Belajar Data Science Online di Rumah dan Kuasai Skill Dasar ini untuk Berkarir Sebagai Data Analyst

Bergelut dengan profesi praktisi data tentu tidak akan lepas dengan data. Dengan adanya pandemi COVID-19 yang menyerang Indonesia dan Dunia, belajar Data Science online di rumah menjadi salah satu pilihan tepat guna tetap produktif meski #dirumahaja.

Di era revolusi industri 4.0 ini, profesi Data Analyst semakin populer dan banyak dibutuhkan oleh perusahaan. Jumlah data yang terus bertambah setiap hari, menuntut seorang Data Analyst untuk semakin cakap dalam mengelola data yang tersedia. Untuk itu diperlukan kemampuan yang sesuai dalam mengolah data agar data yang diolah menghasilkan informasi yang maksimal.

Seseorang yang ingin berkarir menjadi Data Analyst tentunya harus memiliki beberapa skill dan cukup menguasainya. Hal ini diperlukan guna menunjang potensinya agar bisa mengolah data dengan baik dan benar sehingga menghasilkan output yang insightful.

Bersama Wahyu Herlambang, Senior Data Analyst Traveloka, DQLab akan membeberkan skill dasar apa saja yang perlu dimiliki seorang calon Data Analyst. Kira-kira apa saja ya? Yuk simak bersama artikel ini!

1. Menguasai Penggunaan Bahasa Pemrograman SQL

SQL (Structured Query Language) merupakan bahasa pemrograman yang digunakan dalam mengolah data. Kemampuan mengolah SQL merupakan hardskill yang menjadi fundamental dan wajib dalam berkarier di bidang data. Dengan memahami SQL, akan menjadi bekal awal untuk kamu memulai karir sebagai seorang Data Analyst. Untuk menganalisis data secara tepat seorang Data Analyst harus mampus mengoperasikan SQL guna mengambil dan memanipulasikan data.

SQL memiliki beragam fungsi yang memungkinkan penggunanya untuk membaca, memanipulasi, dan mengubah data. Untuk berkarir menjadi Data Analyst, wajib untuk kamu memahami serta memiliki pengalaman dalam SQL. "Belajar untuk mengakses data dalam database, berfungsi untuk membaca dan memanipulasi data (create, insert, update, delete)." Ujar Wahyu, Data Analyst Traveloka.

Bahasa SQL merupakan bahasa pemrograman untuk menangani urusan pengelolaan dan manajemen data. Banyak tools yang digunakan untuk membantu dalam proses pengembangan aplikasi, seperti MySQL, SQL Server, PostGre, dan lain sebagainya. Pada umumnya, anda akan banyak bekerja pada sisi server.

SQL menjadi fondasi utama dalam hampir semua pekerjaan berbasis data karena berfungsi sebagai pintu masuk untuk mengakses database. Seorang profesional data akan sangat sering berinteraksi dengan SQL untuk mengambil, memfilter, dan menggabungkan data dari berbagai sumber. Tanpa kemampuan SQL yang baik, proses analisis bisa menjadi lambat dan tidak efisien.

Dalam praktiknya, Data Analyst menggunakan SQL untuk melakukan query dan eksplorasi data harian. Business Intelligence Analyst memanfaatkan SQL untuk menyiapkan dataset yang akan divisualisasikan dalam dashboard. Sementara itu, Data Engineer di level awal menggunakan SQL untuk membantu proses ETL sederhana dan memastikan data siap digunakan oleh tim lain.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Paham Bahasa Pemrograman Python atau R

Seorang Data Analyst wajib untuk mempelajari bahasa pemrograman. Mengapa demikian? Karena bahasa pemrograman Python atau R mudah dipahami. Python atau R ini memiliki library yang siap digunakan dan sangat membantu Data Analyst dalam hal menganalisis data maupun membuat pemodelan.

"Python atau R ini selanjutnya berperan sebagai tempat untuk pengolahan data (meskipun sebenarnya kita juga bisa mengambil dan melakukan ETL data di sini), tapi di sini kita bahas fungsi Python/R sebagai tempat pengolahan data." Tutur Wahyu.

"Contohnya: scipy untuk operasi aljabar dan matriks, pandas untuk manipulasi data seperti SQL, Scikit-learn untuk Machine Learning, misal untuk Logistic Regression, dan masih banyak lagi." Tambahnya.

Python menjadi skill lanjutan yang melengkapi SQL, terutama ketika data yang diolah semakin kompleks. Bahasa ini memungkinkan proses data cleaning, transformasi, hingga analisis yang lebih fleksibel dibandingkan SQL. Python juga menjadi jembatan menuju skill yang lebih advanced seperti machine learning.

Dalam implementasinya, Data Analyst menggunakan Python untuk eksplorasi data dan analisis mendalam. Data Scientist memanfaatkan Python untuk membangun model prediktif dan melakukan eksperimen data. Sementara itu, Machine Learning Engineer menggunakan Python untuk mengembangkan pipeline model dan melakukan optimasi performa sistem berbasis data.

3. Menguasai Matematika dan Statistika

Sebagai seorang Data Analyst yang berhubungan dengan data yang berjumlah besar, selain menguasai bahasa pemrograman Python dan R, tentunya kamu juga perlu menguasai matematika dan statistik untuk menunjang skill kamu dalam mengolah data. Pada bahasa pemrograman Python, terdapat library yang berfungsi sebagai operasi aljabar dan matriks serta regresi. Tanpa adanya pemahaman matematika dan statistik, kamu tidak dapat menginterpretasikan hasil analisis dengan tepat. Selain menguasai ilmu matematika dan statistika, kamu juga perlu memiliki kemampuan dalam menginterpretasikan angka ke dalam grafik, tabel dan elemen grafis lainnya.

"Maka menjadi seorang Data Analyst dibutuhkan kemampuan matematika dan statistika agar Data Analyst bisa memahami bagaimana data tersebut diproses dari awal sampai dengan hasil akhir." Tutupnya.

Statistika berperan penting dalam membantu seorang profesional data memahami makna di balik angka. Tanpa pemahaman statistika, hasil analisis hanya akan berupa angka mentah yang sulit diinterpretasikan. Oleh karena itu, statistika menjadi fondasi berpikir analitis dalam pengambilan keputusan berbasis data.

Dalam dunia kerja, Data Analyst menggunakan statistika untuk memahami distribusi data dan menarik insight sederhana. Business Analyst mengandalkan statistika untuk memberikan rekomendasi berbasis data kepada tim bisnis. Sedangkan Data Scientist menggunakan statistika tingkat lanjut untuk melakukan pengujian hipotesis dan membangun model prediktif yang lebih kompleks.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Career Path Data Analyst + Estimasi Waktu Job-Ready

Menjadi Data Analyst tidak harus dimulai dari latar belakang IT atau matematika yang kuat. Dengan roadmap yang tepat, siapa pun bisa mempelajari skill yang dibutuhkan secara bertahap hingga siap kerja. Career path ini memberikan gambaran realistis tentang tahapan belajar yang perlu dilalui beserta estimasi waktu yang dibutuhkan.

Penting untuk dipahami bahwa setiap orang memiliki kecepatan belajar yang berbeda. Namun, dengan konsistensi dan latihan yang cukup, target menjadi job-ready dalam beberapa bulan bukanlah hal yang mustahil. Berikut adalah tahapan career path yang bisa kamu jadikan acuan dalam perjalanan belajar Data Science.

Tahap 1: Fundamental (0–2 Bulan)

Pada tahap awal ini, fokus utama adalah memahami dasar-dasar data. Kamu akan belajar SQL untuk mengambil data, mengenal Python sebagai alat bantu analisis, serta memahami konsep dasar statistika. Tahap ini penting karena menjadi fondasi untuk semua pembelajaran selanjutnya.

Output dari tahap ini adalah kemampuan untuk membaca dataset, melakukan query sederhana, dan memahami struktur data. Meskipun masih dasar, kemampuan ini sudah cukup untuk memahami bagaimana data bekerja dalam konteks bisnis. Tahap ini juga menjadi penentu apakah kamu siap melanjutkan ke level berikutnya.

Tahap 2: Intermediate (2–4 Bulan)

Setelah menguasai dasar, kamu akan mulai masuk ke tahap pengolahan data yang lebih kompleks. Di sini kamu akan belajar data cleaning menggunakan Python, melakukan exploratory data analysis, serta mulai membuat visualisasi data. Kemampuan ini sangat penting untuk menghasilkan insight dari data.

Pada tahap ini, kamu sudah mulai bisa mengerjakan studi kasus sederhana dan memahami alur analisis data end-to-end. Hasil belajar biasanya berupa dashboard sederhana atau laporan analisis. Ini juga menjadi awal yang baik untuk mulai membangun portfolio.

Tahap 3: Job-Ready (4–6 Bulan)

Tahap terakhir berfokus pada kesiapan kerja. Kamu akan mengerjakan project berbasis studi kasus nyata, membangun portfolio, serta mulai mempersiapkan diri untuk proses rekrutmen. Di tahap ini, kemampuan teknis harus mulai diimbangi dengan kemampuan komunikasi dan problem solving.

Output dari tahap ini adalah portfolio yang siap ditunjukkan ke recruiter dan kesiapan menghadapi interview. Kamu juga sudah bisa melamar posisi seperti Junior Data Analyst atau Data Analyst Intern. Dengan persiapan yang matang, peluang untuk masuk ke industri data akan semakin besar.

Career path ini menunjukkan bahwa perjalanan menjadi Data Analyst bisa ditempuh secara terstruktur dalam waktu yang relatif singkat. Kunci utamanya bukan hanya pada durasi belajar, tetapi pada konsistensi dan praktik yang dilakukan selama proses tersebut. Semakin sering kamu mengerjakan studi kasus, semakin cepat pula kemampuanmu berkembang.

FAQ
1. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menjadi Data Analyst dari nol?

Waktu yang dibutuhkan umumnya berkisar antara 4–6 bulan dengan belajar yang konsisten. Pada 0–2 bulan pertama, kamu akan fokus pada fundamental seperti SQL, Python, dan statistika dasar. Selanjutnya di 2–4 bulan, kamu mulai masuk ke tahap analisis dan visualisasi data. Jika dilanjutkan dengan pembuatan portfolio dan latihan studi kasus, kamu sudah bisa mencapai tahap job-ready dalam waktu sekitar setengah tahun.

2. Skill apa yang harus diprioritaskan terlebih dahulu?

SQL sebaiknya menjadi prioritas utama karena merupakan fondasi dalam pengolahan data. Setelah itu, kamu bisa melanjutkan ke Python untuk analisis lanjutan dan data cleaning. Statistika membantu memahami makna data, sementara data visualization penting untuk menyampaikan insight. Urutan ini akan membuat proses belajar lebih terarah dan tidak membingungkan.

3. Apakah harus menguasai semua skill untuk mendapatkan pekerjaan pertama?

Tidak harus langsung menguasai semua skill secara mendalam. Untuk entry level seperti Junior Data Analyst, biasanya cukup menguasai SQL, dasar Python, dan kemampuan visualisasi sederhana. Yang paling penting adalah mampu menunjukkan pemahaman melalui portfolio dan studi kasus. Seiring waktu, skill lain bisa terus dikembangkan sambil bekerja.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags