13 Skill Data Analyst, Ada yang Belum Kamu Kuasai?

Hard skill dan soft skill data analyst berikut ini wajib kamu kuasai. Apa saja?
Hasna Latifatunnisa
September 18, 2022
5
min read

Mau Belajar

Data Analysis

?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!
DAFTAR FULL PROGRAMCOBA DULU GRATIS

Overview

Tidak hanya pemahaman matematika yang kuat, soft skill dat analyst seperti komunikasi, storytelling, critical thinking juga diperlukan.

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.

Skill data analyst/Sumber image: dasca.org
Skill data analyst/Sumber image: dasca.org

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 programming/sumber: Analytics Vidhya

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

Sementara data yang tidak terstruktur disimpan dalam database NoSQL berbentuk dokumen. NoSQL biasanya cocok 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!

Hasna Latifatunnisa
Hasna has a high interest in content writing. She constantly strives to create informative and educational content. For her, writing is one of the eternal masterpieces.

Artikel Lainnya

Mau belajar

Data Analysis

?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!
Menu

Mulai karirmu dalam

Data Analysis

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!