Roadmap Data Analyst yang Perlu Diperhatikan Pemula
Profesi Data Analyst telah menjadi salah satu karir yang paling diminati di era digital saat ini. Dengan adanya kemajuan teknologi yang menyebabkan ledakan besar dalam pengumpulan data, sehingga permintaan akan ahli yang mampu mengurai dan menganalisis data semakin meningkat. Untuk para pemula yang tertarik menempati posisi ini, mereka perlu memahami roadmap yang dapat diikuti untuk menjadi Data Analyst profesional.
Roadmap adalah rencana atau panduan yang dapat digunakan untuk menunjukkan langkah-langkah atau tahapan yang harus diambil agar bisa mencapai tujuan tertentu. Dalam konteks karir atau pengembangan skill, sebuah roadmap biasanya merujuk pada serangkaian langkah atau tahapan yang harus diikuti untuk mencapai sukses dalam bidang tertentu. Roadmap Data Analyst meliputi pemahaman tentang statistika dan matematika, bahasa pemrograman, data wrangling, serta tentang metode analisis data yang akan digunakan.
Pembahasan lebih lanjut mengenai roadmap tersebut akan kita kupas di artikel berikut ini. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pelajari Dasar-dasar Matematika dan Statistika
Sebagai seorang Data Analyst, pemahaman yang kuat tentang Matematika dan Statistika menjadi salah satu skill penting. Seperti yang kita ketahui, ilmu statistika termasuk salah satu ilmu yang membahas tentang cara pengolahan data dari awal hingga akhir. Kita bisa mulai dengan mempelajari konsep dasar seperti aljabar, probabilitas, dan statistik deskriptif. Kemudian, kita bisa melanjutkan dengan mempelajari statistik inferensial, distribusi probabilitas, dan teknik inferensi statistik.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Kuasai Bahasa Pemrograman dan Tools Analisis Data
Bahasa pemrograman seperti Python, R, dan SQL adalah tools yang umum digunakan dalam analisis data. Kita bisa mempelajari bahasa pemrograman ini dengan mendalami serta menguasai library analisis data seperti library Pandas, NumPy, dan Scikit-Learn untuk Python, serta paket ggplot2 dan dplyr untuk R. Selain itu, kita juga perlu untuk memahami penggunaan SQL agar bisa mengakses dan mengelola data dalam basis data.
3. Pahami Konsep Data Wrangling dan Data Cleaning
Data mentah biasanya merupakan data yang belum siap untuk dianalisis. Hampir sebagian besar waktu seorang Data Analyst akan dihabiskan untuk membersihkan dan mempersiapkan data sebelum analisis sebenarnya dapat dilakukan. Oleh karena itu, Data Analyst perlu untuk mempelajari teknik-teknik data wrangling dan data cleaning seperti menghapus data yang tidak valid, menangani missing value, dan mengubah format data agar sesuai dengan kebutuhan analisis.
4. Kuasai Teknik Analisis Data
Tugas utama Data Analyst adalah melakukan analisis data. Sehingga mereka perlu untuk mempelajari berbagai teknik analisis data seperti regresi, clustering, dan klasifikasi. Dengan memahami cara kerja teknik-teknik analisis ini dan kapan harus menggunakannya akan membantu Data Analyst untuk menghasilkan insight yang berarti dari data. Selain itu, mereka juga perlu mempelajari tentang teknik visualisasi data untuk menyajikan temuan yang didapatkan dengan cara yang mudah dipahami.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Setelah mengikuti roadmap di atas, kita juga perlu untuk melakukan praktik langsung untuk mengerjakan project nyata, lalu membuat portfolio yang menarik agar dilirik oleh para recruiter. Sehingga peluang untuk membangun karir di bidang ini dapat menjadi lebih besar, mengingat prospek karir dari posisi Data Analyst ini termasuk salah satu karir yang menjanjikan.
Kamu bisa mulai perjalanan belajar sebagai Data Analyst dengan belajar Excel, SQL dan Python dasar dengan menggunakan modul yang disediakan oleh DQLab. Selain itu, kamu bisa juga memanfaatkan bootcamp Data Analyst with Excel dan bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
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.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst dengan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri