Cara Menjadi Data Analyst yang Mampu Bersaing di Industri
Profesi terkait data seperti Data Analyst sekarang ini menjadi profesi yang diincar banyak orang mulai dari yang berlatar belakang IT maupun yang non IT. Yup, profesi ini membuka kesempatan bagi siapa saja yang tertarik dengan dunia data. Bahkan banyak loh kisah inspiratif dari orang-orang yang sama sekali tidak punya background IT namun berhasil menjadi Data Analyst di perusahaan ternama. Tentu hal tersebut diperoleh dengan terus berlatih dan mengasah skill data. Apalagi dengan kemajuan teknologi sekarang dimana kita dapat dengan mudahnya memperoleh informasi sehingga kita bisa belajar data dimana saja dan kapan saja dari berbagai sumber yang tersedia.
Sama seperti profesi-profesi lainnya, untuk menjadi Data Analyst juga dibutuhkan skill-skill tertentu seperti kemampuan database, pemrograman, analisis yang baik, visualisasi data, komunikasi yang baik, dan lain sebagainya. Mungkin untuk teman-teman yang baru banget terjun di bidang data akan sedikit bingung, bagaimana ya caranya menjadi Data Analyst? Nah, di artikel kali ini kita akan bahas nih caranya jadi Data Analyst yang diperhitungkan di industri. Penasaran apa saja? Simak artikel ini sampai habis, ya!
1. Pahami Tanggung Jawab Data Analyst
Langkah awal cara menjadi Data Analyst adalah kamu harus memahami dulu tanggung jawab atau rolenya di industri. Secara umum Data Analyst bertugas mengolah dan menganalisis data dengan tujuan menemukan informasi yang berguna di balik data. Pengolahan data yang dilakukan Data Analyst akan melalui berbagai tahap mulai dari pengumpulan data, pengolahan data, manipulasi data (filter, edit, delete, tipe data, dan lainnya), menganalisis data, penyajian data, dan mengkomunikasikan hasil analisis kepada pihak terkait.
Proses ini dikerjakan menggunakan tools-tools yang mempermudah pekerjaan Data Analyst contohnya seperti R dan Tableau. Dengan memahami tanggung jawab Data Analyst kamu akan lebih fokus mempelajari kemampuan atau skill yang dibutuhkan dan mempersiapkan portofolio data.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Belajar Bahasa Pemrograman
Seperti yang sudah dibahas sebelumnya bahwa kemampuan pemrograman merupakan skill yang wajib dimiliki seorang Data Analyst. Bahasa pemrograman ini akan sangat membantu pekerjaan Data Analyst ketika mengolah big data. Apa itu? Big data adalah data dalam jumlah yang sangat banyak, bervariasi, dan terkumpul dalam waktu yang relatif singkat. Yup, Data Analyst akan sering berurusan dengan big data.
Lalu apa saja bahasa pemrograman yang perlu dipelajari? Bahasa pemrograman yang perlu dipelajari untuk menjadi Data Analyst adalah SQL, Python, dan R. Ketiga bahasa pemrograman ini merupakan yang paling umum untuk dipelajari apalagi jika kamu pemula di bidang data. Memang apa gunanya? SQL berfungsi untuk memudahkan manajemen data hingga mengakses dan menyimpan data.
Dengan begitu Data Analyst bisa dengan mudah memperoleh data yang diperlukan untuk analisis. Kemudian ada Phyton dan R yang digunakan untuk proses analisis data menggunakan metode-metode tertentu sesuai jenis data dan permasalahan yang ingin diselesaikan. Bagi pemula bisa memulainya dengan mempelajari sintaks dan library yang disediakan untuk mengolah data.
3. Melatih Kemampuan Analisis Data
Cara menjadi Data Analyst selanjutnya adalah kamu perlu melatih kemampuan analisis data terus menerus. Salah satu pekerjaan Data Analyst yaitu analisis data sehingga jika ingin menjadi Data Analyst maka harus memiliki kemampuan analisis yang baik. Analisis data dilakukan menggunakan metode tertentu seperti metode statistik dan lain sebagainya. Kamu harus paham juga jenis data yang digunakan agar penerapan metode statistiknya tepat dan menghasilkan hasil analisis yang optimal.
Biasanya hasil analisis disajikan dalam bentuk grafik atau plot yang interaktif serta mudah dipahami oleh orang lain. Bisa juga ditambahkan ikon-ikon yang berkaitan dengan hasil analisis data tersebut agar semakin menarik. Kamu bisa memperoleh data dengan melakukan web scraping, akses dari database, atau dari situs-situs yang menyediakan banyak dataset seperti Kaggle. Data yang sudah dikumpulkan kemudian kamu coba analisis dan tampilkan hasilnya dalam grafik. Sampaikan juga insight yang kamu peroleh dari analisis data yang kamu lakukan.
4. Pengetahuan Bisnis Juga Penting, Loh!
Selain poin-poin diatas yang sudah kita bahas, cara menjadi Data Analyst lainnya yang tidak kalah penting yaitu memiliki pengetahuan bisnis. Profesi Data Analyst bisa ditempatkan hampir dimana saja seperti di industri, perbankan, kesehatan, pendidikan, dan lain sebagainya. Misalnya Data Analyst di suatu perusahaan menggunakan data penjualan untuk analisis datanya.
Nah, hasil analisis yang diperoleh dan divisualisasikan perlu disampaikan kepada pihak terkait contohnya tim bisnis atau marketing. Agar informasi dapat dipahami dengan baik, istilah-istilah bisnis umum digunakan. Selain itu juga dengan mengetahui dan memahami dasar-dasar ilmu bisnis, Data Analyst dapat memberikan insight yang dapat menjadi pertimbangan untuk langkah bisnis kedepannya.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Kursus Data Science Seru Versi DQLab
Selain dari internet, salah satu alternatif belajar data kapan saja dan dimana saja bisa dengan mengikuti kursus data online. DQLab merupakan lembaga kursus yang fokus pada pembelajaran data science sebagai bekal para calon talenta data yang ingin menjadi praktisi data seperti Data Analyst dan Data Scientist.
Tersedia menu Data Analyst Fast Track Program untuk kamu yang ingin mempelajari skill Data Analyst secara intensif. DQLab juga sering mengadakan event-event menarik bersama para mentor data yang ahli di bidangnya sebagai wadah untuk menambah wawasan dan sharing tips berkarir di bidang data. Mau belajar gratis? Tenang, ada kok! Dengan mendaftar di DQLab.id kamu langsung bisa akses modul Python dan R gratis dan dapatkan juga sertifikat gratis di akhir modul ya!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya