Yuk Intip Teknik Skill Data Analyst yang Harus Dimiliki Pemula
Profesi Data Analyst memerlukan skill, teknik, dan tools analisis khusus untuk menentukan bagaimana data dapat digunakan sebagai bahan pengambilan keputusan yang tepat. Data Analyst bertanggung jawab untuk mengidentifikasi isu atau masalah penting, menggunakan teknik statistik yang sesuai untuk mengolah data terstruktur dan tidak terstruktur, serta mengolah data yang kompleks sehingga menjadi informasi yang berguna. Data analyst atau di sebagian bidang dikenal juga dengan business analyst bergantung pada teknologi untuk menyelesaikan pekerjaannya. Sebagian besar profesi ini menggunakan tools canggih karena data yang digunakan merupakan data berukuran besar.
Data Analyst yang sukses adalah mereka yang dapat mengekstrak dan menganalisis big data, serta menyajikan hasilnya kepada stakeholder untuk ditindaklanjuti. Profesi ini memerlukan keseimbangan antara skills teknis dan teori. Selain teori mengenai analisis data, profesi ini juga memerlukan pemahaman mengenai ketajaman bisnis. Dalam menyelesaikan pekerjaannya, seorang data analyst membutuhkan berbagai tools, seperti tools analisis data, visualisasi data, dan manajemen database. Keterampilan dan pemahaman menggunakan berbagai tools ini dikenal dengan technique skills. Penasaran apa saja yang termasuk ke dalam technique skills data analyst? Yuk simak artikel ini sampai akhir!
1. Keterampilan SQL
SQL atau Structured Query Language merupakan bahasa database standar yang digunakan di berbagai industri dan merupakan technique skills yang paling penting bagi data analyst. SQL mampu menangani kumpulan big data yang tidak bisa dilakukan dengan excel. Hampir semua bisnis membutuhkan seseorang yang memahami SQL, baik untuk mengelola dan menyimpan data, menghubungkan beberapa database, bakan memabngun atau mengubah struktur database yang sudah ada. Rekrutmen tenaga yang memahami SQL terus meningkat dari waktu ke waktu. Salah satu penyebabnya adalah pemanfaatan big data yang terus meningkat sehingga membutuhkan tenaga ahli khusus untuk mengorganisir data tersebut.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Keterampilan R
R adalah salah satu bahasa yang paling banyak digunakan dalam analisis data. Menurut jurnal dari Institute of Electrical and Electronics Engineers, R berada di peringkat kelima dalam list sepuluh bahasa pemrograman teratas yang digunakan pada tahun 2019. Sintaks dan struktur R dibuat untuk mendukung pekerjaan analitis. Kelebihan dari bahasa pemrograman R adalah dapat digunakan untuk menangani data yang kompleks dan berukuran besar.
3. Keterampilan Python
Sama dengan bahasa pemrograman R, python juga masuk dalam bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan untuk analisis data. Jika dalam jurnal dari Institute of Electrical and Electronics Engineers bahasa pemrograman R masuk dalam 5 besar bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan pada tahun 2019, maka bahasa pemrograman python menjadi urutan teratas dalam list tersebut. Hal ini tidak mengejutkan mengingat banyaknya fitur powerful python yang bisa digunakan untuk berbagai tujuan.
4. Keterampilan MATLAB
MATLAB adalah bahasa pemrograman berbayar yang mengimplementasikan algoritma untuk manipulasi matriks, plotting, dan fungsi lainnya. Dengan menggunakan MATLAB kita bisa mengurangi waktu untuk pre-processing data, cleansing, organizing, dan visualisasi data karena kegiatan-kegiatan tersebut dapat dilakukan lebih cepat daripada menggunakan excel. Bahasa pemrograman ini pada dasarnya sama dengan R dan Python, hanya saja jika R dan Python merupakan bahasa pemrograman open source yang dapat digunakan untuk kegiatan komersial dan nonkomersial, berbeda dengan MATLAB karena kita harus membeli lisensinya sebelum bisa menggunakannya.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Belajar Technique Skills Data Analyst Bersama DQLab
Technique skills data analyst tidak bisa dikuasai hanya dengan membaca materi saja. Perlu praktik dan latihan yang rutin agar terbiasa menggunakan tools tersebut. Yuk berlatih menggunakan tools data analyst bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk bergabung bersama DQLab dan nikmati berbagai modul dan praktik langsung menggunakan berbagai tools serta data yang mencerminkan data real di dunia industri. Untuk mengasah kemampuan yang telah kita pelajari, kita juga bisa mengerjakan berbagai challenge menarik dan menantang agar keterampilan analisis data kita lebih tajam.
Penulis: Galuh Nurvinda K
Editor: Annissa Widya Davita