Kemampuan Wajib Seorang Data Analyst, Profesi Hot 2022

Kebutuhan akan sumber daya manusia dibidang data analyst tidak selaras dengan ketersediaan sumber daya manusia yang ada. Ya, saat ini data analyst adalah salah satu profesi yang sering kita dengar di abad 21 ini. Eksistensi big data ditambah pasca pandemi COVID-19 menjadi faktor pendorong utama ketiga profesi tersebut sangat dibutuhkan di berbagai sektor bisnis. 

Karena minimnya ketersediaan sumber daya manusia, profesi data analyst tentunya disebut-sebut memiliki rate pemasukkan yang terbilang tinggi. Hal ini, mungkin akan menjadi sebuah motivasi bagi kamu untuk melirik profesi baru dan memulai belajar data science, ditambah lagi untuk menjadi seorang data analyst tidak mengharuskan kamu memiliki background STEM lho. Tapi, sebelum kamu belajar lebih jauh, kamu wajib memahami apa saja kemampuan data analyst yang perlu dikuasai untuk mulai upgrade skill, terutama dibidang pengolahan data. 

Untuk itu, pada artikel ini DQLab akan membahas tentang kemampuan-kemampuan apa saja yang akan ditemukan data analyst sehingga kamu tahu langkah apa yang tepat untuk memulai upgrade skill. Kepercayaan diri akan meningkat dengan kemampuan skill yang kita punya. Yuk mantapkan karir kamu mulai belajar dan memahami role dari data analyst!

1. Melakukan Data Understanding

Source: unsplash.com

Sebelum ke tugas yang jauh lebih kompleks, seorang data scientist harus memahami flow bisnis dan juga data yang akan digunakan terlebih dahulu. Dengan memeriksa data yang akan digunakan, maka kamu dapat mengidentifikasi masalah tersebut dalam data.

Setelah memahami flow bisnis kamu juga harus paham tentang data tersebut karena hal ini dapat memberikan fondasi analitik untuk sebuah penelitian dengan membuat ringkasan dan mengidentifikasi potensi masalah dalam data. 

Ringkasan disini dapat berguna untuk mengkonfirmasi apakah data terdistribusi sesuai yang dibutuhkan, jadi tugas pertama seorang data scientist adalah memastikan data-data yang akan digunakan tidak mengandung outlier, missing value dan tetap sesuai dengan flow bisnis yang ada. Nantinya data-data tersebut akan diidentifikasi dan diukur agar bisa diperbaiki dalam proses data preparation.

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

2. Melakukan Data Preparation

Data preparation memiliki pengaruh yang cukup besar dari hasil penggalian suatu knowledge dan insight baru. Hal ini membuktikan bahwa data preparation adalah tugas  utama dan krusial bagi seorang data scientist. 

Kita ambil contoh saja, ketika kamu mengerjakan proyek analisis sentimen dengan melakukan crawling data twitter. Yang mana, data tersebut pasti masih mengandung punctuation, missing value, duplikasi data, dan lainnya yang dapat mempengaruhi hasil akurasi dari analisis dan prediksi data kamu. 

Untuk itu, data cleaning dan data preparation adalah tugas data scientist yang berpengaruh dalam proses analisis. 

3. Melakukan Analisis Data untuk Mengidentifikasi Pola dan Trend

Selain memahami proses bisnis suatu perusahaan dan organisasi seorang data scientist juga bertugas untuk melakukan analisis data yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dan trend yang ada. Oleh karena itu, kemampuan analytical thinking seorang data scientist  harus cukup kuat. 

Hal ini tentu masih berkesinambungan dengan intuisi bisnis karena setelah memahami proses bisnis dari suatu perusahaan atau organisasi untuk dapat melihat masalah kompleks dari beberapa sudut pandang, kemudian merumuskan solusi paling efektif dan efisien melalui observasi, logika dan penelitian. 

Kemampuan analisis memang bukan suatu bakat yang sudah ada sejak lahir sehingga. skill  ini dapat kita bentuk dan tanamkan dari waktu ke waktu, dengan cara melatihnya melalui proses pemecahan masalah-masalah sederhana hingga yang rumit.

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

4. Membuat Pemodelan dengan Algoritma Machine Learning

Source: www.atriainnovation.com

Machine learning adalah subset atau sub bidang dari artificial intelligence atau sering disebut dengan AI. Bidang ini menawarkan kemampuan untuk belajar dengan cara melihat pattern berdasarkan data agar bisa berjalan secara otomatis tanpa perlu diprogram ke level tersebut. 

Machine learning menggunakan data untuk melatih dan menemukan hasil yang paling akurat dan berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri. Setelah data-data tersebut melalui proses cleaning, tugas lain seorang data scientist yang akan sangat berpengaruh adalah dalam penentuan pemodelan machine learning yang tepat dengan data yang kamu miliki tersebut. 

Tidak hanya modul dan materi-materi yang disusun oleh para praktisi data yang berpengalaman, belajar DQLab juga membiasakan kita untuk belajar lebih atraktif dengan berbasiskan learning by doing melalui live code yang interaktif. Selain itu, DQLab juga memberikan beberapa modul atau kelas gratis yang bisa kamu nikmati cukup dengan sign up ke website resmi DQLab.

Dengan modul dan materi yang update, belajar data analyst menjadi lebih mudah dan terstruktur dan menyenangkan bersama DQLab. Karena terdiri dari modul-modul up-to-date dan sesuai dengan penerapan industri yang disusun oleh mentor-mentor professional. Yuk, belajar terstruktur dan lebih interaktif caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup atau isi form dibawah ini ya!

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium! cukup dengan Sign up sekarang di DQLab.id untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!

Tags