Begitu ini, banyak perusahaan yang mulai sadar akan pentingnya Definisi dari sebuah data sehingga perusahaan tersebut mulai merekrut para data analyst. Karier data analyst sendiri mulai meningkat beberapa tahun belakangan ini.
Dilansir dari laman cfnc.org, data analyst digadang-gadang akan menjadi karier yang sangat menjanjikan di masa depan.
Hal ini menyebabkan banyak orang berlomba-lomba Buat bekerja di bidang tersebut. Tak sedikit orang yang mengikuti kursus online atau bootcamp Buat mendapatkan skill agar Bisa menjadi seorang data analyst.
Lewat, mungkin Anda bertanya-tanya apa yang harus Anda lakukan Buat menjadi seorang data analyst? Yuk, simak lebih lanjut karena semuanya akan dikupas tuntas pada artikel ini!
Pengertian Data Analyst
Data analyst merupakan orang yang mengumpulkan dan menginterpretasi data. Tentu saja, Buat berkecimpung di bidang ini, Anda membutuhkan beberapa skill yang dapat menunjang Anda Begitu bekerja nanti. Skill-skill ini Dapat Anda pelajari di bangku pendidikan atau Anda belajar Berdikari melalui kursus atau bootcamp.
Skill yang Dibutuhkan
Sebelum anda mulai masuk ke dalam bidang ini, tentunya Anda membutuhkan skill yang memang dibutuhkan selama bekerja di bidang ini. Adapun skill-skill tersebut, antara lain:.
1. SQL
SQL atau Search Query Language merupakan salah satu bahasa pemrograman yang biasanya digunakan Buat mengolah database.
Sejak Dekat Sekalian data analyst membutuhkan SQL Buat mengakses data dari database perusahaan sehingga Anda perlu Buat mempelajari skill ini.
Untungnya, Anda Kagak akan terlalu sulit dalam mempelajari skill ini karena SQL adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling mudah Buat dipelajari.
2. Statistical Programming
Bahasa statistical programming seperti R atau Python juga perlu Anda pelajari. Kedua bahasa ini dapat membantu Anda dalam menganalisis data yang lebih besar dan Excel Kagak Dapat melakukannya.
Menguasai bahasa ini berarti Anda Bisa Buat membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasi data secara lebih efisien.
Banyak perdebatan antara kedua bahasa ini mana yang lebih Berkualitas Buat menganalisis data. Anda dapat memilih Buat mempelajari salah satu atau keduanya karena masing-masing bahasa dapat membantu Anda dalam menyelesaikan tugas.
Tetapi, bahasa Python lebih Terkenal karena bahasanya paling mudah Buat Anda pelajari, terlebih Kembali apabila Anda baru pertama kali belajar bahasa pemrograman.
3. Machine Learning
Machine learning merupakan cabang dari Artificial Intelligence (AI) dan telah menjadi hal yang Krusial dalam perkembangan data. Skill ini berfokus pada membangun algoritma Buat menemukan kumpulan data besar.
Sebenarnya, seorang data analyst Kagak wajib menguasai skill ini, hanya saja skill ini dapat memberikan kelebihan bagi Anda dalam Bertanding di dunia kerja kelak.
4. Critical Thinking
Dalam menggunakan data Buat menemukan jawaban dari pertanyaan-pertanyaan yang sudah Eksis, Anda perlu mengetahui apa pertanyaannya. Oleh karena itu, Anda perlu berfikir selayaknya seorang analis dengan berfikir kritis.
5. Probability and Statistics
Statistik dalam matematika dan sains berhubungan dengan mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data selayaknya tugas dari seorang data analyst.
Dengan dasar yang kuat dari skill ini, Anda dapat mengidentifikasi pola dan trend dalam data. Anda juga dapat menghindari bias dan kesalahan dalam melakukan analisis data.
6. Data Visualization
Karier ini membutuhkan kemampuan dalam memvisualisasi data Buat tetap menjaga Interaksi dengan audiens Anda.
Seorang data analyst biasanya menggunakan bagan dan grafik yang eye-catching dan berkualitas tinggi Buat mempresentasikan penemuannya.
7. Presentation Skills
Data visualization dan presentation skills adalah satu kesatuan. Memang setiap orang Kagak langsung Mempunyai kemampuan presentasi dan itu normal, bahkan orang yang sudah berpengalaman saja Tetap mengalami demam Podium Begitu melakukan presentasi.
Dengan demikian, Anda perlu berlatih secara berkala agar Anda dapat melakukan presentasi dengan Fasih.
Forbes.com juga menyarankan bahwa Anda Sepatutnya lebih Konsentrasi pada pengembangan diri dan audiens Anda daripada kenyamanan Anda Begitu presentasi.
8. Econometrics
Dengan skill ini, Anda dapat menerapkan model data statistik dan matematika di bidang ekonomi Buat memprediksi trend di masa yang akan datang berdasarkan data sebelumnya.
Memahami econometrics adalah kunci Buat seorang data analyst yang hendak terjun ke sektor finansial, khususnya di bidang investasi keuangan.
Tugas Data Analyst
Setelah mengetahui skill yang dibutuhkan sebelum terjun ke bidang ini, mungkin Anda penasaran apa saja tugas seorang data analyst? Berikut ini penjelasannya!
1. Identifikasi
Seorang data analyst perlu mengidentifikasi dan menemukan pertanyaan yang akan dijawab terkait suatu bisnis. Di sini, skill critical thinking akan sangat membantu Anda Buat melakukan tugas ini.
2. Mengumpulkan
Selanjutnya, Anda akan melakukan pengumpulan data dari database perusahaan Anda Buat menjawab pertanyaan yang sudah Eksis sebelumnya.
3. Analisis
Setelah mendapatkan data, Anda akan melakukan analisis terhadap data tersebut. Begitu inilah, kemampuan bahasa programming Anda sangat berperan Krusial.
Dengan memahami bahasa programming, Anda akan jauh lebih mudah dan efisien dalam melakukan analisis data.
Anda juga dapat memanipulasi data menggunakan beberapa tools Buat menemukan trends, Kaitan, deviasi, dan variasi.
Anda dapat menggunakan kemampuan data mining Buat menemukan pola antara database atau perangkat lunak visualisasi data Buat membantu mengubah data menjadi format grafik.
4. Interpretasi
Anda akan menginterpretasikan hasil analisis Anda Buat Menyaksikan bagaimana data dapat menjawab pertanyaan yang sudah Eksis sebelumnya.
Jenis Data Analyst
Data analyst adalah peran yang luas dan dapat dibagi menjadi beberapa jenis berdasarkan Konsentrasi pekerjaan mereka.
Beberapa jenis data analyst yang Lazim meliputi:
1. Descriptive Analytics
Analisis deskriptif Bermanfaat Buat menjawab pertanyaan tentang peristiwa terkini. Analisisnya dilakukan dengan mengumpulkan seluruh data relevan di masa Lewat yang akhirnya dipresentasikan kepada para pemangku kepentingan.
Tujuan analisis yang dilakukan adalah agar pemangku kepentingan dapat dengan mudah membaca hasil analisis.
2. Diagnostic Analytics
Jenis diagnostic analytics ini Bermanfaat ketika suatu lembaga, organisasi, atau perusahaan Mau lebih memahami suatu masalah tertentu.
Proses analisis dilakukan dengan mengambil, mengembangkan dan menelusuri data. Tentu saja, semakin banyak data yang Berbagai Macam-macam yang dimasukkan dalam analisis.
3. Predictive Analytics
Predictive Analytics mencoba menjawab atau memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan. Selama proses ini, analisis dilakukan dengan menggunakan data historis Buat menentukan apakah terdapat risiko peristiwa tersebut terulang kembali di masa mendatang.
Data historis yang disebutkan merupakan data tahun-tahun sebelumnya hingga Begitu ini.
4. Prespective Analytics
Prespective Analytics Bermanfaat dalam memberikan jawaban mengenai solusi terbaik Buat diterapkan. Data hasil analisis sebelumnya dapat digunakan Buat mengambil keputusan.
Keputusan seringkali dibuat berdasarkan data mentah yang dapat diambil dengan penuh kepastian.
Tools yang Digunakan
Berikut beberapa tools yang kerap digunakan oleh seorang data analyst:
1. R dan Python
Seorang data analyst paling sering menggunakan bahasa Programming R dan Python. Ketika Anda terjun ke dalam bidang ini, Anda akan menggunakan R Buat mengolah data statistik dan analitik, sedangkan Python adalah bahasa dengan syntax yang mudah dan semantik yang Bergerak.
Lebih lanjut, Anda juga dapat mengunduh langsung kedua tools ini langsung dari website Formal karena gratis.
2. Microsoft Excel
Ms Excel dapat membantu Anda dalam mendapatkan insight yang lebih Berkualitas dari sebuah data. Tools ini menyediakan fitur yang dapat membantu para penggunanya, seperti sharing workbook, menambahkan data langsung dari foto, dan lain-lain.
3. Tableau
Dalam menganalisis dan memvisualisasi data, Anda dapat menggunakan Tableau. Tools ini dapat membantu Anda bekerja terkait data-set.
Produk dari tools ini sangat bermacam-Macam-macam dan Anda dapat memilih hendak menggunakan yang mana sesuai dengan kebutuhan Anda.
4. RapidMiner
Tools selanjutnya adalah RapidMiner. RapidMiner merupakan platform yang dapat Anda gunakan dalam memproses data, membangun model Machine Learning, dan sebagainya.
Adapun perusahaan yang menggunakan tools ini Merukapan BMW, EZCater, Sanofi, dan Hewlett Packard Enterprise.
5. KNIME
Konstanz Information Miner atau KNIME adalah platform gratis yang dapat Anda gunakan Buat menganalisis data pada GUI dengan basis workflow.
KNIME menyediakan 2 perangkat lunak yang dapat Anda gunakan Merukapan KNIME Analytics Platform dan KNIME Server. Anda Kagak membutuhkan keahlian dalam bahasa programming ketika hendak menggunakan tools ini.
6. Power BI
Power BI adalah salah satu produk dari Microsoft yang dapat Anda gunakan dalam menganalisis bisnis. Tools ini menyediakan visualisasi interaktif dengan kemampuan bisnis intelijen Berdikari sehingga user dapat Membangun dashboard dan melaporkannya sendiri.
7. Apache Spark
Tools ini merupakan projek paling sukses dari Apache Software Foundation. Apache Spark hadir dengan komunitas open-source yang fantastis dan interface Buat pemrograman.
Adapun perusahaan yang menggunakan tools ini Merukapan Verizon, Visa, Hortonworks, dan Oracle Buat komputasi data yang real-time dengan kemudahan dalam penggunaan dan kecepatan.
8. QlikView
QlikView merupakan tools yang dapat Anda gunakan sebagai seorang data analyst Buat menganalisis dan memvisualisasi data.
Tools ini bertujuan Buat mempercepat nilai bisnis melalui data dengan berbagai fitur, seperti data integration, data analytics, dan data literacy.
9. Talend
Tools ini merupakan salah satu tools ETL yang paling kuat di pasaran. Talend dapat memudahkan Anda dalam mengatur langkah-langkah yang terlibat dalam proses ETL dan bertujuan Buat memberikan kemudahan dalam akses data.
10. Splunk
Splunk adalah platform Buat mencari, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Terdapat 3 produk dari Splunk Merukapan Splunk Free, Splunk Free, dan Splunk Cloud. Ketiga produk tersebut Mempunyai fitur masing-masing dan tersedia Buat free-download dan trial.
Metode Menjadi Data Analyst
Langkah-langkah Buat menjadi seorang data analyst melibatkan:
1. Pendidikan
Meskipun berbagai jurusan dapat mengarah ke karir data analyst, disarankan Buat Mempunyai latar belakang dalam statistik, matematika, ilmu komputer, atau bidang terkait.
2. Pengembangan Keterampilan
Pelajari bahasa pemrograman seperti Python atau R, kuasai perangkat lunak analisis data seperti SQL atau Excel, dan Lanjut tingkatkan kemampuan analisis statistik Anda.
3. Pengalaman Praktis
Kerja proyek-proyek kecil atau magang dalam analisis data Buat membangun portofolio Anda.
4. Networking
Bergabung dengan komunitas data analyst, menghadiri konferensi, dan terhubung dengan profesional dalam industri.
5. Mendapatkan Pekerjaan
Terapkan Buat posisi entry-level data analyst dan Lanjut tingkatkan keterampilan Begitu Anda bekerja.
Jenjang Karir Data Analyst
Karir data analyst biasanya dimulai sebagai entry-level data analyst. Dari sana, Anda dapat naik ke posisi-posisi berikut:
1. Senior Data Analyst
Lebih banyak tanggung jawab dalam analisis data dan berperan sebagai pemimpin tim.
2. Data Analyst Manager
Mengelola tim data analyst dan bertanggung jawab atas proyek-proyek analisis data yang lebih besar.
3. Data Scientist
Kalau Anda tertarik pada aspek yang lebih teknis, Anda dapat mengambil langkah ini Buat bekerja pada pemodelan prediktif dan kecerdasan buatan.
4. Data Analytics Consultant
Bekerja sebagai konsultan independen atau Buat perusahaan konsultan Buat membantu berbagai klien dengan analisis data mereka.
Gaji Data Analyst
Setelah mengetahui pengertian, skill, dan tools terkait data analyst, kini saatnya Anda mengetahui berapa kisaran gaji di bidang ini.
Dilansir dari laman glassdoor.com, gaji Buat bidang ini adalah $63,000-$169,000 per tahun di Amerika Perkumpulan yang setara dengan Rp 923 juta-Rp 2,4 M.
Tentu saja kisaran gaji yang diberikan sangatlah besar karena sepadan dengan work-load dan skill yang dibutuhkan Buat terjun langsung di bidang ini.
Teladan Portofolio Data Analyst
Portofolio adalah Metode terbaik Buat menunjukkan kemampuan Anda sebagai data analyst. Berikut adalah beberapa Teladan portofolio yang dapat Anda jadikan inspirasi:
Portofolio Yan Holtz
Yan Holtz adalah Ahli dalam analisis dan visualisasi data. Dia bekerja sebagai insinyur perangkat lunak di Datadog, layanan pemantauan cloud Dunia yang berkantor pusat di AS.
Pada halaman beranda kita akan langsung Menyaksikan desain interaktif yang akan menarik perhatian dan menunjukkan kemampuannya. Dari situ kita juga Dapat Menyaksikan bahwa Yan adalah ahlinya.
Sebagai seorang software engineer, Membangun front-end yang indah yang dapat terhubung ke situs web lain, seperti GitHub, tidaklah sulit.
Yan juga Membangun pop-up yang menarik Buat setiap proyek Buat menunjukkan gambaran Terang tentang apa yang sedang dia kerjakan. Sebagai pembaca, ini memberikan pengalaman pengguna yang memuaskan.
Konklusi
Nah, Anda sudah mengetahui berbagai hal terkait data analyst. Saatnya Anda berpikir ulang apakah Anda Cocok-Cocok Mau menekuni bidang ini atau Kagak.
Memang gajinya sangat fantastis, tetapi Anda harus berpikir terkait skill yang harus Anda kuasai sebelum memulai karier di bidang ini.