Roadmap Data Analyst dengan Skill yang Dibutuhkan

Roadmap Data Analyst merupakan panduan yang membantu seseorang memahami tahapan yang perlu dipelajari untuk membangun kompetensi di bidang analisis data. Melalui roadmap yang jelas, proses belajar dapat dilakukan secara lebih terarah, mulai dari memahami dasar statistik, menguasai tools pengolahan data, membuat visualisasi, hingga mampu menyampaikan insight kepada stakeholder.

Profesi Data Analyst membutuhkan kombinasi skill teknis dan nonteknis. Tidak cukup hanya mampu mengolah data menggunakan Excel, SQL, Python, atau tools lainnya, seorang Data Analyst juga perlu memahami konteks bisnis, menganalisis masalah, dan mengomunikasikan hasil temuannya dengan baik. Oleh karena itu, roadmap Data Analyst mencakup berbagai kemampuan yang saling berkaitan. Lalu, apa saja skill yang perlu dikuasai? Berikut penjelasannya.

1. Dasar-Dasar Statistik dan Analisis Data

Statistik menjadi salah satu fondasi penting dalam roadmap Data Analyst karena membantu mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan. Data Analyst perlu memahami statistik deskriptif, seperti mean, median, mode, varians, dan standar deviasi, untuk mengetahui gambaran umum dari suatu kumpulan data. Misalnya, mean dan median dapat digunakan untuk melihat kecenderungan nilai, sedangkan standar deviasi membantu memahami seberapa besar penyebaran data dari nilai rata-ratanya.

Selain statistik deskriptif, Data Analyst juga perlu mengenai statistik inferensial. Materi seperti uji hipotesis, interval kepercayaan, distribusi probabilitas, regresi, dan ANOVA dapat digunakan untuk menganalisis hubungan atau perbedaan dalam data dan menarik kesimpulan yang lebih luas. Melalui pemahaman ini, Data Analyst tidak hanya mampu menunjukkan angka, tetapi juga dapat menjelaskan apa arti angka tersebut dan seberapa kuat temuan yang diperoleh.

Untuk tahap awal, Microsoft Excel dapat digunakan untuk melakukan perhitungan, pembersihan data sederhana, pivot table, hingga statistik deskriptif. Setelah memiliki dasar yang cukup, pembelajaran dapat dilanjutkan menggunakan Python atau R untuk mengolah dataset yang lebih besar dan melakukan analisis statistik yang lebih kompleks.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Penguasaan Alat Pemrograman dan Basis Data

Setelah memahami dasar statistik, roadmap Data Analyst dapat dilanjutkan dengan mempelajari tools untuk mengolah dan mengambil data. Dalam pekerjaan sehari-hari, Data Analyst dapat berhadapan dengan data yang tersimpan dalam berbagai tabel dan database. Karena itu, kemampuan mengambil, menggabungkan, membersihkan, dan mengolah data menjadi bagian penting dari pekerjaan. Beberapa tools yang umum digunakan antara lain:

• SQL, untuk mengambil, mengelola, memfilter, menggabungkan, dan melakukan query terhadap data dalam database.

• Python atau R, untuk pengolahan data, analisis statistik, otomatisasi, hingga pemodelan data.

• Pandas dan NumPy, yang membantu proses manipulasi, transformasi, dan analisis data menggunakan Python.

• Database Management, untuk memahami bagaimana data disimpan, bagaimana tabel saling berhubungan, dan bagaimana query dapat dibuat secara lebih efisien.

Untuk mempelajarinya, tidak perlu langsung menguasai seluruh tools sekaligus. Langkah yang lebih realistis adalah memulai dari SQL dasar, seperti SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN, dan fungsi agregasi. Setelah itu, pembelajaran dapat dilanjutkan dengan Python atau R untuk melakukan pengolahan dan analisis yang lebih mendalam.

3. Visualisasi Data dan Reporting

Kemampuan menganalisis data perlu diikuti dengan kemampuan menyampaikan hasil analisis. Data Analyst tidak hanya dituntut untuk menemukan pola atau tren, tetapi juga harus mampu menyajikan temuan tersebut dalam bentuk yang mudah dipahami oleh stakeholder. Visualisasi data dapat membantu mengubah kumpulan angka menjadi informasi yang lebih mudah dibaca. Misalnya, line chart dapat digunakan untuk melihat perubahan dari waktu ke waktu, bar chart untuk membandingkan kategori, dan berbagai jenis visualisasi lainnya dapat digunakan sesuai karakteristik data.

Dalam praktiknya, Data Analyst dapat menggunakan Tableau atau Power BI untuk membuat visualisasi interaktif dan dashboard. Sementara itu, Matplotlib dan Seaborn dapat digunakan untuk membuat visualisasi menggunakan Python. Excel juga tetap berguna untuk membuat grafik sederhana, pivot chart, dan reporting.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Pemahaman Bisnis dan Keterampilan Komunikasi

Skill teknis saja belum cukup untuk menjadi Data Analyst yang kompeten. Data Analyst juga perlu memahami mengapa data tersebut dianalisis dan bagaimana hasilnya dapat membantu menyelesaikan masalah. Inilah alasan pemahaman bisnis dan kemampuan komunikasi menjadi bagian penting dalam roadmap Data Analyst.

Pemahaman bisnis membantu Data Analyst menghubungkan data dengan kondisi yang sedang dihadapi perusahaan atau organisasi. Sebagai contoh, ketika ditemukan penurunan penjualan, Data Analyst tidak cukup hanya menunjukkan bahwa penjualan turun 15 persen. Analisis perlu dilanjutkan untuk mencari tahu faktor yang mungkin berkaitan dengan penurunan tersebut seperti perubahan jumlah pelanggan, produk yang kurang diminati, perubahan harga, atau faktor lainnya.

Selain itu, Data Analyst harus mampu mengomunikasikan hasil analisis kepada stakeholder yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Hasil analisis yang kompleks perlu diterjemahkan menjadi penjelasan yang sederhana, jelas, dan berorientasi pada keputusan. Kemampuan data storytelling dapat membantu Data Analyst menjelaskan konteks masalah, temuan utama, hingga rekomendasi berdasarkan data. Skill problem solving juga menjadi bagian penting. Data Analyst perlu mampu merumuskan masalah, menentukan data yang dibutuhkan, melakukan analisis, kemudian mengubah hasilnya menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti.

Pada akhirnya, roadmap Data Analyst sangat penting untuk memahami alur kerja analisis data dari awal hingga akhir, memahami masalah, memperoleh dan membersihkan data, menganalisis data, memvisualisasikan hasil, kemudian menyampaikan insight untuk membantu pengambilan keputusan.

FAQ

1. Skill apa yang harus dipelajari terlebih dahulu untuk menjadi Data Analyst?

Mulailah dari dasar statistik dan pengolahan data menggunakan Excel. Setelah itu, lanjutkan dengan SQL, Python atau R, visualisasi data, dan kemampuan komunikasi.

2. Apakah Data Analyst harus bisa Python dan SQL?

Keduanya sangat membantu, terutama SQL untuk mengambil data dari database dan Python untuk pengolahan serta analisis data. Namun, tingkat kebutuhan setiap skill dapat berbeda tergantung pekerjaan dan perusahaan.

3. Apakah skill teknis saja cukup untuk menjadi Data Analyst?

Tidak. Data Analyst juga membutuhkan pemahaman bisnis, problem solving, dan komunikasi agar hasil analisis dapat dipahami stakeholder dan digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid