PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 14 Jam 0 Menit 17 Detik 

Yuk, Kuasai Skill Data Analyst dengan Career Track DQLab

Belajar Data Science di Rumah 10-Juli-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/6a0cdc56aa6b77bbe4c9f00034aabe1c_x_Thumbnail800.jpg

Sebelum kita ngobrol lebih dalam, kayaknya kita kenalan dulu deh sama data analyst. Jadi, sebenarnya siapa sih data analyst? Sederhananya seorang data analyst seorang yang menggunakan keterampilan teknis untuk menganalisis data dan melaporkan wawasan. Bagi mayoritas perusahaan yang saat ini menyadari nilai strategi bisnis yang digerakan oleh data, pasti mereka sangat aware dengan sumber daya manusia yang memiliki minat dan bakat untuk memberikan wawasan tentang informasi yang dikumpulkan secara konstan. Terlepas dari seperangkat skill teknik yang harus dikuasai untuk berkarir sebagai data analyst. 


Untuk menjadi seorang data analyst harus memiliki kemampuan teknis atau hard skill yang mumpuni meliputi kemampuan analisis statistik, machine learning, computer science, programming dan juga data storytelling. Selain hardskill, yang tak kalah penting dan terkadang sering terlupakan adalah kemampuan non teknis atau soft skill yang harus dimiliki oleh seorang data scientist. Artikel ini akan membahas tentang 4 skill data analyst yang wajib kamu kuasai untuk berkarir sebagai data analyst. Yuk, simak artikelnya!


1. 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.


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


2. Data Analysis dan Exploratory

Data Analyst

Mungkin terdengar agak lucu untuk membuat daftar œdata analyst dalam daftar keterampilan data analyst yang diperlukan. Tetapi analisis itu sendiri adalah keterampilan khusus yang perlu dikuasai. Pada intinya, data analyst berarti mengambil pertanyaan atau kebutuhan  bisnis dan mengubahnya menjadi pertanyaan data. Kemudian, kamu harus mengubah dan menganalisis data untuk mengekstrak jawaban atas pertanyaan itu. 


Bentuk lain dari analisis data adalah eksplorasi. Eksplorasi data mencari tren atau hubungan yang menarik dalam data yang dapat membawa nilai ke bisnis. Eksplorasi mungkin dipandu oleh pertanyaan bisnis asli, kamu dapat menemukan kesempatan untuk mengurangi biaya atau meningkatkan perkembangan.


3. Statistical Knowledge

Data Analyst

Statistika yang dimulai dengan pengumpulan dan penyajian data, kemudian semakin berkembang dengan ditemukannya teori probabilitas dan teori pengambilan keputusan yang sangat dibutuhkan dalam kehidupan sehari-hari agar efisien pada semua bidang, baik sosial, ekonomi, politik, manajemen, maupun teknik. Nah, jadi statistika adalah ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterpretasikan data menjadi informasi untuk membantu pengambilan keputusan yang efektif. 


Selain itu juga, statistika sering disebut sebagai metode untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan, menganalisis, dan menginterpretasikan data dalam bentuk angka-angka. Oleh karena itu,  seorang ahli statistik perlu menguasai: alat dasar dan prinsip utama statistik, serta kemampuan untuk membuat analisis numerik dan kuantitatif.


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

 

4. Membuat Data Visualization

Visualisasi data adalah senjata untuk melancarkan aksi kamu dalam memahami suatu cerita atau masalah tertentu. Dengan merancang visualisasi data kamu dengan cara yang menarik, kamu dapat membantu audiens dalam memahami cerita atau suatu permasalahan. Dalam menyampaikan suatu cerita pastikan selalu menggunakan cara yang paling sederhana, tanpa visualisasi rumit yang berlebihan. 


Dengan visualisasi data dapat membantu pemangku kepentingan bisnis menganalisis laporan tentang penjualan, strategi pemasaran, dan minat produk. Berdasarkan analisis, visualisasi data dapat fokus pada bidang-bidang yang membutuhkan perhatian untuk meningkatkan laba, yang pada gilirannya membuat bisnis lebih produktif. Selain itu, otak manusia menggenggam visual lebih mudah daripada laporan tabel. Visualisasi data memungkinkan pembuat keputusan untuk diberitahu dengan cepat dari wawasan data baru dan mengambil tindakan yang diperlukan untuk pertumbuhan bisnis.

Data Analyst


Kamu pemula yang tidak memiliki background STEM? Jangan khawatir, karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data analyst agar bisa berkarir di industri 4.0. Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir. Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

  • Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  • Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  • Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!



Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :