Kemampuan & Skill Set Data Analyst Andal di Tahun 2022
Saat ini kesadaran memanfaatkan data mulai meningkat. Banyak perusahaan mulai menyadari value bisnis berbasis data dan membutuhkan sumber daya manusia berbakat untuk mengolah data dan memberikan insight atau informasi yang bisa digunakan oleh stakeholders untuk mengambil keputusan.
Penelitian pada tahun 2021 menunjukkan bahwa hampir 70 persen eksekutif di Amerika Serikat menyebutkan bahwa ketika melakukan rekrutmen mereka akan lebih memilih kandidat yang memiliki keterampilan data. Hal ini menyebabkan kebutuhan akan data analyst terus meningkat dari waktu ke waktu.
Bagusnya prospek kerja di bidang data terutama data analyst mengakibatkan banyak orang mulai banting stir dan mulai fokus untuk mempelajari keterampilan data analyst. Selain technical skill, data analyst juga memerlukan soft skill yang akan mendukung pekerjaan sehari-harinya.
Saat ini ada berbagai cara untuk belajar softskill dan hardskill data analyst, mulai dari belajar formal di lembaga pendidikan hingga mengikuti bootcamp. Pertanyaannya, apa saja skill set yang harus dimiliki data analyst agar bisa bersaing di tahun 2022? Yuk kita simak bersama!
1. Visualisasi Data
Visualisasi data menjadi salah satu keterampilan data analyst yang diperlukan agar bisa bersaing dari tahun ke tahun. Menurut sebuah studi baru-baru ini yang dilakukan oleh LinkedIn Learning, œfresh graduate lebih banyak mempelajari hardskill saat pertama kali memasuki dunia kerja.
Hard skill ini termasuk analisis data dan story telling menggunakan insight yang diperoleh dari data. tahukah kamu apa jawaban responden ketika ditanya keterampilan nomor satu yang dibutuhkan oleh data analyst? Well jawabannya adalah visualisasi data.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Data Cleaning
Data cleaning merupakan salah satu keterampilan mutlak yang harus dimiliki oleh data analyst. Keterampilan ini akan sangat diperlukan di awal sebelum ia mengolah dan menganalisis data. Dengan kumpulan data yang telah dibersihkan dengan benar, algoritma sederhana dapat menghasilkan insight yang luar biasa.
Di sisi lain, data yang tidak bersih dapat menghasilkan pola yang menyesatkan dan mengarahkan bisnis pada kesimpulan yang salah.
3. Bahasa Pemrograman
Saat ini, data yang dihasilkan oleh dunia sangat besar, bahkan percepatan pertumbuhannya sangat signifikan. Oleh karena itu, seorang data analyst harus memiliki keterampilan menggunakan bahasa pemrograman yang powerfull untuk mengolah data berukuran besar. Dengan bahasa pemrograman, data analyst akan lebih mudah dan lebih cepat untuk menganalisis data.
Saat ini ada banyak bahasa pemrograman yang sedang dikembangkan, salah duanya adalah R dan Python. Kedua bahasa pemrograman ini digunakan karena bersifat open source sehingga bisa digunakan untuk tujuan komersial maupun non komersial. Selain itu, fitur dan library yang dimiliki kedua bahasa pemrograman ini juga beragam sehingga bisa digunakan untuk berbagai tujuan.
4. SQL
SQL digunakan di berbagai perusahaan di dunia. Fungsionalitas dan efektivitas tools ini menyebabkan banyak perusahaan menggunakan dan memanfaatkan SQL untuk manajemen databasenya. Bahkan saat ini popularitas SQL kian meninggi.
Structured Query Language atau lebih dikenal dengan SQL dibuat pada tahun 1970, tetapi tetap berharga hingga hari ini. SQL sering digunakan di awal sebelum data analyst menggunakan bahasa pemrograman R dan Python.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Tertarik untuk berkarir di bidang data dan menjadi data analyst? Yuk persiapkan diri bersama DQLab! Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL "Introduction to Data Science" dengan bahasa pemrograman R dan Python serta nikmati experience menggunakan live code editor dari DQLab. Kapan lagi belajar tanpa install bahasa pemrograman tambahan? Selamat belajar Shabat DQ!
Penulis: Galuh Nurvinda K
Editor: Annissa Widya Davita