk bisa menguasai skill ini dengan baik, Data Analyst akan menggunakan tools seperti Microsoft PowerPoint untuk presentasi temuan data, Google Sheets atau Excel untuk analisis cepat dan mengkomunikasikan hasil, serta Flowchart dan Peta Proses untuk memvisualisasikan alur kerja dan proses bisnis.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Tertarik menjadi Data Analyst? Bootcamp Data Analyst adalah pilihan yang sangat baik bagi untuk memasuki dunia analisis data dengan cepat dan efisien. DQLab adalah salah satu lembaga kursus yang menyediakan bootcamp bagi mereka yang tertarik menjadi Data Analyst, yaitu Bootcamp Data Analyst with SQL and Python dan Bootcamp Data Analyst with Excel.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri