[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 14 Jam 53 Menit 23 Detik 

Siap Berkarir Jadi Data Analyst? Siapa Takut!

Belajar Data Science di Rumah 30-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ffea88513211fae6f8781ea87ed65538_x_Thumbnail800.png

Seorang ilmuwan data atau Data Analyst adalah seorang profesional yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data dalam jumlah yang sangat besar. Peran ilmuwan data atau data analyst adalah cabang dari beberapa peran teknis tradisional, termasuk matematikawan, ilmuwan, ahli statistik, dan profesional komputer. Pekerjaan ini memerlukan penggunaan teknologi analitik canggih, termasuk pembelajaran mesin dan pemodelan prediktif. Seorang ilmuwan data atau data analyst membutuhkan sejumlah besar data untuk mengembangkan hipotesis, membuat kesimpulan, dan menganalisis tren pelanggan dan pasar. Tanggung jawab dasar termasuk mengumpulkan dan menganalisis data, menggunakan berbagai jenis alat analitik dan pelaporan untuk mendeteksi pola, tren, dan hubungan dalam kumpulan data.


Dalam bisnis, ilmuwan data atau Data Analyst biasanya bekerja dalam tim untuk menambang data besar untuk informasi yang dapat digunakan untuk memprediksi perilaku pelanggan dan mengidentifikasi peluang pendapatan baru. Di banyak organisasi, ilmuwan data atau data analyst juga bertanggung jawab untuk menetapkan praktik terbaik untuk mengumpulkan data, menggunakan alat analisis, dan menafsirkan data. Permintaan akan keterampilan ilmu data telah tumbuh secara signifikan selama bertahun-tahun, karena perusahaan berupaya mengumpulkan informasi yang berguna dari data besar, sejumlah besar data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi-terstruktur yang dihasilkan dan dikumpulkan oleh perusahaan besar atau internet.


Lalu bagaimana persiapan untuk menjadi seorang data analyst? Yuk lihat bagaimana mereka bekerja. 


1. Bekerja Dengan Unstructure Data atau Data tidak terstruktur

Sangat penting bahwa seorang ilmuwan data atau Data Analyst dapat bekerja dengan data yang tidak terstruktur. Data tidak terstruktur adalah konten tidak terdefinisi yang tidak sesuai dengan tabel database. Contohnya termasuk video, posting blog, ulasan pelanggan, posting media sosial, umpan video, audio, dll. Mereka adalah teks berat yang disatukan. Menyortir jenis data ini sulit karena tidak disederhanakan.


Kebanyakan orang menyebut data tidak terstruktur sebagai 'dark analytics' karena kompleksitasnya. Bekerja dengan data tidak terstruktur membantu sahabat data mengungkap wawasan yang dapat berguna untuk pengambilan keputusan. Sebagai ilmuwan data atau data analyst, sahabat data harus memiliki kemampuan untuk memahami dan memanipulasi data tidak terstruktur dari platform yang berbeda.


Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer


2. Keingintahuan Intelektual

Tidak diragukan lagi sahabat data telah melihat frasa ini di mana-mana akhir-akhir ini, terutama yang berkaitan dengan ilmuwan data atau data analyst. Frank Lo menjelaskan apa artinya, dan berbicara tentang "keterampilan lunak" lain yang diperlukan di blog tamunya yang diposting beberapa bulan yang lalu.


Keingintahuan dapat didefinisikan sebagai keinginan untuk memperoleh lebih banyak pengetahuan. Sebagai ilmuwan data atau data analyst, sahabat data harus dapat mengajukan pertanyaan tentang data karena ilmuwan data atau data analyst menghabiskan sekitar 80 persen waktunya untuk menemukan dan menyiapkan data. Ini karena bidang ilmu data adalah bidang yang berkembang sangat cepat dan sahabat data harus belajar lebih banyak untuk mengikuti perkembangannya.


sahabat data perlu memperbarui pengetahuan sahabat data secara teratur dengan membaca konten online dan membaca buku yang relevan tentang tren dalam ilmu data. Jangan kewalahan dengan banyaknya data yang bertebaran di internet, sahabat data harus tahu bagaimana memahami semuanya. Rasa ingin tahu adalah salah satu keterampilan yang sahabat data butuhkan untuk berhasil sebagai ilmuwan data atau data analyst. Misalnya, pada awalnya, sahabat data mungkin tidak melihat banyak wawasan dalam data yang telah sahabat data kumpulkan. Keingintahuan akan memungkinkan sahabat data untuk menyaring data untuk menemukan jawaban dan lebih banyak wawasan.


3. Ketajaman bisnis

Untuk menjadi ilmuwan data atau data analyst, sahabat data memerlukan pemahaman yang kuat tentang industri tempat sahabat data bekerja, dan mengetahui masalah bisnis apa yang coba dipecahkan oleh perusahaan sahabat data. Dalam hal ilmu data, kemampuan untuk membedakan masalah mana yang penting untuk dipecahkan bagi bisnis sangatlah penting, selain mengidentifikasi cara-cara baru bisnis harus memanfaatkan datanya. Untuk dapat melakukan ini, sahabat data harus memahami bagaimana masalah yang sahabat data pecahkan dapat berdampak pada bisnis. Inilah sebabnya mengapa sahabat data perlu tahu tentang bagaimana bisnis beroperasi sehingga sahabat data dapat mengarahkan upaya sahabat data ke arah yang benar.


4. Kemampuan berkomunikasi

Perusahaan yang mencari ilmuwan data atau data analyst yang kuat mencari seseorang yang dapat dengan jelas dan lancar menerjemahkan temuan teknis mereka ke tim non-teknis, seperti departemen Pemasaran atau Penjualan. Seorang ilmuwan data atau data analyst harus memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan dengan mempersenjatai mereka dengan wawasan terukur, selain memahami kebutuhan rekan non-teknis mereka untuk memperdebatkan data dengan tepat. Lihat survei kilat terbaru kami untuk informasi lebih lanjut tentang keterampilan komunikasi bagi para profesional kuantitatif.


Selain berbicara dalam bahasa yang sama dengan yang dipahami perusahaan, sahabat data juga perlu berkomunikasi dengan menggunakan data storytelling. Sebagai seorang ilmuwan data atau data analyst, sahabat data harus tahu cara membuat alur cerita di sekitar data agar mudah dipahami oleh siapa saja. Misalnya, menyajikan tabel data tidak seefektif berbagi wawasan dari data tersebut dalam format mendongeng. Menggunakan penceritaan akan membantu sahabat data mengkomunikasikan temuan sahabat data dengan benar kepada atasan sahabat data. Saat berkomunikasi, perhatikan hasil dan nilai yang tertanam dalam data yang sahabat data analisis. Sebagian besar pemilik bisnis tidak ingin tahu apa yang sahabat data analisis, mereka tertarik pada bagaimana hal itu dapat mempengaruhi bisnis mereka secara positif. Belajarlah untuk fokus dalam memberikan nilai dan membangun hubungan yang langgeng melalui komunikasi.


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


5. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab

Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!