Kuasai Skill Data Analyst Ini untuk Siap Berkarir di Bidang Data
œData is the new oil. Sahabat DQ pasti pernah mendengar istilah tersebut. Yup, istilah ini menggambarkan kondisi saat ini dimana data menjadi bagian yang sangat penting di industri 4.0. Melalui data kita bisa memperoleh berbagai macam informasi yang berguna di berbagai bidang misalnya untuk strategi marketing, meningkatkan penjualan, evaluasi kultur perusahaan, melihat perkembangan penyakit di suatu daerah, dan masih banyak lainnya. Data yang berkaitan akan dikumpulkan, diproses, dianalisis dan disajikan dengan menarik agar dapat dipahami orang lain.
Untuk mempermudah proses tersebut, data harus disimpan dalam penyimpanan yang canggih sehingga mudah diakses sewaktu-waktu ketika diperlukan. Manajemen dan infrastruktur data yang baik juga mempengaruhi penyimpanan data. Analisis data dilakukan merupakan tugas seorang Data Analyst. Profesi ini cukup populer saat ini dan diincar para job hunter bahkan yang sebelumnya tidak punya background IT. Menarik, kan? Sahabat DQ yang ingin menjadi Data Analyst wajib tahu nih skill-skill yang dibutuhkan supaya siap terjun ke dunia data. Apa saja? Yuk, simak artikel ini sampai akhir untuk tahu jawabannya!
1. Manajemen Data dengan SQL
SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun, manajemen, mengakses, mengubah, dan memanipulasi data berbasis relasional. Beberapa tools SQL yang populer digunakan yaitu MS SQL, MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, dan MongoDB. Perintah pada SQL menggunakan bahasa inggris dasar sehingga mudah dipelajari dan dipahami. Perintah SQL terbagi menjadi tiga jenis yaitu Data Definition Language (DDL), Data Manipulation Language (DML), dan Data Control Language (DCL). Seorang Data Analyst wajib menguasai skill ini karena akan selalu berhadapan dengan data dan SQL akan sangat membantu proses pengolahan data tersebut. Beberapa perintah SQL yang sering digunakan yaitu sebagai berikut:
SELECT adalah perintah dasar SQL yang termasuk dalam jenis DML yang digunakan untuk mengambil data dalam suatu tabel atau kolom pada database.
SQL FUNCTION yang terbagi menjadi dua yaitu fungsi skalar dan fungsi agregat. Fungsi skalar digunakan untuk mengembalikan nilai tunggal dari suatu nilai input yang diberikan. Fungsi agregat pada SQL FUNCTION digunakan untuk melakukan operasi perhitungan pada kelompok nilai dan mengembalikannya dalam nilai tunggal.
GROUP BY digunakan untuk mengelompokkan data yang bernilai sama ke dalam satu grup menggunakan fungsi agregat yang dibahas di poin sebelumnya.
JOIN pada SQL digunakan untuk menggabungkan beberapa tabel pada suatu database.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Bahasa Pemrograman Statistik
Menguasai skill pemrograman hukumnya wajib jika ingin menjadi Data Analyst. Bahasa pemrograman akan memudahkan proses analisis data. Data yang digunakan dalam analisis data biasanya merupakan big data sehingga perlu mengandalkan tools tertentu yang sanggup menganalisa dalam jumlah besar. Beberapa bahasa pemrograman yang digunakan oleh Data Analyst untuk analisis data yaitu Python dan R. Yuk, kita bahas sedikit tentang dua bahasa pemrograman ini.
Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang fokus pada keterbacaan kode sehingga mudah dipahami dan dipelajari oleh pemula. Python memiliki banyak library yang mendukung proses analisis data contohnya yang sering digunakan yaitu pandas, numpy, dan scipy. Kamu bisa belajar pemrograman Python menggunakan beberapa tools seperti IDLE, Jupyter, atau Visual Studio Code.
R adalah bahasa pemrograman yang dirancang untuk mempermudah analisis statistik. Ada banyak package atau library R yang mendukung proses analisis data statistik. R juga dapat diandalkan untuk memvisualisasikan data. Di media sosial seperti Twitter atau Instagram kamu dapat menemukan komunitas yang fokus membahas tentang R. Ini juga akan menambah wawasan kamu tentang bagaimana analisis data dengan R dan kondisi nyata di dunia data.
3. Tableau untuk Visualisasi Data Interaktif
Visualisasi data adalah tahap penting dalam proses analisis data. Tidak semua orang bisa membaca data dalam bentuk tabel. Sehingga Data Analyst akan memvisualisasikan data dalam bentuk yang lebih interaktif dan menginterpretasikan hasil analisisnya. Kita bisa bermain dengan warna-warni serta ikon-ikon menarik terkait data yang divisualisasikan. Untuk itu perlu tools yang menyediakan fitur-fitur yang mempermudah visualisasi data.
Tableau adalah tool visualisasi data yang digunakan untuk data analysis dan business intelligence. Kelebihan Tableau antara lain user friendly, pilihan grafik atau visual yang interaktif, dapat mengolah data dari berbagai sumber, dan terintegrasi dengan script language. Selain itu Tableau juga memiliki dashboard yang mobile friendly sehingga kita bisa menggunakan Tableau melalui smartphone. Sahabat DQ bisa belajar Tableau dengan versi gratisnya yaitu Tableau Public. Agar skill semakin meningkat, sahabat DQ juga bisa mengikuti webinar atau workshop yang membahas visualisasi data dengan Tableau.
4. Soft Skill yang Tak Kalah Penting
Sudah menguasai hard skill, jangan lupa untuk menguasai soft skill juga, dong. Yup, soft skill tidak kalah penting dengan hard skill untuk mempersiapkan diri menjadi Data Analyst handal. Ketika melakukan analisis, Data Analyst harus berpikir kritis sehingga hasil yang diperoleh nantinya akan optimal. Hasil analisis data yaitu berupa informasi yang dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan. Nah, hasil yang didapatkan ini akan disampaikan kepada pihak terkait oleh Data Analyst. Oleh karena itu Data Analyst harus punya skill komunikasi yang baik dalam menyampaikan insight dari hasil analisis. Istilah-istilah bisnis biasanya digunakan ketika menyampaikan insight sehingga Data Analyst perlu memahami ilmu bisnis.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Project Analisis Data Bersama Mentor Data
Setelah menguasai hard skill dan soft skill, ada lagi nih yang mesti dipersiapkan untuk melamar profesi Data Analyst yaitu portfolio data. Pentingkah? Bisa dikatakan portfolio data ini cukup penting karena dari sana rekruter bisa melihat kemampuanmu dalam analisis data dan penguasaan penggunaan tools pemrograman.
Sahabat DQ bisa membuat project mandiri dengan menganalisis data yang diperoleh dari web scraping atau situs yang menyediakan dataset seperti Kaggle. Sahabat DQ juga bisa loh membuat portfolio data dengan project-project yang diberikan DQLab. Berikan insight dari project yang kamu kerjakan dan buat menjadi portfolio data yang menarik. Yuk, gabung di DQLab.id untuk akses semua project-project DQLab bersama mentor data professional!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya