Data analyst merupakan salah satu pekerjaan yang sangat dibutuhkan dalam dunia bisnis. Dengan membludaknya jumlah data yang perlu dianalisis, maka dibutuhkan tenaga profesional atau data analytics services untuk melakukan pengolahan dan pengelolaan data. Berikut adalah beberapa skills yang harus dimiliki untuk menjadi data analyst.
Daftar Isi
Hard Skill Data Analyst
Hard skill yang harus dimiliki oleh data analyst yaitu berhubungan dengan kemampuan teknis seperti mengoperasikan tools data analytics atau software yang umum digunakan seperti IBM Hybrid Data Management. Berikut adalah berbagai hard skill yang perlu dipersiapkan agar bisa menjadi data analyst profesional.
1. Data Visualization (Visualisasi Data)
Hard skill pertama yaitu data visualization. Visualisasi data merupakan metode representasi data dengan cara yang mudah dipahami. Hal ini mencakup gambar, grafik, peta, bagan, dan lain-lain. Visualisasi ini bisa memberikan informasi yang lebih baik dan mudah dipahami bagi stakeholder.
Apabila tim dan stakeholder bisa sepenuhnya memahami hasil analisis data, maka pengambilan keputusan bisa menjadi lebih cepat dan mudah. Terlebih lagi jika keputusan yang perlu diambil berkaitan dengan mendefinisikan pola sekaligus memecahkan permasalahan yang kompleks.
2. Data Cleaning (Pembersihan Data)
Skills yang harus dimiliki untuk menjadi data analyst yaitu data cleaning. Data cleaning merupakan tahapan penting yang perlu dilakukan oleh seorang data analyst. Tugas-tugas yang perlu dijalankan yaitu menghapus atau memodifikasi data yang salah, tidak lengkap, tidak relevan, dan terduplikasi.
Dalam tahap pengumpulan data, kemungkinan data tersebut terkumpul dalam berbagai format yang berbeda. Oleh karena itu, seorang data analyst harus memiliki kemampuan untuk mengoreksi dan melakukan data cleaning. Beberapa langkah yang harus dikuasai yaitu menghapus duplicate entries, filter outlier values, dan memperbaiki kesalahan structural.
3. Data Mining
Data mining juga dikenal sebagai langkah penemuan pengetahuan. Pada tahap ini, seorang data analyst harus menganalisis sekumpulan data dan mencari pola yang dapat memberikan pemahaman mengenai suatu permasalahan tertentu.
Data mining umumnya dimulai dengan menetapkan tujuan bisnis dan diikuti dengan pembuatan model sekaligus evaluasi hasil. Beberapa teknik yang bisa digunakan untuk mengumpulkan pola dan kumpulan data yaitu neural networks dan algoritma machine learning.
4. R
R merupakan salah satu bahasa pemrograman yang memiliki kapasitas dalam menangani data dalam jumlah besar. Dalam R terdapat beberapa packages yang bermanfaat untuk menangani analisis dengan cara yang lebih mudah. Diantaranya yaitu:
-
Ggplot2: Berguna untuk visualisasi data.
-
Dplyr: Digunakan untuk melakukan manipulasi dan data preparation.
Karena R merupakan tool yang sering digunakan di berbagai perusahaan, maka menjadi nilai tambah bagi Anda yang memahami cara menggunakannya.
5. Python
Python adalah bahasa pemrograman yang sangat sering digunakan dalam data science. Tools ini menawarkan berbagai perpustakaan khusus, seperti:
-
Numpy: Digunakan untuk melakukan manipulasi data.
-
Pandas: Digunakan untuk manipulasi serta data preparation.
-
Matplotlib: Berguna untuk mem-plot dan visualisasi data.
-
Scikit Learn: Permodelan canggih seperti decision trees dan regresi.
Dengan banyaknya fitur yang dimiliki oleh Phyton, maka bagi Anda yang tertarik untuk menjadi data analyst harus memahami tools ini. Dengan Phyton, pengolahan data dalam jumlah besar bisa dilakukan dengan mudah.
6. SQL dan NoSQL
Structured Query Language atau SQL dapat digunakan untuk membuat proses query, mengolah sekumpulan data besar, serta memproses informasi dalam database relasional. Dengan pemahaman tentang SQL, Anda bisa mengatur data mana saja yang ingin ditampilkan dan membuat data tersebut saling berkaitan.
Untuk data yang tidak terstruktur, disimpan dalam database NoSQL berbentuk dokumen. NoSQL biasanya cocok untuk digunakan mengolah data yang bersifat dinamis seperti Facebook dan Google.
7. Machine Learning
Machine learning adalah bagian dari Artificial Intelligence (AI) yang merupakan satu perkembangan penting dalam data science. Skill ini berfokus kepada pembuatan algoritma yang dirancang untuk menemukan pola diantara big data sets. Setelah itu, meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu.
8. Matematika Dasar
Skills yang harus dimiliki untuk menjadi data analyst yaitu mahir dalam matematika dasar. Tidak harus menguasai secara keseluruhan atau memiliki gelar sarjana matematika. Setidaknya mengasah kemampuan dalam aljabar, kalkulus, probabilitas, dan statistik. Berbagai aspek itulah yang dibutuhkan dalam dunia data analytic.
Soft Skill Data Analyst
Selain hard skill, seorang data analyst juga harus memiliki soft skill tertentu. Berikut penjelasan lebih lengkapnya.
1. Storytelling
Kemampuan storytelling dapat membantu data analyst untuk menyampaikan hasil secara jelas kepada stakeholder. Hal ini bertujuan agar stakeholder bisa mendapat pemahaman secara keseluruhan mengenai data yang disajikan.
2. Critical Thinking
Seorang data analyst harus mampu berpikir kritis. Artinya, data analyst perlu mengajukan pertanyaan mengenai permasalahan yang sedang dihadapi. Selanjutnya, berusaha untuk memecahkan dan mendapatkan informasi yang akurat dari data yang sudah dianalisis.
Berbagai skills yang harus dimiliki untuk menjadi data analyst melibatkan kombinasi antara keterampilan teknis dan kemampuan interpersonal. Dengan menguasai keterampilan analitis dan penguasaan tools analisis data, seorang data analyst bisa memberikan kontribusi berharga bagi perusahaan atau organisasi.