Siap Jadi Data Analyst dengan Kuasai 4 Tools Analisis Data
Ada banyak cara untuk menjadi data analyst, diantaranya dengan mendapatkan gelar di bidang statistik, matematika, atau computer science, selain itu juga mempelajari skill analisis data yang penting, mengikuti pelatihan dan mendapatkan sertifikasi, hingga mengejar gelar master pada jurusan data analytics.
Sebagian besar tanggung jawab dari data analyst adalah mengumpulkan dan membersihkan data untuk melihat trend dan insight yang bisa membantu stakeholder menentukan strategi bisnis yang lebih baik. Namun demikian, setiap data analyst memiliki pekerjaan yang berbeda tergantung pada industri, perusahaan, atau tipe data yang digunakan.tanggung jawab seorang data analyst cukup banyak, antara lain membuat dashboard, mendesain dan mengelola database dan sistem untuk divisi yang berbeda menggunakan software business intelligence seperti tableau dan bahasa pemrograman.
Data analyst biasanya bekerja dengan tim IT, data scientist, atau manajemen untuk menentukan goals dari perusahaan. Profesi ini terbiasa membersihkan data dari sumber primer maupun sekunder lalu menganalisis dan menginterpretasi hasilnya menggunakan teknik dan tools statistika standar. Dalam banyak kasus, data analyst seringkali menemukan trend, korelasi, dan pola menggunakan data set yang kompleks dan mengidentifikasi peluang baru.
Hasil pekerjaan data analyst harus dilaporkan dan dikomunikasikan dengan stakeholder untuk menentukan next step suatu kebijakan, campaign, dan lain sebagainya. Untuk menjadi data analyst, ada berbagai tools yang harus dikuasai agar pekerjaan menjadi lebih mudah dan efektif. Apa saja tools tersebut? Yuk simak artikel berikut ini sampai akhir!
1. Bahasa Pemrograman Python
Python merupakan salah satu dari beberapa bahasa pemrograman yang populer di dunia. Bahasa pemrograman yang satu ini bisa digunakan untuk berbagai hal seperti machine learning, develop website dan apps, bahkan analisis data. Oleh karena itu, python dikenal dengan general purpose programming language. Bahasa pemrograman python dirasa memiliki script code yang lebih "manusiawi" jika dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain seperti java dan c+. Karena kelebihannya itu, python sangat beginner friendly dan pada tahun 2020, python dinobatkan sebagai the most popular programming language oleh RedMonk.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Bahasa Pemrograman R
R adalah bahasa pemrograman open source yang dikembangkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada tahun 1993. Fokus utama R adalah untuk metode statistika dan grafik yang meliputi algoritma machine learning, regresi, time series, dan metode statistika lainnya. R memiliki ratusan library powerful untuk berbagai maksud dan tujuan. Bahkan library-library ini bisa dikombinasikan untuk analisis yang lebih kompleks. Saat ini bahasa pemrograman R tidak hanya digunakan di bidang akademik, tetapi banyak perusahaan besar yang juga menggunakan R dalam analisis data seperti Uber, Google, Facebook, Airbnb, dan perusahaan besar lainnya.
3. Manajemen Database SQL
SQL atau dibaca dengan ess-que-el adalah standar untuk bahasa query terstruktur. SQL digunakan untuk mengelola database. Menurut American National Standard Institute, SQL merupakan bahasa standar untuk sistem manajemen database relasional. Tools ini memiliki berbagai statement yang digunakan untuk berbagai pekerjaan seperti mengupdate data pada sebuah database, menggabungkan beberapa dataset, menyimpan dataset dengan rapi, dan lain sebagainya. Beberapa sistem manajemen database relasional yang menggunakan sistem SQL adalah oracle, sybase, microsoft SQL server, access, ingres, dan lainnya.
4. Microsoft Excel
Microsoft excel adalah aplikasi spreadsheet komersial yang dikembangkan oleh perusahaan raksasa Microsoft. Tools ini termasuk dalam tools terbaik dan terpopuler yang bisa digunakan pada sistem operasi windows dan Mac OS. Excel memiliki berbagai fitur menarik, diantaranya untuk melakukan perhitungan matematika, membuat grafik, membuat tabel dan makro, menyimpan dan menyajikan data secara rapi, dan lainnya. Spreadsheet seperti excel menggunakan kumpulan cell yang disusun menjadi baris dan kolom untuk mengelola dan manipulasi data. Selain itu, excel juga memiliki ratusan formula baik formula sederhana hingga kompleks yang bisa digunakan oleh data analyst untuk mengolah data.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Pelajari 4 Tools Di Atas Bersama DQLab
Ingin menguasai 4 tools di atas untuk bekal berkarir menjadi data analyst? Yuk belajar ke empat tools di atas sekaligus bersama DQLab!
Klik button di bawah ini atau kunjungi DQLab.id untuk signup dan nikmati modul gratis œÃntroduce to Data Science"" dan e-book gratis sebagai langkah awal untuk mempelajari skills data analyst lainnya. Selamat belajar Sahabat DQ!
Penulis: Galuh Nurvinda K
Editor: Annissa Widya Davita