4 Skill yang Wajib Dimiliki Data Analyst Pemula
Data Analyst merupakan orang yang bertugas memproses, menganalisis, dan menginterpretasikan data di perusahaan. Keputusan bisnis yang diterapkan perusahaan harus berdasarkan data sehingga bisnis dapat semakin maju. Tidak hanya itu, data karyawan pun dapat dijadikan dasar dalam pembaharuan kultur perusahaan. Oleh karena itu data dianggap mempunyai peran yang sangat penting di perusahaan.
Umumnya data di perusahaan tidak sedikit dan dalam berbagai jenis. Seiring dengan perkembangan teknologi muncullah istilah big data. Apa itu? Big data merupakan istilah untuk menunjukkan suatu kumpulan data yang sangat banyak, beragam, dan terkumpul dalam waktu yang relatif singkat. Untuk memprosesnya sendiri dibutuhkan tool yang canggih. Karena data sebanyak itu jika diproses secara manual bisa saja terjadi kesalahan dan tentu akan membutuhkan waktu yang sangat lama.
Peralihan aktivitas manusia ke ranah digital seperti saat ini mempengaruhi tingginya kebutuhan talenta data khususnya profesi Data Analyst. Peran seorang Data Analyst di perusahaan sangat membantu perusahaan dalam pengelolaan datanya sehingga tidak menjadi sia-sia. Namun tingginya permintaan akan profesi Data Analyst belum sebanding dengan talenta data yang ada.
Setiap perusahaan biasanya memiliki kriteria tersendiri mengenai skill apa saja yang diminta dan juga tools yang digunakan oleh perusahaan. Mungkin akan muncul pertanyaan, jadi sebenarnya skill seperti apa yang diperlukan. Tenang, untuk menjadi Data Analyst handal kamu bisa mulai belajar skill-skill dasar yang ada di Data Analyst Career Track DQLab untuk panduan belajar datamu dari nol. Yuk, simak pembahasannya dibawah ini!
1. Bahasa Pemrograman Fundamental
Pemahaman yang baik tentang matematika dan statistik adalah skill yang penting untuk Data Analyst. Nah, bagaimana Data Analyst memproses data? Pemrograman menjadi kunci suksesnya analisis data. Dengan mengkombinasikan metode statistik, proses analisis data akan relatif lebih cepat dan efisien. Maka wajib bagi Data Analyst menguasai bahasa pemrograman dasar.
Python menjadi bahasa pemrograman yang sering dipilih oleh analis data untuk mempermudah pekerjaannya. Untuk pemula, Python termasuk bahasa pemrograman yang mudah dipahami dan dipelajari. Dengan fokus pada keterbacaan kode akan memudahkan dalam pengembangan program atau menganalisis data.
Di DQLab tersedia menu Data Analyst Career Track yang akan memudahkan pemula belajar skill Data Analyst secara bertahap mulai dari nol. Python for Data Professional Beginner adalah salah satu module yang termasuk di dalamnya. Pada module ini kamu akan mengenal seluk beluk Python mulai dari asal Python hingga bagaimana coding sederhana Python.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Database dengan SQL
Structured Query Language atau disingkat SQL adalah sistem manajemen database relasional yang memudahkan penyimpanan dan akses data. Memahami tentang database wajib hukumnya untuk seorang Data Analyst yang akan sering berhadapan dengan data. Data Analyst harus memiliki skill pengelolaan database yang baik dan mampu mengoperasikan tool untuk SQL.
Salah satu module Data Analyst Career Track adalah mempelajari dasar-dasar SQL yang perlu pemula kuasai lebih dulu sebelum belajar fungsi-fungsi lainnya. Apalagi kalau bukan fungsi SELECT. Fungsi ini hampir terdapat di semua baris kode ketika mengelola data untuk analisis. Di module ini kamu akan mempelajari fungsi SELECT untuk perintah-perintah sederhana seperti mengakses seluruh data dan data-data tertentu sesuai yang diinginkan. Kamu harus menguasai ini karena akan sering sekali kamu gunakan di dunia nyata.
3. Memahami Konsep EDA
Istilah EDA mungkin sudah tidak asing terdengar oleh teman-teman. Apa itu EDA? Exploratory Data Analysis (EDA) merupakan pendekatan yang dilakukan dalam proses analisis data. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola, menemukan anomali, menguji hipotesis, dan memeriksa asumsi. Terdapat beberapa library Python yang dapat digunakan untuk melakukan proses EDA ini yaitu sebagai berikut.
Pandas merupakan library yang memudahkan manipulasi, cleansing, dan analisis struktur data.
Numpy merupakan library yang berfungsi melakukan proses komputasi numerik dalam bentuk array multidimensional.
Scipy merupakan library yang bekerja dengan array Numpy untuk proses komputasi numerik yang lebih efisien.
Semua library ini bisa kamu pelajari dalam module Exploratory Data Analysis with Python for Beginner yang disusun oleh mentor data yang memudahkan pemula dalam memahami konsep EDA serta bagaimana penerapannya dalam studi kasus bisnis.
4. Data Visualization
Selain library yang sudah dibahas pada poin sebelumnya, ada satu lagi library yang juga sering digunakan Data Analyst yaitu Matplotlib. Seorang Data Analyst harus memiliki skill dalam melakukan visualisasi data. Hal ini penting karena tidak semua orang mengerti data dalam bentuk tabel sehingga dibuat dalam visualisasi yang menarik dan mudah dipahami oleh pihak lain.
Library Matplotlib adalah library Python yang memungkinkan Data Analyst membuat visualisasi dari data yang dianalisis sesuai dengan kebutuhannya. Seorang Data Analyst harus mampu menentukan grafik mana yang tepat untuk memvisualisasikan datanya. Jadi informasi yang diperoleh dapat tersampaikan secara utuh.
Pembelajaran library ini dapat kamu temukan di module Data Analyst Career Track yaitu Data Visualization with Python Matplotlib for Beginner. Di dalam module ini kamu akan belajar menyiapkan dataset, membuat grafik, modifikasi komponen visualisasi, dan menyimpan plot.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Menjadi Data Analyst bukan berarti kamu berhenti dengan skill itu saja. Upgrade skill tertentu yang berkaitan dengan tugas Data Analyst merupakan hal yang penting. Dalam meningkatkan skill kamu bisa melakukannya dengan banyak cara misalnya dengan mengikuti webinar, workshop, dan mengerjakan project data dengan studi kasus di industri.
Selain module-module terstruktur yang memudahkan pemula belajar data, DQLab juga menyediakan project dan challenge data yang bertujuan untuk meningkatkan skill talenta data. Project yang sudah dikerjakan juga bisa kamu jadikan bahan portofolio datamu, loh. Tunggu apa lagi? Yuk, belajar data dari nol sampai mahir di DQLab.id!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya