Ini Alur Belajar Data Analyst dari Nol yang Banyak Dicari

Permintaan terhadap profesi yang berfokus pada data, termasuk Data Analyst, terus mengalami pertumbuhan signifikan. Misalnya, laporan dari U.S. Bureau of Labor Statistics menunjukkan bahwa pekerjaan di bidang analisis data dan ilmu data diproyeksikan tumbuh sekitar 34% antara 2024 hingga 2034, jauh lebih cepat dibandingkan rata-rata pertumbuhan pekerjaan lain di Amerika Serikat.

Fenomena ini menegaskan bahwa belajar keterampilan analisis data tidak hanya relevan untuk masa kini, tetapi juga memiliki prospek karier yang kuat di masa depan. Artikel berikut akan membahas alur belajar Data Analyst secara sistematis, dari fundamental hingga pemahaman bisnis, agar siap menghadapi tantangan di dunia kerja yang kompetitif.

1. Fundamental & Spreadsheet (Excel/Google Sheets)

Langkah pertama dalam belajar data analyst adalah memahami fundamental data melalui spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Google Sheets.

Di tahap ini, kamu akan belajar mengelola data mentah, melakukan pembersihan data (data cleaning), menggunakan rumus dasar hingga lanjutan, pivot table, serta fungsi logika dan lookup.

Spreadsheet menjadi fondasi penting karena hampir semua pekerjaan data melibatkan pengolahan data tabular, dan tools ini masih sangat sering digunakan di dunia kerja.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. SQL (Structured Query Language)

Setelah terbiasa dengan spreadsheet, tahap selanjutnya adalah mempelajari SQL. SQL digunakan untuk mengambil, memfilter, dan mengolah data langsung dari database.

Seorang data analyst wajib memahami query seperti SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, hingga subquery karena sebagian besar data perusahaan tersimpan dalam database, bukan file Excel.

Kemampuan SQL memungkinkan kamu bekerja dengan data berukuran besar secara lebih efisien dan terstruktur.

3. Visualisasi Data (Tableau/Looker Studio/Power BI)

Data yang sudah diolah perlu disajikan agar mudah dipahami oleh stakeholder. Di sinilah peran visualisasi data menjadi sangat penting. Tools seperti Tableau, Looker Studio, atau Power BI membantu data analyst mengubah angka menjadi grafik, dashboard, dan laporan interaktif.

Pada tahap ini, kamu belajar memilih jenis visualisasi yang tepat, menyusun dashboard informatif, serta menyampaikan insight data secara jelas dan menarik.

4. Bahasa Pemrograman (Python/R)

Untuk analisis yang lebih kompleks dan otomatisasi, data analyst perlu menguasai bahasa pemrograman, terutama Python atau R. Python banyak digunakan karena fleksibel dan memiliki library populer seperti Pandas, NumPy, dan Matplotlib, sedangkan R unggul dalam analisis statistika.

Dengan pemrograman, kamu dapat melakukan eksplorasi data lanjutan, analisis prediktif sederhana, hingga mengolah data dalam jumlah besar yang sulit ditangani dengan spreadsheet saja.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

5. Pemahaman Bisnis & Statistika

Tahap terakhir sekaligus pembeda data analyst yang baik adalah pemahaman bisnis dan statistika.

Data tidak hanya soal angka, tetapi juga konteks. Kamu perlu memahami tujuan bisnis, Key Performance Indicator (KPI), serta mampu menerjemahkan data menjadi rekomendasi yang relevan.

Selain itu, dasar statistika seperti distribusi data, korelasi, regresi, dan uji hipotesis sangat penting agar analisis yang dilakukan valid dan dapat dipertanggungjawabkan.

6. Tutorial Sederhana Analisis Data

Pada tutorial ini, kita akan melakukan analisis data sederhana menggunakan SQL secara bertahap agar mudah dipahami oleh pemula.

Misalkan kita memiliki sebuah tabel bernama penjualan dengan struktur data sebagai berikut:

id_transaksi

tanggal

produk

kategori

jumlah

Harga

Tujuan kita adalah mendapatkan insight sederhana dari data penjualan tersebut.

Melihat Data Awal

Langkah pertama dalam analisis data adalah memahami isi data. Kita bisa melihat beberapa baris data menggunakan query berikut:

SELECT *

FROM penjualan

LIMIT 10;

Query ini berguna untuk mengetahui struktur data, tipe nilai di setiap kolom, serta mendeteksi kemungkinan data yang tidak wajar sejak awal.

Menghitung Total Transaksi

Untuk mengetahui berapa jumlah total transaksi yang terjadi, kita bisa menggunakan fungsi agregat COUNT:

SELECT COUNT(id_transaksi) AS total_transaksi

FROM penjualan;

Hasil dari query ini memberi gambaran umum mengenai volume data yang sedang dianalisis.

Menghitung Total Pendapatan

Pendapatan dapat dihitung dengan mengalikan jumlah produk dengan harga, lalu menjumlahkannya:

SELECT

SUM(jumlah * harga) AS total_pendapatan

FROM penjualan;

Ini adalah contoh analisis dasar yang sering dilakukan oleh data analyst untuk melihat performa bisnis secara keseluruhan.

Analisis Penjualan per Produk

Selanjutnya, kita bisa melihat produk mana yang paling banyak terjual:

SELECT

produk,

SUM(jumlah) AS total_terjual

FROM penjualan

GROUP BY produk

ORDER BY total_terjual DESC;

Dengan query ini, kita bisa mengidentifikasi produk terlaris dan produk dengan performa rendah.

Analisis Pendapatan per Kategori

Untuk mengetahui kategori produk mana yang menghasilkan pendapatan terbesar, gunakan query berikut:

SELECT

kategori,

SUM(jumlah * harga) AS total_pendapatan

FROM penjualan

GROUP BY kategori

ORDER BY total_pendapatan DESC;

Hasil analisis ini dapat membantu pengambilan keputusan bisnis, seperti fokus promosi atau pengembangan produk.

Menjadi seorang Data Analyst dari nol bukanlah hal yang mustahil jika dijalani dengan alur belajar yang tepat dan konsisten. Mulai dari memahami fundamental data dan spreadsheet, menguasai SQL, membuat visualisasi data yang informatif, hingga menggunakan bahasa pemrograman seperti Python, semuanya saling terhubung dan membentuk satu kesatuan skill yang dibutuhkan di dunia kerja.

Ditambah dengan pemahaman bisnis dan statistika, seorang data analyst tidak hanya mampu mengolah data, tetapi juga menghasilkan insight yang bernilai bagi pengambilan keputusan. Namun, belajar secara mandiri sering kali membuat pemula kebingungan dalam menentukan prioritas materi, studi kasus, hingga standar industri yang sebenarnya dibutuhkan. Oleh karena itu, mengikuti program pembelajaran yang terstruktur dan berbasis praktik nyata bisa menjadi pilihan yang lebih efektif.

Salah satu opsi yang dapat dipertimbangkan adalah Bootcamp Data Analyst with Python and SQL dari DQLab, yang dirancang untuk membantu pemula membangun skill data analyst secara end-to-end dengan kurikulum yang relevan dengan kebutuhan industri. Dengan langkah yang tepat dan pembelajaran yang konsisten, peluang berkarier sebagai Data Analyst terbuka semakin lebar.

FAQ:

1. Apakah Data Analyst harus jago matematika?

Tidak harus jago, tetapi perlu memahami statistika dasar seperti rata-rata, distribusi data, korelasi, dan regresi sederhana. Fokus utama Data Analyst adalah bagaimana data bisa menjawab permasalahan bisnis, bukan rumus yang terlalu kompleks.

2. Apakah belajar Data Analyst harus ikut bootcamp?

Tidak wajib, tetapi bootcamp bisa mempercepat proses belajar karena kurikulumnya sudah terstruktur, berbasis praktik, dan sesuai kebutuhan industri. Bootcamp juga membantu pemula menghindari kebingungan menentukan materi belajar dan urutan skill yang perlu dikuasai.