4 Skill Data Analyst yang Wajib Dikuasai Talenta Data
Data Analyst adalah karir impianmu? Kamu wajib menguasai skill-skill ini! Seiring perkembangan jaman, banyak perusahaan yang mulai menyadari bahwa dalam memajukan bisnis misalnya menetapkan strategi bisnis adalah dengan berbasis data. Data karyawan, data penjualan, data distribusi, data pelanggan, data pengunjung website, dan lain sebagainya bisa dianalisis untuk menemukan informasi yang berguna untuk bisnis kedepannya. Tentunya dengan menggunakan metode-metode dan tools yang tepat.
Berlatih secara rutin dan sering mengeksplorasi data adalah kunci untuk menjadi Data Analyst. Data yang digunakan untuk analisis oleh Data Analyst adalah berupa big data. Yup, big data ini jumlahnya sangat banyak dan bervariasi. Tujuan dilakukannya analisis adalah untuk mencari informasi yang ada di balik data. Nantinya bisa digunakan sebagai pedoman dalam pengambilan keputusan. Ada 4 skill Data Analyst yang wajib kamu kuasai jika ingin mulai berkarir. Apa saja? Yuk, simak di bawah ini!
1. Structured Query Language (SQL)
SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun, mengakses, mengubah, dan memanipulasi data berbasis relasional. Beberapa tools SQL yang populer digunakan yaitu MS SQL, MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, dan MongoDB. Perintah pada SQL menggunakan bahasa inggris dasar sehingga mudah dipelajari dan dipahami. Perintah SQL terbagi menjadi tiga jenis yaitu Data Definition Language (DDL), Data Manipulation Language (DML), dan Data Control Language (DCL). Seorang Data Analyst wajib menguasai skill ini karena akan selalu berhadapan dengan data dan SQL akan sangat membantu proses pengolahan data tersebut.
Beberapa perintah SQL yang sering digunakan yaitu sebagai berikut:
SELECT adalah perintah dasar SQL yang termasuk dalam jenis DML yang digunakan untuk mengambil data dalam suatu tabel atau kolom pada database.
SQL FUNCTION yang terbagi menjadi dua yaitu fungsi skalar dan fungsi agregat. Fungsi skalar digunakan untuk mengembalikan nilai tunggal dari suatu nilai input yang diberikan. Fungsi agregat pada SQL FUNCTION digunakan untuk melakukan operasi perhitungan pada kelompok nilai dan mengembalikannya dalam nilai tunggal.
GROUP BY digunakan untuk mengelompokkan data yang bernilai sama ke dalam satu grup menggunakan fungsi agregat yang dibahas di poin sebelumnya.
JOIN pada SQL digunakan untuk menggabungkan beberapa tabel pada suatu database.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Bahasa Pemrograman untuk Data Science
Bahasa pemrograman penting dikuasai Data Analyst karena digunakan dalam membantu pengolahan data lebih cepat dan akurat. Seperti yang kita sudah bahas, Data Analyst mengolah data dalam jumlah yang sangat banyak sehingga membutuhkan tools yang mendukung. Selain SQL, ada Python dan R yang merupakan bahasa pemrograman yang wajib dikuasai Data Analyst. Python digunakan Data Analyst untuk mengolah data hingga menyajikan data dalam bentuk grafik atau plot. R digunakan untuk pengolahan data dengan macam-macam teknik statistik yang disediakan serta memudahkan visualisasi data yang interaktif. Biasanya tiap perusahaan memiliki standarnya masing-masing mengenai keahlian apa yang diperlukan di perusahaannya terkait profesi Data Analyst. Namun Python dan R dapat menjadi dasar yang kuat untuk kamu memulai karir di bidang data.
3. Microsoft Excel
Microsoft Excel juga merupakan salah satu skill yang wajib dikuasai praktisi data. Beberapa perusahaan yang membutuhkan seorang praktisi data seperti data analyst harus mampu mengoperasikan Excel. Perusahaan-perusahaan menggunakan Excel untuk mengolah data numerik seperti menginput dan mengorganisir data perusahaan, mencari nilai rata-rata, median, maksimum, dan minimum, dan sebagainya.
Excel memudahkan melakukan perhitungan dasar maupun statistik dengan menyediakan berbagai fungsi seperti SUM untuk menjumlahkan seluruh data, MIN untuk mencari nilai minimum, MAX untuk mencari nilai maksimum, AVG untuk mencari rata-rata, IF untuk rumus logika, MATCH untuk menampilkan posisi suatu alamat sel dalam kumpulan data, HLOOKUP, VLOOKUP, dan masih banyak lainnya.
Meskipun fungsi utama Excel untuk mengolah data angka, Excel juga menyediakan fitur untuk visualisasi data dengan berbagai macam bentuk grafik yang bisa dipilih sesuai kebutuhan. Excel juga memiliki fitur untuk data analysis yaitu analysis Toolpak yang merupakan fitur add-ins, jadi harus ditambahkan dahulu ke dalam Excel sebelum digunakan.
4. Data Analysis dan Visualisasi Data
Data Analyst berarti kamu dituntut untuk memiliki kemampuan analisis yang baik. Kamu harus mampu mendefinisikan data, mengkategorisasikan data, serta mengolah data hingga menemukan informasi berupa insight yang berguna. Hasil dari analisis ini akan disajikan dalam bentuk grafik, plot atau ikon-ikon lain yang interaktif. Oleh karena itu, seorang Data Analyst juga harus mempunyai skill dalam membuat visualisasi data yang interaktif dan mudah dipahami oleh orang lain atau tim terkait di perusahaan yang membutuhkan informasi tersebut.
Tableau merupakan salah satu tools yang sangat memudahkan visualisasi data. Selain hard skill, Data Analyst juga wajib memiliki soft skill salah satunya komunikasi yang baik. Data Analyst selain mengolah data hingga memperoleh informasi juga harus bisa menyampaikan insight yang ada dalam informasi tersebut secara jelas dan mudah dipahami tim lain.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Mulai Bangun Portofolio Data untuk Mengawali Karir Data Analyst
Selain mempelajari dan menguasai hard skill, untuk menjadi Data Analyst juga dibutuhkan soft skill seperti kemampuan komunikasi yang baik, pemahaman istilah-istilah dasar bisnis, dan lain sebagainya. Kemudian yang tidak kalah penting adalah mulai membangun portofolio data yang berisikan project-project data yang pernah kamu kerjakan. Portofolio data dapat menjadi nilai tambah kemampuanmu di mata recruiter ketika melamar di posisi Data Analyst.
Upgrade terus skill dan pemahaman data science dengan real case di industri bersama DQLab.id. Nikmati belajar bersama mentor data profesional dan dapatkan opportunity job menarik di perusahaan ternama.
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya