Belajar Analisis Data untuk Pemula, Mulai dari Sini!

Di era big data, belajar analisis data untuk pemula bukan sekadar tren, tapi sudah jadi kebutuhan utama di hampir semua industri. Perusahaan-perusahaan besar hingga startup di Indonesia sama-sama berburu talenta yang bisa mengubah data mentah menjadi keputusan bisnis. Laporan LinkedIn 2024 bahkan menempatkan Data Analyst sebagai salah satu 10 pekerjaan paling dicari dengan pertumbuhan signifikan tiap tahunnya.

Masalahnya, banyak orang masih mengira analisis data itu hanya soal “main angka” atau “butuh jenius matematika”. Padahal kenyataannya, dengan metode belajar yang tepat, siapa pun bisa menguasainya. Dari mahasiswa, fresh graduate, sampai profesional non-IT, banyak yang berhasil beralih karier ke bidang data hanya dengan mulai dari dasar: Python, SQL, dan latihan analisis dataset nyata.

1. Memahami Fondasi: Apa Itu Analisis Data?

Analisis data adalah proses mengubah data mentah menjadi insight yang bisa diambil tindak lanjutnya. Untuk pemula, kuncinya ada di tiga hal: memahami jenis data (terstruktur vs tidak terstruktur), menguasai teknik statistik dasar, dan belajar cara membersihkan data sebelum dianalisis.

Contoh sederhana: kamu punya data transaksi harian dari sebuah toko online. Dari sekadar tabel ribuan baris, analisis data bisa menjawab pertanyaan penting: produk apa yang paling laris? di jam berapa orang paling sering belanja? apakah ada pola musiman? Inilah mengapa pemahaman dasar jadi pondasi, sebelum lanjut ke coding.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Python dan SQL: Bahasa Wajib Seorang Data Analyst

Kalau ibarat senjata, Python dan SQL adalah kombinasi yang wajib dikuasai pemula.

• Python punya library powerful seperti Pandas (untuk manipulasi data), NumPy (untuk perhitungan numerik), dan Matplotlib/Seaborn (untuk visualisasi). Dengan Python, kamu bisa membersihkan data ribuan baris hanya dengan beberapa baris kode.

• SQL memungkinkan kamu “berbicara” dengan database. Query sederhana seperti:

SELECT product_name, SUM(sales)

FROM transactions

GROUP BY product_name

ORDER BY SUM(sales) DESC

LIMIT 5;

…bisa langsung menjawab: produk mana yang paling banyak terjual?

Kombinasi Python + SQL ini jadi standar industri karena efisien, fleksibel, dan bisa dipakai di berbagai sektor, dari fintech sampai logistik.

3. Tools Analisis Data: Dari Excel sampai Tableau

Pemula biasanya sudah kenal Excel, tapi dunia Data Analyst tidak berhenti di sana. Excel cocok untuk analisis dasar, seperti pivot table atau chart sederhana. Namun, untuk visualisasi interaktif, perusahaan banyak pakai Tableau atau Power BI. Tools ini memungkinkan data divisualkan menjadi dashboard real-time yang bisa dipakai manajer untuk ambil keputusan cepat.

Contoh: sebuah startup e-commerce bisa memantau penjualan per hari, jumlah user aktif, hingga produk paling laris lewat dashboard interaktif, bukan lagi tabel panjang yang bikin pusing. Dengan menguasai tools ini, kamu akan lebih siap menghadapi kebutuhan industri nyata.

4. Praktik dengan Dataset Nyata

Teori tanpa praktik = cepat lupa. Salah satu cara belajar tercepat adalah langsung mengolah dataset nyata. Dataset publik bisa ditemukan di Kaggle, Google Dataset, atau langsung dari modul bootcamp.

Misalnya, dataset transaksi e-commerce Indonesia. Dari sana, pemula bisa belajar:

• Membersihkan data duplikat.

• Menghitung rata-rata pembelian per pelanggan.

• Membuat visualisasi tren penjualan bulanan.

Latihan ini bukan hanya mengasah skill teknis, tapi juga melatih cara berpikir analitis: bagaimana dari data bisa menjawab pertanyaan bisnis.

5. Bangun Portofolio untuk Menarik Rekruter

Di bidang data, CV saja tidak cukup. Perusahaan lebih suka melihat portofolio nyata. Portofolio bisa berupa proyek analisis sederhana yang diposting di GitHub atau Medium. Contohnya:

• Analisis tren belanja online menggunakan SQL.

• Visualisasi data cuaca di Jakarta dengan Python.

• Dashboard interaktif penjualan kopi dengan Tableau.

Portofolio ini akan menunjukkan skillmu secara langsung, dan sering jadi faktor penentu saat melamar kerja sebagai Data Analyst pemula.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

Singkatnya, belajar analisis data untuk pemula bisa dimulai dari: memahami konsep dasar, menguasai Python & SQL, belajar tools populer, praktik dengan dataset nyata, dan membangun portofolio. Semua langkah ini bisa ditempuh bahkan tanpa background IT sekalipun, asalkan konsisten belajar.

Kalau kamu ingin belajar dengan kurikulum terarah, mentor berpengalaman, dan langsung praktik dengan studi kasus nyata, coba ikuti Bootcamp Data Analyst with Python and SQL dari DQLab. Program ini dirancang khusus untuk pemula agar bisa naik level jadi Data Analyst profesional. Yuk, sign up sekarang dan mulai bangun kariermu di dunia data bersama DQLab!