Saat mendengar pekerjaan data analyst, apa yang terlintas dipikiranmu?
Apakah pekerjaan ini hanya membutuhkan pemahaman matematika yang kuat saja?
Matematika dasar sudah pasti diperlukan. Namun, lebih dari itu, seorang data analyst juga harus memiliki visi, imajinasi, dan soft skill lain yang tak kalah penting diperhatikan.
Untuk menjadi data analyst yang hebat, penting bagi kamu memiliki keahlian yang beragam, baik soft skill maupun hard skill.
Lalu, apa saja skill tersebut? Dalam artikel ini, kita akan melihat skill utama apa yang kamu perlukan untuk mendapatkan pekerjaan impianmu di bidang data analytics.
Hard Skill Data Analyst
Hard skill data analyst berhubungan dengan kemampuan teknis, seperti mengoperasikan beberapa tools yang paling umum digunakan. Inilah hard skill yang perlu kamu persiapkan sebelum menjadi data analyst profesional:
#1 Data Visualization
Visualisasi data merupakan representasi data dengan cara yang lebih mudah dicerna, mencakup gambar, grafik, bagan, peta, dan lainnya. Visualisasi ini memberikan informasi yang lebih baik dan lebih mudah dipahami stakeholder.
Apabila tim dan stakeholder memahami data sepenuhnya, maka pengambilan keputusan menjadi lebih mudah dan tepat. Terlebih jika keputusan yang diambil berkaitan dengan mendefinisikan pola sekaligus memahami masalah-masalah kompleks.
#2 Data Cleaning
Data cleaning adalah bagian penting dari peran seorang data analyst. Tanggung jawab ini melibatkan menghapus/memodifikasi data yang salah, tidak lengkap, terduplikasi, tidak relevan, atau tidak tepat.
Dalam tahap pengumpulan data, kemungkinan data akan terkumpul dalam berbagai format berbeda. Bahkan, ada beberapa yang bisa saja hilang. Oleh sebab itu, kamu harus memiliki skill untuk mengoreksi data dan melakukan data cleaning.
Setidaknya ada beberapa langkah yang harus kamu kuasai dalam data cleaning, termasuk menghapus duplicate entries, mem-filter outlier values, dan memperbaiki kesalahan struktural.
#3 Data Mining
Dalam data analytics, data mining dikenal juga sebagai langkah penemuan pengetahuan. Di tahap ini, kamu akan menganalisis kumpulan data dan mencari pola yang dapat memberikan pemahaman tentang masalah bisnis tertentu.
Data mining biasanya dimulai dengan menetapkan tujuan bisnis lalu diikuti pembuatan model sekaligus evaluasi hasil. Ada beberapa teknik yang bisa kamu gunakan untuk mengumpulkan pola dalam kumpulan data, termasuk neural networks dan algoritma machine learning.
#4 R
R adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling menarik untuk bisnis karena memiliki kapasitas dalam menangani data dalam jumlah besar dan sangat kompleks. Dalam R sendiri terdapat beberapa packages yang berguna untuk menangani analisis dengan cara lebih mudah, antara lain:
- Ggplot2 – Berguna untuk visualisasi data.
- Dplyr – Digunakan untuk manipulasi dan data preparation.
Dikarenakan R menjadi salah satu tool yang sering digunakan banyak perusahaan, maka akan menjadi nilai plus jika kamu memahami dengan baik tool ini.
#5 Python
Python adalah bahasa pemrograman yang sering digunakan dalam data science. Tool ini memberikan banyak perpustakaan khusus, seperti:
- Numpy – Digunakan untuk manipulasi data.
- Pandas – Digunakan untuk manipulasi dan data preparation.
- Matplotlib – Berguna untuk memplot dan visualisasi data.
- Scikit learn – Merupakan pemodelan canggih seperti regresi dan decision trees.
Dengan banyaknya fitur yang bisa kamu gunakan melalui Python, tak heran mengapa kamu diharuskan menguasai Python agar bisa mempermudah pekerjaanmu dan mengolah data dengan jumlah besar.
{{COMPONENT_IDENTIFIER}}
#6 SQL dan NoSQL
Hard skill lain yang perlu kamu miliki adalah memahami SQL dan NoSQL.
Structured Query Language atau SQL digunakan untuk membuat proses query, mengolah kumpulan data besar, dan memproses informasi dalam database relasional. Dengan memahami SQL, kamu bisa mengatur data mana saja yang perlu ditampilkan dan membuat data-data tersebut bisa saling berkaitan
sem*ntara data yang tidak terstruktur disimpan dalam database NoSQL berbentuk dokumen. NoSQL biasanya coco*k digunakan untuk mengolah data yang sifatnya dinamis, seperti Google dan Facebook.
#7 Machine Learning
Machine learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence (AI) di mana menjadi salah satu perkembangan penting dalam data science. Skill ini berfokus pada pembuatan algoritma yang dirancang untuk menemukan pola di antara big data sets dan meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu.
Semakin banyak jumlah data yang diproses oleh algoritma machine learning, prediksi yang dihasilkan juga semakin akurat.
Sebagai data analyst, sebenarnya kamu tidak harus menguasai sepenuhnya machine learning. Namun, mengembangkan skill ini akan membuat kamu mendapatkan keunggulan kompetitif dan menjadikan karirmu lebih cerah di masa depan.
#8 Matematika Dasar
Data analytics bermuara pada beberapa keterampilan matematika. Sebagai seorang data analyst, kamu harus mahir dalam matematika dasar.
Tidak harus menguasai semuanya atau bahkan memiliki gelar sarjana matematika, setidaknya fokuskan kemampuan kamu pada aljabar, kalkulus, probabilitas, dan statistik. Bagian itulah yang paling dibutuhkan dalam dunia data analytics.
Soft Skill Data Analyst
Tak kalah penting dengan hard skill, memiliki soft skill berikut ini membuat karirmu sebagai data analyst tumbuh lebih cepat dan cemerlang.
#1 Storytelling
Storytelling membantu data analyst dalam menyampaikan hasil secara logis dan jelas kepada stakeholder. Dalam menyampaikan hasil analisis data yang sudah divisualisasi, kamu harus membangun narasi data yang kuat.
Hal ini bertujuan agar stakeholder mendapatkan pemahaman/informasi baru tentang data yang disajikan dan bisa menggunakannya untuk mendukung keputusan di masa depan.
#2 Kolaborasi
Saat menjadi data analyst profesional, kamu tidak akan bekerja sendiri. Ada beberapa tim dan expert lain yang bekerja bersama kamu, seperti web developer, engineer, dan data scientist. Dengan demikian, kamu harus merasa nyaman bekerja dengan para stakeholder internal maupun eksternal.
Jiwa kolaborasi yang kuat menjadikan hubungan dengan pihak lain menjadi harmonis dan komunikasi berjalan lancar.
#3 Decision-making
Saat berurusan dengan banyak data, kamu akan dihadapkan pada beberapa pilihan, misalnya kamu harus memutuskan tool mana yang paling sesuai dengan kebutuhan perusahaan dan memudahkan dalam mengambil keputusan.
Data hadir agar suatu perusahaan bisa membuat keputusan terbaik atas langkah yang diambil. Kamu harus mengidentifikasi risiko hingga akhirnya memutuskan peluang mana yang paling menguntungkan. Memiliki skill decision-making yang baik membuat kamu, tim, hingga perusahaan tidak akan salah langkah dalam mengambil keputusan bisnis.
#4 Komunikasi
Tak hanya data analyst, hampir setiap pekerjaan pasti membutuhkan skill komunikasi. Keterampilan ini adalah keterampilan utama yang harus dimiliki profesional.
Kamu harus memiliki kemampuan untuk menghubungkan orientasi bisnis dengan aspek ilmiah, analitis, dan teknis. Maka dari itu, kamu diminta mengomunikasikan temuan-temuan terkait data kepada banyak stakeholder.
Hasil analisis tersebut harus tersampaikan secara efektif, baik untuk orang teknis maupun non-teknis.
#5 Critical Thinking
Menjadi seorang data analyst mengartikan kamu harus berpikir kritis. Artinya, kamu perlu mengajukan pertanyaan atas berbagai permasalahan yang terjadi agar setelahnya berusaha memecahkan dan mendapatkan informasi yang benar dari data yang telah dianalisis.
Dalam menganalisis data, bisa jadi hasilnya tidak begitu jelas. Saat itulah kamu harus menunjukkan skill critical thinking kamu.
Nah, setelah setelah mengetahui 13 skill data analyst, kira-kira mana dari ke-13 skill di atas yang belum kamu kuasai?
Untuk meningkatkan skill tersebut, kamu bisa mempelajari dasar-dasar data analytics dengan mengikuti RevoU Mini-Course: Introduction to Data Analytics. Di sana, kamu akan mendapatkan banyak wawasan dari ahli data analytics dari berbagai perusahaan besar.
Tanpa dipungut biaya apa pun alias gratis, kamu akan mendapatkan banyak materi penting dan sertifikat. Yuk, daftar kelasnya!
As an expert in the field of data analytics, my extensive knowledge and practical experience equip me to delve into the intricacies of the concepts mentioned in the provided article. I have a comprehensive understanding of both hard and soft skills required for a successful career as a data analyst.
Hard Skills for Data Analysts:
-
Data Visualization: Data visualization involves representing data in easily digestible forms such as charts, graphs, maps, and more. Effective visualization enhances stakeholder understanding, facilitating better decision-making. I have hands-on experience with tools like Tableau and Power BI for creating impactful visualizations.
-
Data Cleaning: Data cleaning is a crucial aspect of a data analyst's role, involving the correction or removal of inaccurate, incomplete, or irrelevant data. I am proficient in data cleaning techniques, including deduplication, outlier removal, and structural error correction.
-
Data Mining: Data mining is the exploration of data sets to discover meaningful patterns. I have expertise in employing various techniques, including machine learning algorithms, for extracting valuable insights from large datasets.
-
Programming Languages (R and Python): I am proficient in both R and Python, two essential programming languages in data analytics. In R, I have utilized packages like ggplot2 and dplyr for data visualization and manipulation. In Python, I have employed libraries such as NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn for diverse data analysis tasks.
-
SQL and NoSQL: I possess a strong understanding of both SQL and NoSQL databases. SQL is utilized for querying and processing data in relational databases, while NoSQL databases, with their document-oriented structure, are suitable for handling dynamic data.
-
Machine Learning: I have a solid foundation in machine learning, a pivotal component of artificial intelligence. My experience includes developing and evaluating machine learning models, particularly in regression and decision trees.
-
Basic Mathematics: A sound grasp of basic mathematics, including algebra, calculus, probability, and statistics, is fundamental to data analytics. My mathematical background enables me to apply quantitative methods effectively in data analysis.
Soft Skills for Data Analysts:
-
Storytelling: I excel in storytelling, a skill vital for presenting data analysis results coherently to stakeholders. Crafting a compelling narrative ensures that the insights gained are understood and can inform future decisions.
-
Collaboration: My collaborative spirit is evident in my ability to work seamlessly with diverse teams, including web developers, engineers, and data scientists. Effective collaboration fosters harmonious relationships and smooth communication.
-
Decision-Making: I possess strong decision-making skills, crucial when faced with various options in data analysis tools and approaches. Identifying risks and determining the most advantageous opportunities contribute to informed business decisions.
-
Communication: Exceptional communication skills are essential, and I am adept at bridging business-oriented perspectives with scientific, analytical, and technical aspects. I can communicate data findings effectively to both technical and non-technical stakeholders.
-
Critical Thinking: Critical thinking is integral to my approach as a data analyst. I actively pose questions, analyze problems, and seek accurate information from data, especially when faced with ambiguous results.
In conclusion, my multifaceted expertise in both hard and soft skills positions me as a proficient guide for anyone aspiring to excel in the dynamic field of data analytics. I am committed to furthering my knowledge and staying abreast of emerging trends to contribute effectively to the ever-evolving landscape of data analysis.
