Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Persikan Ini untuk Switch Career ke Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 15-Oktober-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3199ffff0ddfceab6db3372ec065adc8_x_Thumbnail800.jpeg

Kebutuhan akan posisi praktisi data seperti Data Analyst terus meningkat. Posisi ini merupakan salah satu posisi yang lahir karena perkembangan teknologi digital yang menghasilkan banyak sekali data. Data layaknya minyak, jika tidak diolah maka tidak akan memberikan manfaat apapun. Tentu akan sangat disayangkan jika data yang sangat banyak dengan kecepatan penambahan yang sangat cepat tidak bisa dimanfaatkan dengan baik. Terbatasnya orang yang memiliki kemampuan untuk mengolah data, membuat profesi praktisi data seperti Data Analyst menjadi sangat dibutuhkan.

Seperti namanya, posisi Data Analyst ini memang tidak akan jauh-jauh dari hal-hal yang berhubungan dengan data. Secara umum, tugas Data Analyst adalah mengubah data mentah menjadi sumber informasi yang bermanfaat. Namun tentu saja proses pengubahan data menjadi sumber informasi dapat dilakukan tanpa tahapan. Dalam artikel ini, kita akan melihat tugas-tugas seorang Data Analyst yang telah dijabarkan secara detail. Kira-kira apa saja sih? Yuk, simak artikelnya!


1.Mengidentifikasi dan Mengumpulkan Data yang akan Digunakan

Data Analyst

Tahapan paling utama yang akan dikerjakan oleh praktisi data adalah mencari data yang paling tepat untuk menjawab permasalahan yang sedang dihadapi. Tentu saja di database perusahaan ada banyak sekali data, namun pemilihan data yang tepat harus dipilih secara hati-hati agar hasil analisis benar-benar mampu menjawab permasalahan yang sedang dihadapi. Jika sudah menentukan data yang akan digunakan, maka Data Analyst dapat langsung mengumpulkannya.

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


2.Membersihkan Data

Data Analyst

Data yang telah didapatkan biasanya masih belum “bersih”, meskipun sudah melalui proses yang dikerjakan oleh Data Engineer. Terlebih jika menggunakan dua atau lebih data yang berbeda, maka Data Analyst perlu melakukan proses cleaning data. Seperti menyamakan format data, membuat field baru yang dibutuhkan dengan menggunakan field yang telah ada sebelumnya, serta menghilangkan hal-hal yang tidak dibutuhkan. Proses cleaning ini akan mempermudah proses analisis data.


3.Menganalisis Data dan Membuat Modelnya

Data Analyst

Tahapan selanjutnya adalah melakukan analisis data. Tahapan ini menjadi tahapan yang sangat krusial dan harus dilakukan secara hati-hati. Pada tahapan ini lah data mentah akan diubah menjadi sumber informasi yang bermanfaat. Pada tahapan ini, Data Analyst harus memilih metode pengolahan data yang paling tepat dengan data yang dimiliki serta tujuan dari analisis data yang dilakukan. Di beberapa keadaan, Data Analyst terkadang juga harus membuat model data untuk menggambarkan data yang ada.


4.Menginterpretasi dan Menyampaikan Hasil Temuannya

Data Analyst

Tahapan yang paling akhir dari pekerjaan Data Analyst adalah menyampaikan hasil temuannya. Data Analyst diminta untuk memecahkan masalah yang ada, sehingga ketika proses penyampaian hasil analisis ini dilakukan kepada para stakeholder, maka Data Analyst dapat memberikan rekomendasi kebijakan yang bisa dipilih atau dijadikan bahan pertimbangan oleh stakeholder. Pada tahapan ini, biasanya tidak akan jauh-jauh dari presentasi, sehingga Data Analyst harus memiliki skill komunikasi yang baik.

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

Tertarik menjadi seorang Data Analyst? Kamu bisa mulai dengan belajar bahasa pemrograman R, Python, dan SQL di DQLab. Seperti kata pepatah, “sekali menyelam dua tiga pulau terlampaui” bisa kamu temukan disini. Tidak hanya belajar bahasa pemrograman, namun kamu juga akan belajar untuk membuat visualisasi data, mencari insight dari data, serta ada project yang sangat mirip dengan permasalahan di lapangan. Caranya cukup mudah, kamu hanya perlu berlangganan menjadi member premium DQLab dan kamu akan bisa menikmati semua hal tersebut.

Tapi untuk kamu yang belum mau berlangganan menjadi member premium, kamu juga tetap bisa mengakses live code yang ada di free modul loh, yaitu modul “Introduction to Data Science with R” dan “Introduction to Data Science with Python”. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up dan nikmati fasilitasnya!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login