Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Skill Data Analyst yang Banyak Dicari di Tahun 2022

Belajar Data Science di Rumah 19-Maret-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0cb88690245658d87b17ba10d0c9a002_x_Thumbnail800.jpg

Skill set yang harus dikuasai data analyst sangat banyak karena profesi ini bisa bekerja dimanapun dan di bidang apapun. Tugas utama dari data analyst adalah mengekstrak data menjadi informasi yang bermanfaat bagi perusahaan. Namun, dalam prosesnya ada beberapa tahap yang perlu dilakukan sebelum data analyst bisa mendapatkan informasi yang insightful. Tahap-tahap tersebut adalah mengumpulkan data yang bisa diambil langsung dari sumbernya atau dari data warehouse, cleansing data atau membersihkan data, analisis data, dan terakhir penyajian hasil analisis.


Data analyst dapat bekerja di bidang pendidikan, media, finance, perbankan, hiburan, pemerintahan, dan bidang lainnya. Oleh karena itu, selain harus menguasai skill teoritis mengenai analisis data, seorang data analyst juga harus menguasai bidang pekerjaan tempat ia bekerja. Namun, tahukah kamu jika ada skill set khusus yang harus dikuasai data analyst yang banyak dicari oleh recruiter? Pada artikel kali ini DQLab akan membahas skill-skill tersebut agar Sobat DQ bisa lebih mudah dilirik oleh recruiter. Penasaran apa saja skill tersebut? Yuk simak artikel ini hingga akhir!


1. SQL

SQL atau singkatan dari Structured Query Language adalah bahasa standar yang biasa digunakan untuk database. Seorang data analyst harus mampu mengoperasikan SQL baik untuk mengekspor maupun untuk mengimport data. SQL digunakan oleh data analyst untuk mengupdate, mengelola, dan meng-query data yang disimpan pada database relasional. SQL juga bisa digunakan untuk memodifikasi data yang akan digunakan. Dalam test kompetensi recruitment data analyst, SQL seringkali menjadi tools yang diujikan.

Data Analyst


Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer


2. Pemrograman Statistika

Bahasa pemrograman statistika seperti R dan Python digunakan oleh data analyst untuk melakukan analisis lebih lanjut saat excel tidak bisa digunakan karena data yang terlalu besar atau karena hal lainnya. Dengan menggunakan R atau Python data analyst bisa membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data berukuran besar dengan lebih efektif dan efisien. Baik R dan Python merupakan bahasa pemrograman yang open source sehingga bisa digunakan baik untuk tujuan komersial maupun nonkomersial. 

Data Analyst

3. Algoritma Machine Learning

Machine learning adalah cabang dari artificial intelligence yang menjadi salah satu pengembangan penting dalam data science. Skill penguasaan algoritma machine learning digunakan oleh data analyst untuk membangun desain algoritma untuk menemukan patterns pada kumpulan big data dan memperbaiki akurasinya dari waktu ke waktu. Semakin banyak data yang digunakan dalam proses pengembangan algoritma maka prediksi yang dihasilkan oleh algoritma tersebut akan semakin akurat. 


4. Visualisasi Data

Menganalisis data dan menghasilkan informasi yang insightful merupakan tugas utama seorang data analyst. Namun, ada satu aspek yang harus diperhatikan oleh data analyst, yaitu bagaimana cara menyampaikan informasi tersebut pada orang yang tidak memahami data. Oleh karena itu, data analyst harus bisa menyajikan informasi tersebut kedalam bentuk yang bisa dipahami oleh semua orang, salah satunya adalah dengan memvisualisasikan informasi tersebut. Sebuah hasil analisis akan lebih mudah dimengerti apabila diubah menjadi grafik atau chart di sebuah dashboard dimana setiap chart saling berkaitan. Ada banyak tools yang bisa digunakan untuk membuat dashboard, beberapa diantaranya adalah google data studio, tableau, dan power BI.

Data Analyst


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


5. Yuk Persiapkan Skills Data Analyst bersama DQLab!

Ingin mempelajari semua skills data analyst plus dipertemukan dengan recruiter? Yuk asah dan perdalam skills data analyst-mu bersama DQLab! Pelajari modul, challenge, dan program lainnya dari DQLab untuk meningkatkan pemahaman kita mengenai data dan aplikasikan materinya langsung menggunakan live code editor pada platform belajar DQLab.


Klik button di bawah ini untuk sign up atau akses melalui DQLab.id dan nikmati modul gratis "Introduce to Data Science" serta e-book menarik untuk memperdalam pengetahuanmu mengenai tools data analyst. Selamat belajar!


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login