Kuasai Skill Data Analyst untuk Mulai Berkarir di Bidang Data
Berkarir Data Analyst, Data Scientist dan Data Engineer atau profesi di bidang data harus di barengi dengan belajar secara konsisten. Tentukan jalan karirmu mau menjadi apa. Jika ingin menjadi salah satunya maka kamu harus menguasai skill yang dibutuhkan untuk profesi tersebut. Bisa belajar secara otodidak melalui artikel atau youtube dan bisa juga mengikuti kursus data science. Sekarang ini banyak loh kursus data science online yang memberikan modul-modul terstruktur untuk pemula mudah belajar skill profesi data.
Data Analyst merupakan profesi yang cukup banyak digemari saat ini dan juga banyak dicari oleh perusahaan maupun instansi. Profesi ini bertugas mengolah data hingga menyajikan informasi yang diperolehnya dari pengolahan data tersebut. Seorang Data Analyst tidak hanya ditempatkan di perusahaan IT, namun bisa di berbagai bidang seperti perbankan, kesehatan, pendidikan, industri retail, dan lainnya. Oleh karena itu kesempatannya pun masih terbuka lebar. Sudah tahukah kamu skill apa saja yang perlu dikuasai untuk menjadi Data Analyst? Yuk, cari tahu di artikel kali ini! Simak sampai akhir ya.
1. SQL
SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun, mengakses, mengubah, dan memanipulasi data berbasis relasional. Bahasa SQL distandarisasi oleh American National Standard Institute (ANSI) sejak tahun 1986. Perintah-perintah pada SQL cukup mudah diingat dan dipahami karena menggunakan bahasa inggris dasar seperti select, insert, delete, dan sebagainya. Perintah SQL terdiri dari tiga macam yaitu DDL (Data Definition Language), DML (Data Manipulation Language), dan DCL (Data Control Language). Adapun beberapa tools SQL yang populer digunakan yaitu antara lain Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL, dan Oracle. Data Analyst akan sering bekerja dengan data sehingga skill SQL ini harus dikuasai untuk dapat mengumpulkan data untuk keperluan analisis.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Excel
Kamu pasti tahu tentang Excel. Aplikasi ini menjadi salah satu skill yang perlu dikuasai Data Analyst. Microsoft Excel banyak digunakan karena memiliki banyak fitur dan fungsi yang memudahkan pengolahan data numerik dan aktivitas lainnya. Perusahaan-perusahaan menggunakan Excel untuk mengolah data numerik seperti menginput dan mengorganisir data perusahaan, mencari nilai rata-rata, median, maksimum, dan minimum, dan sebagainya. Excel memudahkan melakukan perhitungan dasar maupun statistik dengan menyediakan berbagai fungsi seperti SUM untuk menjumlahkan seluruh data, MIN untuk mencari nilai minimum, MAX untuk mencari nilai maksimum, AVG untuk mencari rata-rata, IF untuk rumus logika, MATCH untuk menampilkan posisi suatu alamat sel dalam kumpulan data, HLOOKUP, VLOOKUP, dan masih banyak lainnya. Meskipun fungsi utama Excel untuk mengolah data angka, Excel juga menyediakan fitur untuk visualisasi data dengan berbagai macam bentuk grafik yang bisa dipilih sesuai kebutuhan. Beberapa bentuk grafik yang tersedia di Excel yaitu antara lain line chart, column chart, bar chart, pie chart, area chart, bubble chart, dan sebagainya. Excel juga memiliki fitur untuk data analysis yaitu analysis Toolpak yang merupakan fitur add-ins, jadi harus ditambahkan dahulu ke dalam Excel sebelum digunakan. Kita dapat melakukan data analysis dengan berbagai metode yang disediakan seperti Anova, correlation, covariance, descriptive statistics, exponential smoothing, rank and percentile, dan regression.
3. Python dan R
Python merupakan bahasa pemrograman bersifat open source yang diciptakan oleh Guido Van Rossum yang dirilis tahun 1991 dan dikembangkan oleh Python Software Foundation. Python mendukung hampir seluruh sistem operasi. Sedangkan R dikenal juga dengan GNU S merupakan bahasa pemrograman yang bersifat open source yang diciptakan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentlemen dan dilanjutkan pengembangannya oleh R Development Core Team. Python dan R keduanya bisa digunakan untuk data science namun ada perbedaannya. Python lebih fleksibel untuk mengembangkan suatu program. Library yang disediakan Python juga mendukung pekerjaan tersebut seperti Pandas, Numpy, Matplotlib, dan Scipy. R biasanya digunakan untuk analisis data yang dilakukan di server pribadi. Kita dapat mengeksplor semua jenis data karena R menyediakan banyak jenis package, test, dan tools yang mudah diadaptasi.
4. Tableau
Seorang Data Analyst akan sering membuat visualisasi data untuk menyajikan hasil pengolahan dan analisis datanya. Agar lebih mudah dipahami oleh orang lain biasanya akan disajikan dalam bentuk yang interaktif. Nah, untuk itu perlu tools yang mendukung. Tableau adalah salah satu tools yang digunakan untuk data visualization menjadi lebih interaktif dalam bentuk dashboard. Keunggulan Tableau lainnya yaitu tools yang user friendly dimana orang yang tidak memahami pemrograman. Kamu bisa mulai belajar penggunaan Tableau untuk analisis dan penyajian data. Cobalah membuat visualisasi data yang menarik dari kumpulan data yang kamu punya.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Asah Soft Skill dan Mulai Buat Portofolio Data
Selain hard skill, Data Analyst juga perlu menguasai soft skill. Data Analyst harus mampu menyampaikan hasil analisanya dengan baik agar dapat dimengerti oleh tim lain di perusahaan. Biasanya Data Analyst akan berkolaborasi dengan berbagai tim seperti marketing, bisnis, dan lainnya yang membutuhkan informasi dari data-data yang diolah. Mulailah berlatih menyampaikan informasi secara jelas dan lugas serta berikan juga insight yang membangun. Bisa dalam bentuk tulisan atau dalam bentuk video. Ini bisa jadi portofolio datamu, loh jika kamu menguploadnya di media sosial seperti LinkedIn, Medium, atau Instagram. Modul dari kursus data science juga bisa loh kamu jadikan portofolio data. Upload hasil belajarmu dalam bahasa dan tampilan yang menarik untuk menunjukkan kemampuanmu. Kamu bisa daftar di DQLab.id untuk akses modul-modul R, Python, dan SQL untuk mulai bangun portofolio datamu. Yuk, jalin relasi dengan sahabat data lainnya!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya