[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 19 Jam 43 Menit 18 Detik 

Yuk Kenali Skills Set Data Analyst di Tahun 2022

Belajar Data Science di Rumah 13-Februari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/291a7a0bed12ddb2752ac1c75bbadb1e_x_Thumbnail800.jpg

Skill data analyst sangat diperlukan di era big data. Tingginya produksi data tidak sebanding dengan pemanfaatannya. Faktanya, dari keseluruhan produksi data di dunia, hanya sekitar 5% yang dimanfaatkan. Padahal jika dikelola dengan benar data-data tersebut dapat menghasilkan insights yang powerful untuk berbagai bidang. Hal ini karena untuk mengolah data tersebut perlu skill set yang mumpuni karena data yang akan diproses merupakan data berukuran besar dan tidak semua tools mampu mengolahnya. Selain itu, perlu ahli yang menguasai berbagai metode analisis data untuk menghasilkan informasi yang impactful.

Salah satu skill yang dibutuhkan untuk mengolah big data adalah skill data analyst. Data analyst merupakan sebuah profesi yang tugas utamanya mengekstrak dataset yang terlihat tidak berarti menjadi informasi penting yang bisa digunakan sebagai bahan decision making. Ada banyak skills yang perlu dikuasai, mulai dari soft skills hingga hard skills. Bahkan ada beberapa technical skills yang wajib dikuasai oleh data analyst sebelum menganalisis data. Pada artikel kali ini kita akan membahas apa saja skills tersebut. Yuk simak artikel ini hingga akhir!


1. Bahasa Pemrograman R

data analyst

R merupakan salah satu bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh data analyst. Tujuan utama pengembangan bahasa pemrograman ini adalah untuk perhitungan statistik yang kompleks. Namun saat ini penggunaannya sudah mulai meluas. R dikembangkan menjadi versi yang lebih baik yang dikenal dengan RStudio. RStudio memiliki interface yang relatif lebih user friendly dibandingkan dengan R console. Bahasa pemrograman ini juga bisa digunakan untuk mengambil data dari sumber open source melalui scraping atau crawling. Selain itu, bahasa pemrograman R juga sudah dilengkapi dengan package data visualization sehingga kita bisa membuat chart interaktif yang cantik menggunakan bahasa pemrograman ini.


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


2. Bahasa Pemrograman Python


Sama seperti R, python juga masuk ke dalam bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh data analyst. Jika R pada awalnya dikembangkan untuk tujuan analisis statistik, maka lain halnya dengan python yang memang dikembangkan untuk general purpose. Python dapat digunakan untuk berbagai tujuan mulai dari pembuatan game, pengembangan web atau aplikasi, analisis data, mengambil data dari berbagai sumber, bahkan membangun asisten pribadi berbasis teknologi seperti Google Assistant. Seorang data analyst dapat menggunakan python untuk berbagai tujuan mulai dari pengumpulan data hingga pembuatan dashboard report.


3. Manajemen Database


Seorang data analyst tidak hanya membutuhkan pemahaman analisis data, tetapi juga harus paham bagaimana cara mengelola, mengambil, dan memanipulasi data yang akan digunakan dari tools database. Hampir semua data analyst mampu menguasai SQL. SQL atau Structured Query Language merupakan sistem manajemen database relasional yang powerful dan dapat disambungkan dengan berbagai penyimpanan. Selain itu, SQL juga memiliki berbagai fungsi yang sangat membantu data analyst untuk mendapatkan data yang ia butuhkan dari berbagai kumpulan data. Bahkan, kita bisa menggabungkan beberapa data set menjadi satu. 


4. Microsoft Excel


Walaupun sudah banyak tools canggih yang bisa digunakan oleh data analyst, namun excel tetap masuk pada list tools yang wajib dikuasai oleh data analyst. Sebagian besar data analyst memang bekerja dengan big data, namun tidak jarang juga mereka hanya mengerjakan data berukuran sedang yang masih bisa dikerjakan menggunakan excel. Kekurangan excel hanya satu yaitu memiliki limit jumlah data yang bisa diolah. Selain itu, excel cukup powerful untuk analisis data. Bahkan excel memiliki banyak formula dan fitur mulai dari operasi matematika sederhana, pembuatan chart yang kompleks, bahkan analisis statistik seperti forecast dan regresi.


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


5. Belajar Semua Skills Set Bersama DQLab

Belajar keempat tools di atas sangatlah sulit tanpa adanya ‘pembimbing’ karena tools tersebut dapat digunakan untuk berbagai hal. Tanpa adanya ‘pembimbing’ kita akan kesulitan untuk fokus pada materi yang berhubungan dengan analisis data. Namun jangan khawatir, kita bisa belajar menggunakan modul dari DQLab. Modul ini akan menjadi ‘pembimbing’ yang baik yang akan mengarahkan kita agar proses belajar kita lebih terarah dan terstruktur. Modul ini sudah dilengkapi dengan live code editor sehingga kita tidak perlu menginstall software lain dan ada mini challenge di setiap sesinya sehingga kita bisa langsung mengukur pemahaman kita mengenai materi yang telah kita pelajari. Caranya gamang, cukup signup dengan klik button di bawah ini dan nikmati berbagai program belajar seru plus modul gratis ‘Introduce to Data Science’.


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!