BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 4 Jam 2 Menit 18 Detik

Siap Menjadi Data Analyst? Upskill 4 Kemampuan Fundamental Ini

Belajar Data Science di Rumah 04-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/229368be3671c0e33d230b9ae5456ee0_x_Thumbnail800.jpg

Sebagai salah satu profesi yang berada di ranah industri data, Data Analyst memegang peranan yang sangat penting dalam keberlangsungan perusahaan. Bagaimana tidak, bagi seorang yang berprofesi sebagai Data Analyst mengolah data menjadi sebuah informasi yang berharga bagaikan sebuah harta karun yang perlu dicari dan diselidiki.


Data Analyst melakukan transformasi dari data yang telah diolah menjadi sebuah insight yang sangat bermanfaat untuk improvement bisnis yang telah dijalankan.


Sebagai seorang Data Analyst kelihatannya pekerjaannya hanya menganalisis suatu data aja. Nyatanya menjadi seorang Data Analyst bukan perkara mudah. Berkat keahlian dan keterampilan yang dimiliki ternyata tidak segampang yang kita kira. 


Jika kamu ingin berkarir menjadi seorang Data Analyst, kesempatan untuk kamu akan sangat terbuka lebar. Tapi paling tidak kamu juga harus siap untuk menghadapi persaingan diluar sana dengan mempelajari skill-skill yang mumpuni sebagai seorang Data Analyst yang handal dan profesional.


Kira-kira penasaran nggak nih sahabat data? Apa aja sih yang mestinya dipersiapkan untuk menjadi seorang Data Analyst? Yuk mulai investasikan dari sekarang yaa skill-skill berikut ini.


1. Paham dengan Data

data analyst

Untuk menjadi seorang Data Analyst, memiliki pemahaman soal data sangatlah penting. Setidaknya kalian harus kompeten di beberapa bidang mengenai hal ini. Pertama dan yang terpenting, seorang Data Analyst harus menguasai matematika dan statistika. Percaya atau tidak bahwa penggunaan matematika dan statistika dipakai dalam masalah bisnis. 


Memiliki pengetahuan yang kuat tentang konsep statistik, misalkan ukuran sampel, varians dan signifikansi, merupakan persyaratan mendasar untuk setiap jenis analisis kuantitatif, dan analis mana pun yang layak harus tahu tentang hubungan rumit antara korelasi dan sebab-akibat.


Namun, kamu membutuhkan lebih dari sekadar landasan statistik yang kuat untuk benar-benar memahami data. Kamu juga perlu memiliki ketajaman bisnis untuk memahami dari mana data itu berasal, variabel-variabel berbeda apa yang berperan dan bagaimana mereka diukur.


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


2. Data Cleaning dan Data Preparation

data analyst

Penelitian menunjukkan bahwa data cleaning dan data preparation sekitar 80% dari karya profesional data. Ini membuatnya mungkin keterampilan utama bagi siapa pun yang serius untuk mendapatkan pekerjaan dalam data. 


Umumnya, analis data perlu mengambil dari satu atau lebih sumber dan menyiapkan data sehingga siap untuk dianalisis berupa numerik dan kategorik. Data cleaning juga melibatkan penanganan data yang hilang dan tidak konsisten yang dapat mempengaruhi analisis kamu. 


Data cleaning tidak selalu dianggap œseksi, tetapi menyiapkan data sebenarnya bisa sangat menyenangkan ketika diperlakukan sebagai latihan pemecahan masalah. Bagaimanapun, disinilah sebagian besar proyek data dimulai, jadi itu adalah keterampilan utama yang kamu perlukan jika kamu akan menjadi Data Analyst.


3. Data Management dan Query

data analyst

Sebagai seorang Data Analyst pastinya kamu harus bekerja dengan nyaman dengan menggunakan data. Maka dari itu, manajemen database sangat diperlukan agar Data Analyst terampil dalam mengumpulkan, mengatur, dan memanipulasi data pada jumlah besar dengan bantuan basis data dan teknologi. 


Salah satunya seorang Data Analyst perlu menguasai penggunaan bahasa SQL atau Structured Query Language. Untuk menjadi seorang Data Analyst diperlukan beberapa keahlian dan kamu bisa mulai belajar Data Analyst dengan SQL terlebih dahulu.


SQL (Structured Query Language) merupakan bahasa pemrograman terstruktur yang dirancang untuk mengolah serta mengakses sistem manajemen database. SQL diperlukan ketika kamu ingin mendeploy hasil analisis data ke web statis.


Selain itu SQL dipuji karena kesederhanaan sintaks yang pendek dan mudah dipahami daripada bahasa pemrograman lain. Sehingga SQL cocok dipilih sebagai bahasa terbaik untuk memulai untuk belajar Data Analyst.


4. Visualisasi Data

Menganalisis data dan menghasilkan informasi yang insightful merupakan tugas utama seorang data analyst. Namun, ada satu aspek yang harus diperhatikan oleh Data Analyst, yaitu bagaimana cara menyampaikan informasi tersebut pada orang yang tidak memahami data.


Oleh karena itu, Data Analyst harus bisa menyajikan informasi tersebut kedalam bentuk yang bisa dipahami oleh semua orang, salah satunya adalah dengan memvisualisasikan informasi tersebut.


Sebuah hasil analisis akan lebih mudah dimengerti apabila diubah menjadi grafik atau chart di sebuah dashboard dimana setiap chart saling berkaitan. Ada banyak tools yang bisa digunakan untuk membuat dashboard, beberapa diantaranya adalah Google Data Studio, Tableau, dan Power BI.


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


Kabar gembira buat kalian-kalian semua yang ingin belajar skill-skill untuk menjadi Data Analyst! Kalian bisa cobain beberapa rekomendasi toolsnya nih. Ada SQL, Python, dan tools dalam menunjang visualisasi data seperti Tableau dan Power BI. Kini Sahabat Data DQLab sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena sekarang telah tersedia roadmap pembelajaran berupa Data Analyst Career Track DQLab!


data analyst


Data Analyst Career Track adalah salah satu program DQLab yang memberikan modul-modul untuk fokus meningkatkan skill yang dibutuhkan seorang Data Analyst. 


Jadi, pemula bisa fokus menyelesaikan modul dari awal sampai akhir sehingga bertahap menguasai tentang data. Yuk, gabung sekarang di DQLab.id! Subscribe paket premiumnya untuk akses all module DQLab. Jangan lewatkan webinar dan workshop menariknya juga!


Penulis: Salsabila MR

Editor: Annissa Widya Davita

 



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login