Ingin Menjadi Data Analyst? Investasikan 4 Skill Berikut Ini!

Belajar Data Science di Rumah 25-Desember-2021

https://dqlab.id/files/dqlab/cache/54c3f18cffac5663cdb39e04a1b9bc77_x_Thumbnail800.jpg

Hasil penelitian yang dilakukan oleh Northeastern University menunjukkan bahwa saat ini mulai bermunculan dan banyak melahirkan profesi-profesi baru khususnya dalam ranah data. Salah satu profesi yang bermunculan dan menjadi profesi paling fantastis di era generasi data adalah data analyst. Bersama dengan posisi data scientist, kedua profesi ini bisa dibilang sebagai dua jalur karir terpanas di dunia big data. Menurut Forbes, pada tahun 2020 jumlah daftar pekerjaan data scientist dan data analyst diproyeksikan tumbuh hampir 364.000 daftar menjadi sekitar 2.720.000. Hal ini juga ditandai dengan banyaknya perusahaan berbasis data-driven dan menerapkan budaya literasi data (data literacy) sebagai alat bantu dalam menginterpretasikan sinyal-sinyal yang terjadi di perusahaan. Misalnya ketika team leader mengusulkan beberapa opsi campaign yang ingin dilakukan namun dengan budget atau anggaran yang minim, maka sebagai seorang data analyst menggunakan data-data dan hasil riset sebagai pendukungnya. Dengan adanya data-data dari hasil analisis sebagai pendukung maka keputusan yang diambil pun juga relevan dan akurat.

Menjadi seorang data analyst bukan perkara mudah. Mereka diberikan kepercayaan lebih kepada perusahaan untuk melakukan analisis data perusahaan. Data analyst menghasilkan insight yang bermanfaat lewat hasil temuannya dari serangkaian proses analisis data yang dilakukan. Sebagai seorang data analyst kelihatannya pekerjaannya hanya menganalisis suatu data aja. Tetapi berkat keahlian dan keterampilan yang dimiliki ternyata tidak segampang yang kita kira. Jika kamu ingin berkarir menjadi seorang data analyst, kesempatan untuk kamu akan sangat terbuka lebar. Tapi paling tidak kamu juga harus siap untuk menghadapi persaingan diluar sana dengan mempelajari skill-skill yang mumpuni sebagai seorang data analyst yang handal dan profesional. Skill data analyst terbagi menjadi dua hal pokok yaitu hardskill dan softskill. Namun pada artikel kali ini kita lebih fokus untuk mengupas kombinasi keduanya yang setidaknya dimiliki oleh data analyst. Kira-kira penasaran nggak nih sahabat data? Apa aja sih yang mestinya dipersiapkan untuk menjadi seorang data analyst? Yuk mulai investasikan dari sekarang yaa skill-skill berikut ini. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang skill-skill yang fundamental dimiliki oleh calon data analyst. Pastinya sahabat data penasaran apa saja skill-skillnya. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!

1.Data Cleaning and Preparation

Sebuah artikel yang telah dipublikasikan oleh situs Forbes menyebutkan bahwa proses data cleaning dan preparation menyumbang sekitar 80% dari pekerjaan profesional data khususnya data analyst. Bagi seorang data analyst mungkin menjadikan tahapan ini sebagai keterampilan utama bagi siapa pun yang serius ingin mendapatkan pekerjaan di bidang data.

Umumnya, seorang data analyst perlu mengambil data dari satu atau lebih sumber dan menyiapkan data sehingga siap untuk analisis numerik dan kategorik. Pembersihan data juga melibatkan penanganan data yang hilang dan tidak konsisten yang dapat mempengaruhi analisis yang anda lakukan.

Pembersihan data tidak selalu dianggap "seksi", tetapi menyiapkan data sebenarnya bisa sangat menyenangkan jika diperlakukan sebagai latihan pemecahan masalah. Bagaimanapun, di situlah sebagian besar proyek data dimulai, jadi ini adalah keterampilan utama yang Anda perlukan jika Anda akan menjadi seorang data analyst.

2.Pengetahuan Tentang Statistik

Pondasi yang kuat sebagai seorang data analyst adalah mampu menguasai statistik. Pengetahuan tentang statistik menjadi modal dasar bagi data analyst agar dapat menginterpretasikan hasil temuan yang telah dianalisis beserta indikasi dan penyebab-penyebabnya. Pengetahuan ini akan membantu memandu analisis dan eksplorasi Anda serta membantu Anda memahami data yang sedang Anda kerjakan. Selain itu, memahami statistik akan membantu anda memastikan analisis Anda valid dan akan membantu Anda menghindari kekeliruan umum dan kesalahan logika.

Tingkat pengetahuan statistik yang dibutuhkan akan bervariasi tergantung pada tuntutan peran khusus Anda dan data yang sedang Anda kerjakan. Misalnya, jika perusahaan Anda bergantung pada analisis probabilistik, Anda akan memerlukan pemahaman yang jauh lebih ketat tentang area tersebut daripada yang Anda inginkan.

3.Visualisasi Data dan Pembuatan Dashboard

Visualisasi data membuat tren dan pola dalam data lebih mudah dipahami. Manusia adalah makhluk visual, dan kebanyakan orang tidak akan bisa mendapatkan wawasan yang berarti dengan melihat spreadsheet angka raksasa. Sebagai seorang analis data, Anda harus dapat membuat plot dan bagan untuk membantu mengkomunikasikan data dan temuan Anda secara visual. Ini berarti membuat bagan yang bersih dan menarik secara visual yang akan membantu orang lain memahami data. Ini juga berarti menghindari hal-hal yang sulit ditafsirkan (seperti diagram lingkaran) atau dapat menyesatkan (seperti memanipulasi nilai sumbu). Visualisasi juga dapat menjadi bagian penting dari eksplorasi data. Terkadang ada hal-hal yang dapat Anda lihat secara visual dalam data yang dapat disembunyikan ketika Anda hanya melihat angka-angkanya.

4.Writing and Communication Skill

Kemampuan berkomunikasi dalam berbagai media untuk reporting adalah keterampilan data analyst yang paling utama. Sebagai seorang data analyst, kemampuan menulis, berbicara, menjelaskan dan mendengarkan adalah keterampilan basic yang perlu dikuasai. Dengan memiliki skill ini maka dapat membantu untuk sukses dalam melakukan reporting atas data yang telah dianalisis. Komunikasi adalah kunci dalam berkolaborasi dengan rekan kerja Anda. Misalnya, dalam pertemuan awal dengan pemangku kepentingan bisnis, keterampilan mendengarkan yang cermat diperlukan untuk memahami analisis yang mereka butuhkan. Demikian pula, selama proyek Anda, Anda mungkin harus dapat menjelaskan topik yang kompleks kepada rekan tim non-teknis.

Dengan menggunakan alur penyampaian yang jelas, langsung dan mudah dipahami maka informasi akan dapat tersampaikan dengan baik. Keterampilan komunikasi dinilai dapat membantu karir sebagai data analyst menjadi lebih maju dengan skill-skill yang telah dikuasai selain dari skill secara teknis. Keterampilan teknis tidak akan berarti lebih jika tidak didorong dengan kemampuan komunikasi yang baik. Kecuali jika seorang data analyst dapat menjelaskan maksud dari hasil laporannya dan meyakinkan rekan kerja untuk menindaklanjuti temuan yang telah dilaporkan.

5. Kuasai Spreadsheet

Pengoperasian spreadsheet merupakan keterampilan yang sangat penting dalam analisis data. Pertama-tama, spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Google Sheets menyediakan platform yang efisien dan mudah digunakan untuk mengorganisir dan menyusun data. Dengan kemampuan menyusun data dalam format tabel dan kolom, pengguna dapat dengan cepat merinci informasi, mengelompokkan data, dan membuat ringkasan yang dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Keterampilan pengoperasian spreadsheet juga memungkinkan para analis untuk melakukan perhitungan matematis, statistik, dan pembuatan grafik secara otomatis, mempercepat proses analisis dan meminimalkan risiko kesalahan manusia.

Selain itu, spreadsheet memungkinkan pengguna untuk mengelola dan mengolah volume data yang besar dengan efisien. Fasilitas filter, fungsi pengurutan, dan kemampuan untuk membuat rumus kompleks memberikan fleksibilitas yang besar dalam menggali wawasan dari data. Selain itu, penggunaan spreadsheet memudahkan pelacakan perubahan data seiring waktu, memungkinkan analis untuk mengidentifikasi tren, pola, dan anomali yang mungkin tidak terlihat tanpa alat bantu visual. Dengan demikian, kemampuan untuk mengoperasikan spreadsheet secara efektif dan efisien menjadi landasan penting bagi para profesional yang terlibat dalam analisis data, membantu mereka mengoptimalkan proses analisis dan mengambil keputusan berbasis data yang lebih baik.

6. Memiliki Kemampuan Problem Solving yang Baik

Problem-solving adalah kunci penting dalam konteks analisis data karena membantu analis mengatasi berbagai kendala yang dapat muncul selama proses analisis. Dalam dunia analisis data, profesional sering dihadapkan pada tantangan seperti data yang tidak lengkap, ketidakpastian, atau kejanggalan dalam dataset. Dengan kemampuan problem-solving, analis dapat mengidentifikasi masalah, menganalisis akar penyebabnya, dan merancang solusi yang efektif. Misalnya, jika terdapat data yang hilang, analis dapat memutuskan apakah akan mengisi data tersebut atau menggunakan teknik imputasi. Kemampuan ini juga membantu meningkatkan kualitas analisis data dengan memastikan keakuratan hasil dan memberikan fondasi yang kuat untuk pengambilan keputusan yang informasional dan bijaksana. Selain itu, problem-solving tidak hanya memperbaiki masalah saat ini tetapi juga mendukung pengembangan proses analisis yang lebih baik di masa depan. Analis yang memiliki kemampuan problem-solving mampu mengoptimalkan alur kerja analisis, meningkatkan efisiensi, dan memberikan kontribusi terhadap inovasi. Keberhasilan dalam mengatasi masalah juga menciptakan kesempatan untuk melakukan perbaikan berkelanjutan dalam metodologi analisis, membantu organisasi untuk terus berkembang dan beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan dalam lingkungan bisnis atau industri. Dengan demikian, problem-solving menjadi landasan utama dalam mencapai hasil analisis data yang berkualitas tinggi dan memberikan dampak positif pada pengambilan keputusan strategis.

6. 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, yuk ikuti DQLab Bootcamp Data Analyst with SQL & Python sekarang ya!

Penulis: Reyvan Maulid