Serba Serbi Data Analyst yang Belum Kalian Tahu

Belajar Data Science di Rumah 23-Desember-2021

https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ffc602cc4e19b4b57dee3c0282f6444f_x_Thumbnail800.jpg

Di era saat ini, laju perkembangan teknologi semakin pesat. Hal ini dibuktikan dengan lebih dari 6 miliar perangkat yang terhubung dengan internet saat ini. Sebanyak 2,5 juta terabyte data dihasilkan setiap harinya. Pada tahun 2020, jutaan perangkat lainnya terhubung dengan sekitarnya dan menghasilkan 30 juta terabyte data setiap harinya. Keadaan ini melahirkan beberapa profesi-profesi baru yang berkecimpung di dunia data seperti Data Analyst, Data Scientist bahkan Data Engineer. Mereka lahir dari turunan disiplin ilmu data science yang menjadi ilmu terpopuler di abad ini. Pada kuartal terakhir abad ini potensi lahirnya profesi ini berkaca dari meningkatnya kemampuan pengumpulan data dan peningkatan daya komputasi yang eksponensial. Bidang ini menarik dari kumpulan insinyur, matematikawan, ilmuwan komputer, dan ahli statistik, dan semakin menuntut pendekatan multi-segi untuk eksekusi yang sukses. Faktanya, tidak ada cabang teknik, sains, atau bisnis yang jauh dari sentuhan analitik di industri mana pun. Oleh karena itu, profesi data analyst kini semakin dilirik untuk dapat menyelesaikan permasalahan based on data.

Berbicara soal posisi Data Analyst, banyak orang-orang yang masih awam terhadap anggapan kenapa posisi ini ada. Ada yang bilang kalau Data Analyst kerjaannya hanya analisis data aja, bertanggung jawab penuh atas kinerja perusahaan dilihat dari sudut pandang data sebagai penguatnya. Ada juga yang bilang bahwa di tangan data analyst maka data bisa keluar langsung tanpa menunggu lama. Padahal kita juga tidak pernah tahu bahwa proses yang dilalui oleh Data Analyst tidak segampang yang kita duga sebelumnya. Demi data yang akurat dan valid, data analyst berusaha untuk melakukan apapun caranya agar insightnya bisa bermanfaat bagi tim manajemen terkait. Anggapan-anggapan seperti inilah yang membuat nyali mereka yang ingin mencoba peruntungannya untuk berkarir di ranah data menjadi ciut. Sebab mereka bicara hanya bermodalkan katanya-katanya saja. Tanpa menjalankan role dan job description yang dikerjakan oleh seorang Data Analyst yang sesungguhnya. Maka dari itu, ketika kalian ingin memutuskan untuk menjadi seorang data analyst, kursus data analyst bisa menjadi pilihan yang tepat untuk mempersiapkan itu semua. Tetapi marilah kita berusaha juga untuk menepis anggapan-anggapan yang berada di masyarakat mengenai profesi data analyst. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang apa saja anggapan-anggapan yang muncul terkait dengan keberadaan posisi data analyst di ranah industri data. Pastinya sahabat data penasaran apa saja perbedaannya. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!

1. Data Tidak Pernah Bersih

Maksudnya bagaimana data tidak pernah bersih? Kalian pastinya pernah menemukan data-data yang masih terdapat error, missing value bahkan adanya data yang dobel alias duplikat. Nah ini tentunya pekerjaan yang tidak mudah tentunya untuk mengatasi hal-hal yang seperti ini. Apalagi data-data yang telah dikumpulkan masih berpotensi adanya unstructured data yang menghambat proses analisis. Sebuah survei baru menjelaskan bahwa data scientist menghabiskan sebagian besar waktu mereka untuk memijat daripada menambang atau memodelkan data. Persiapan data menyumbang sekitar 80% dari pekerjaan data scientist. Data Scientist menghabiskan 60% waktu mereka untuk membersihkan dan mengatur data. Mengumpulkan set data menempati urutan kedua dengan 19% dari waktu mereka, yang berarti data scientist menghabiskan sekitar 80% dari waktu mereka untuk menyiapkan dan mengolah data untuk analisis.

2. Dunia Data Science Bukan Cuma Data Analyst Saja!

Banyak orang mengasosiasikan data science dengan data scientist saja. Ataupun bahkan pekerjaan data analyst saja tanpa mengabaikan peran penting lainnya yang dimiliki bidang tersebut. Tapi ternyata role data science sangatlah luas tidak hanya mencakup data analyst atau data scientist saja. Berikut adalah penjelasannya:

Data Engineers “ Mereka bertanggung jawab untuk mengelola infrastruktur data di seluruh siklus hidup ilmu data. Keterampilan dasar termasuk “ alat pemrograman seperti Python, alat database seperti NoSQL, dan alat data besar seperti Hadoop.
Data Analyst “ Mereka menemukan jawaban atas pertanyaan dengan bekerja melalui data yang tersedia, menggunakan alat yang sesuai. Keterampilan dasar meliputi “ pemrograman, visualisasi data, statistik, matematika, dan tentu saja analisis data.
Data Scientist “ data scientist bekerja pada data besar, menganalisisnya, dan kemudian mengkomunikasikan temuan tersebut melalui laporan dan presentasi. Keterampilan dasar meliputi “ statistik, matematika, pemrograman, visualisasi data, SQL, Hadoop, pembelajaran mesin.

3. Data Scientist dan Data Analyst Berbeda

Poin ketiga adalah mitos umum yang masih berlaku di antara orang-orang yang memiliki pemikiran dangkal soal data science. Kenyataannya, pekerjaan data scientist dan data analyst sangat berbeda. Sementara data analyst bekerja untuk menemukan tren dan menganalisis data, data scientist bekerja untuk menemukan penyebab tren dan memperkirakan tren yang akan datang. Karena data science adalah bidang baru, memunculkan kesalahpahaman tertentu tidak dapat dihindari. Namun, perlu dicatat bahwa keduanya bekerja bersama-sama. Mereka saling melengkapi dan bekerja untuk tujuan bersama

4. Cakupan Data Analyst Bukan Soal Sheet Excel

Eitss data science juga bukan soal sheet excel saja nih. Tetapi banyak orang masih memiliki anggapan yang miring kalau data analyst selalu berputar di sheet excel saja. Seperti disebutkan sebelumnya, data science adalah bidang yang luas dengan fokus dasar pada hasil yang benar dan diinginkan. Untuk mendapatkan hasil itu, para profesional data science tentunya berjuang mati-matian. Mereka menggunakan teknik analisis data yang berbeda, query SQL, analisis statistik, analisis prediktif, dan yang lainnya. Ada suatu masa ketika lembar excel memainkan peran utama dalam mencapai kesimpulan dan membuat analisis menggunakan rumus dan perhitungan. Saat ini dengan ketersediaan alat pemrograman yang mudah seperti Python dan R, sebagian besar data analyst menghabiskan sebagian besar waktu mereka untuk coding daripada lembar excel.

5. Borong Starter-Pack Toolsnya Untuk Persiapkan Dirimu Menjadi Data Analyst Professional!

Kabar gembira buat kalian-kalian semua yang ingin belajar skill-skill untuk menjadi Data Analyst! Kalian bisa cobain beberapa rekomendasi toolsnya nih. Ada SQL, Python, dan tools dalam menunjang visualisasi data seperti Tableau dan Power BI. Kini Sahabat Data DQLab sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena sekarang telah tersedia roadmap pembelajaran berupa Data Analyst Career Track DQLab! Dengan roadmap yang telah dirancang khusus untuk instruktur dan modul-modul lengkap, kamu bisa menjadi lebih siap dengan perbekalannya menjadi seorang Data Analyst. Dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu install software lagi. Kamu bisa langsung belajar dari sekarang karena dataset yang telah disediakan sudah sudah terintegrasi dengan live code editor.

Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. So, tunggu apalagi, buruan SIGNUP Sekarang ya!

Penulis: Reyvan Maulid