Skill Data Analyst on Demand di 2022
Tentu saja saat ini skill data analyst dalam dunia analitik data adalah karier yang sangat bagus. Sederhananya, tidak pernah ada waktu yang lebih baik untuk menjadi profesional data. Sekitar 2,5 triliun byte data dibuat setiap hari”dan kecepatan itu semakin cepat. Ledakan data itu mendorong industri yang memanfaatkannya; karena pengumpulan data organisasi tumbuh dalam ruang lingkup dan kecanggihan, tidak dapat dihindari bahwa mereka ingin memanfaatkan data itu, dan Analis Data berada di garis depan tren ini.
Selain permintaan yang tinggi dan gaji yang sepadan, Analis Data memiliki kesempatan untuk bekerja secara kolaboratif dan berkontribusi pada proses pengambilan keputusan di tingkat tertinggi, yang juga dapat diterjemahkan menjadi peluang untuk pindah ke posisi yang lebih manajerial. Banyak Analis Data juga menikmati kemampuan untuk bepergian dan bekerja dari jarak jauh atau pindah dengan mudah, bahkan secara internasional. Apakah sifat pekerjaan itu sendiri cocok sepenuhnya tergantung pada individu, tetapi gaji, tunjangan, dan keamanan kerja cukup besar.
Bukan hanya perusahaan teknologi yang ikut serta. Ada peluang untuk menerapkan keterampilan analisis data di berbagai industri. Studi yang dilakukan oleh Dresner menemukan bahwa adopsi analitik data besar tertinggi di telekomunikasi (95 persen adopsi), asuransi (83 persen), dan periklanan (77 persen), diikuti oleh layanan keuangan (71 persen), perawatan kesehatan (64 persen), dan teknologi (58 persen), dan paling sering diterapkan pada penelitian dan pengembangan (75 persen) dan operasi (63 persen).
Lalu skilset apa yang dibutuhkan untuk persiapan menuju karir 2022?
1.SQL
Structured Query Language, atau SQL, adalah bahasa standar yang digunakan untuk berkomunikasi dengan database. Mengetahui SQL memungkinkan sahabat data memperbarui, mengatur, dan membuat kueri data yang disimpan dalam database relasional, serta memodifikasi struktur data (skema). Karena hampir semua analis data perlu menggunakan SQL untuk mengakses data dari database perusahaan, ini bisa dibilang keterampilan yang paling penting untuk dipelajari untuk mendapatkan pekerjaan. Faktanya, wawancara analis data biasanya menyertakan penyaringan teknis dengan SQL. Untungnya, SQL adalah salah satu bahasa yang lebih mudah dipelajari.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2.Manajemen data
Manajemen data mengacu pada praktik mengumpulkan, mengatur, dan menyimpan data dengan cara yang efisien, aman, dan hemat biaya. Sementara beberapa organisasi akan memiliki peran yang didedikasikan untuk manajemen data”arsitek dan insinyur data, administrator database, dan analis keamanan informasi”analis data sering kali mengelola data dalam kapasitas tertentu. Perusahaan yang berbeda akan menggunakan sistem manajemen data yang berbeda. Saat sahabat data mengembangkan keahlian sahabat data, ini dapat membantu untuk mendapatkan pemahaman yang luas tentang cara kerja database, baik di lingkungan fisik maupun cloud.
3. Visualisasi statistik
Mengumpulkan wawasan dari data hanyalah salah satu bagian dari proses analisis data. Bagian mendasar lainnya adalah menceritakan kisah dengan wawasan tersebut untuk membantu menginformasikan keputusan bisnis yang lebih baik. Di situlah visualisasi data berperan. Sebagai analis data, sahabat data dapat menggunakan bagan, grafik, peta, dan representasi visual data lainnya untuk membantu menyajikan temuan sahabat data dengan cara yang mudah dipahami.
Meningkatkan keterampilan visualisasi data sahabat data sering kali berarti mempelajari perangkat lunak visualisasi, seperti Tableau. Perangkat lunak standar industri ini memberdayakan sahabat data untuk mengubah analisis sahabat data menjadi dasbor, model data, visualisasi, dan laporan intelijen bisnis.
4. Ekonometrika
Dengan ekonometrika, analis menerapkan model data statistik dan matematika ke bidang ekonomi untuk membantu meramalkan tren masa depan berdasarkan data historis. Memahami ekonometrika adalah kunci bagi analis data yang mencari pekerjaan di sektor keuangan, terutama di bank investasi dan dana lindung nilai.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab
Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.