Rangkuman
- Menjadi Data Analyst tidak mengharuskanmu menjadi ahli matematika atau statistik, tetapi pemahaman dasar tetap penting untuk membaca dan menginterpretasikan data.
- Matematika dan statistik yang paling sering digunakan biasanya mencakup konsep dasar, seperti persentase, rata-rata, pertumbuhan data, dan korelasi.
- Skill lain seperti problem solving, critical thinking, komunikasi, dan business understanding juga sangat penting dalam pekerjaan seorang Data Analyst.
- Ikuti bootcamp Data Analytics bersama Digital Skola dan bangun skill yang dibutuhkan untuk siap berkarier di industri data.
Apakah harus bisa matematika dan statistik untuk menjadi Data Analyst?
Pertanyaan ini sering muncul, terutama dari pemula dan lulusan non-teknis yang tertarik berkarier di bidang data.
Kabar baiknya, kamu tidak harus menjadi ahli matematika atau statistik untuk menjadi Data Analyst.
Namun, ada beberapa konsep dasar yang tetap perlu dipahami agar dapat menganalisis dan menginterpretasikan data dengan baik.
Simak penjelasannya berikut ini.
Apakah Harus Bisa Matematika dan Statistik untuk Menjadi Data Analyst?
Tidak, kamu tidak harus menjadi ahli matematika atau statistik untuk menjadi seorang Data Analyst.
Sebagian besar pekerjaan Data Analyst lebih berfokus pada mengolah data, menemukan pola, dan menghasilkan insight.
Kemampuan ini dapat membantu pengambilan keputusan bisnis daripada melakukan perhitungan matematika yang rumit secara manual.
Meski begitu, pemahaman dasar matematika dan statistik tetap penting karena akan membantumu membaca, menganalisis, dan menginterpretasikan data dengan lebih baik.
Konsep seperti persentase, rata-rata, dan korelasi merupakan beberapa hal yang sering digunakan dalam pekerjaan sehari-hari seorang Data Analyst.
Baca Juga: Mengapa Python dan SQL Jadi Fondasi Wajib di Bootcamp Data Science? Ini Alasannya
Mengapa Banyak Orang Mengira Data Analyst Harus Jago Matematika?
Banyak orang menganggap profesi Data Analyst identik dengan matematika dan statistik yang rumit.
Padahal, tidak semua pekerjaan Data Analyst membutuhkan kemampuan matematika tingkat tinggi.
Berikut beberapa alasan mengapa anggapan tersebut masih sering muncul.
1. Data Analyst Bekerja dengan Angka Setiap Hari
Seorang Data Analyst memang bekerja dengan data yang sebagian besar berbentuk angka, seperti penjualan, jumlah pelanggan, atau performa bisnis.
Karena sering berhubungan dengan angka, banyak orang mengira pekerjaan ini identik dengan perhitungan matematika yang kompleks.
Padahal, tugas utama Data Analyst bukanlah menghitung angka secara manual, melainkan memahami makna di balik data dan mengubahnya menjadi insight yang bermanfaat bagi perusahaan.
2. Banyak Istilah Statistik yang Terdengar Rumit
Saat mempelajari Data Analytics, kamu akan menemukan berbagai istilah statistik seperti korelasi, distribusi data, standar deviasi, atau regresi.
Istilah-istilah tersebut sering terdengar rumit dan membuat banyak orang berpikir bahwa profesi ini hanya cocok bagi mereka yang jago matematika.
Padahal, dalam praktiknya, Data Analyst lebih sering menggunakan konsep dasar statistik untuk memahami data dan mengambil kesimpulan, bukan menghafal rumus yang kompleks.
3. Data Science dan Data Analytics Sering Dianggap Sama
Banyak orang masih menganggap Data Science dan Data Analytics adalah profesi yang sama, padahal keduanya memiliki fokus yang berbeda.
Data Scientist umumnya membutuhkan pemahaman matematika dan statistik yang lebih mendalam karena banyak bekerja dengan machine learning dan pemodelan prediktif.
Sementara itu, Data Analyst lebih berfokus pada mengolah data, membuat visualisasi, dan menghasilkan insight untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.
Oleh karena itu, kebutuhan matematika dalam pekerjaan Data Analyst biasanya tidak sedalam Data Scientist.
4. Banyak Lowongan Kerja Menyebutkan Statistik sebagai Salah Satu Skill
Tidak sedikit lowongan pekerjaan Data Analyst yang mencantumkan statistik sebagai salah satu persyaratan.
Hal ini membuat banyak orang berasumsi bahwa mereka harus menguasai statistik tingkat lanjut sebelum melamar pekerjaan di bidang data.
Padahal, yang dibutuhkan oleh sebagian besar perusahaan yaitu kemampuan memahami konsep statistik dasar dan menggunakannya untuk menganalisis data.
Seiring pengalaman dan jam terbang yang bertambah, kemampuan statistik tersebut juga akan berkembang secara bertahap.
Seberapa Penting Matematika untuk Menjadi Data Analyst?
Berikut beberapa hal yang perlu kamu ketahui mengenai pentingnya matematika dalam pekerjaan Data Analyst.
1. Matematika Membantu Memahami Data dengan Lebih Baik
Pemahaman matematika dasar akan membantumu membaca dan menginterpretasikan data secara lebih akurat.
Berbagai konsep sederhana sering digunakan untuk mengetahui kondisi bisnis, mengukur performa, atau membandingkan hasil dari waktu ke waktu.
Beberapa konsep matematika yang umum digunakan antara lain:
- Persentase, untuk mengetahui proporsi atau perubahan suatu data.
- Rasio, untuk membandingkan dua nilai atau lebih.
- Pertumbuhan, untuk mengukur peningkatan atau penurunan performa dari waktu ke waktu.
- Perbandingan data, untuk melihat perbedaan performa antar produk, pelanggan, atau periode tertentu.
2. Tidak Perlu Menguasai Matematika Tingkat Lanjut
Banyak orang khawatir karena merasa tidak menguasai kalkulus atau aljabar tingkat tinggi.
Padahal, sebagian besar pekerjaan Data Analyst sehari-hari tidak memerlukan kemampuan matematika yang terlalu kompleks.
Sebagai Data Analyst, kamu lebih sering:
- Mengolah dan membersihkan data.
- Membuat dashboard dan visualisasi.
- Menghitung metrik bisnis sederhana.
- Menarik kesimpulan dari hasil analisis.
Sementara itu, materi seperti kalkulus dan aljabar kompleks lebih sering digunakan pada bidang tertentu, seperti Machine Learning atau penelitian yang membutuhkan pemodelan matematika yang lebih mendalam.
Baca Juga: Sambil Kerja Tetap Bisa Ikut Bootcamp? Ini Tips Atur Waktu Anti Burnout
3. Tools Analisis Data Sudah Membantu Proses Perhitungan
Saat ini, berbagai tools analisis data telah membantu proses perhitungan sehingga Data Analyst tidak perlu melakukan semuanya secara manual.
Yang lebih penting adalah memahami konsep dan mampu menginterpretasikan hasil yang diberikan oleh tools tersebut.
Beberapa tools yang umum digunakan antara lain:
- Excel, untuk melakukan perhitungan dan analisis data sederhana.
- SQL, untuk mengambil dan mengolah data dari database.
- Python, untuk menganalisis data dan melakukan otomatisasi.
- BI Tools, seperti Tableau atau Power BI untuk membuat visualisasi dan dashboard.
Statistik Apa Saja yang Perlu Dipahami oleh Data Analyst?
Meskipun tidak harus menjadi ahli statistik, seorang Data Analyst tetap perlu memahami beberapa konsep statistik dasar.
Berikut beberapa konsep statistik yang sebaiknya dipahami oleh seorang Data Analyst.
1. Mean, Median, dan Modus
Mean, median, dan modus merupakan ukuran yang digunakan untuk memahami karakteristik suatu data secara umum.
Ketiga konsep ini membantu Data Analyst mengetahui nilai yang paling umum atau mewakili suatu kumpulan data.
Fungsinya antara lain:
- Mean (rata-rata) untuk mengetahui nilai rata-rata suatu data.
- Median untuk mengetahui nilai tengah dari kumpulan data.
- Modus untuk mengetahui nilai yang paling sering muncul.
2. Persentase dan Pertumbuhan Data
Persentase dan pertumbuhan data digunakan untuk mengukur perubahan dari waktu ke waktu.
Hampir setiap analisis bisnis membutuhkan kemampuan untuk menghitung dan menginterpretasikan metrik ini.
Contoh penggunaannya meliputi:
- Mengukur pertumbuhan penjualan.
- Menghitung kenaikan jumlah pelanggan.
- Mengetahui tingkat konversi atau retensi pengguna.
- Membandingkan performa antar periode.
3. Distribusi Data
Distribusi data membantu Data Analyst memahami bagaimana data tersebar dan apakah terdapat pola tertentu di dalamnya.
Dengan memahami distribusi data, analis dapat menentukan metode analisis yang paling sesuai.
Beberapa hal yang dapat dipahami melalui distribusi data antara lain:
- Apakah data tersebar secara merata.
- Apakah terdapat nilai yang terlalu tinggi atau terlalu rendah.
- Apakah data memiliki pola tertentu.
- Apakah data mengandung anomali atau outlier.
4. Korelasi
Korelasi digunakan untuk melihat hubungan antara dua variabel atau lebih.
Dengan memahami korelasi, Data Analyst dapat mengetahui apakah perubahan pada suatu variabel berhubungan dengan perubahan pada variabel lainnya.
Contoh penerapannya meliputi:
- Hubungan antara biaya iklan dan penjualan.
- Hubungan antara jumlah kunjungan dan tingkat pembelian.
- Hubungan antara kepuasan pelanggan dan tingkat retensi.
Namun, penting untuk diingat bahwa korelasi tidak selalu berarti sebab dan akibat (causation).
5. Sampling dan Interpretasi Data
Dalam beberapa situasi, Data Analyst tidak selalu bekerja dengan seluruh data yang tersedia.
Oleh karena itu, pemahaman mengenai sampling dan interpretasi data menjadi penting agar hasil analisis tetap dapat mewakili kondisi sebenarnya.
Beberapa hal yang perlu dipahami antara lain:
- Cara memilih sampel data yang tepat.
- Memahami apakah sampel cukup mewakili populasi.
- Menghindari bias dalam pengambilan data.
- Menginterpretasikan hasil analisis secara objektif.
Kemampuan ini membantu Data Analyst menghasilkan insight yang lebih relevan dan dapat dipercaya untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.
Skill Apa yang Lebih Penting Selain Matematika dan Statistik?
Meskipun pemahaman matematika dan statistik dasar tetap diperlukan, ada banyak skill lain yang tidak kalah penting untuk dimiliki oleh seorang Data Analyst.
Berikut beberapa skill penting yang perlu dikembangkan selain matematika dan statistik.
1. Problem Solving
Tugas utama seorang Data Analyst bukan hanya mengolah data, tetapi juga membantu menyelesaikan masalah bisnis melalui data.
Oleh karena itu, kemampuan problem solving menjadi salah satu keterampilan yang sangat penting.
Kemampuan ini membantu Data Analyst untuk:
- Mengidentifikasi permasalahan yang terjadi.
- Menentukan data yang perlu dianalisis.
- Menemukan penyebab suatu masalah.
- Memberikan rekomendasi berbasis data.
2. Critical Thinking
Data tidak selalu memberikan jawaban secara langsung.
Seorang Data Analyst perlu berpikir kritis agar dapat menginterpretasikan data dengan tepat dan menghindari kesimpulan yang keliru.
Kemampuan critical thinking membantu untuk:
- Mengajukan pertanyaan yang tepat.
- Mengidentifikasi pola dan anomali pada data.
- Mengevaluasi hasil analisis secara objektif.
- Mengambil kesimpulan berdasarkan fakta dan bukti.
3. Data Visualization
Hasil analisis akan lebih mudah dipahami jika disajikan dalam bentuk visual.
Oleh karena itu, kemampuan membuat visualisasi data menjadi salah satu skill yang wajib dimiliki oleh Data Analyst.
Beberapa manfaat data visualization antara lain:
- Mempermudah pemahaman terhadap data yang kompleks.
- Menampilkan tren dan pola dengan lebih jelas.
- Membantu proses pengambilan keputusan.
- Memudahkan penyampaian insight kepada stakeholder.
4. SQL dan Database
Sebagian besar data perusahaan tersimpan di dalam database.
Karena itu, kemampuan menggunakan SQL dan memahami struktur database menjadi keterampilan yang sangat penting bagi seorang Data Analyst.
Dengan SQL, Data Analyst dapat:
- Mengambil data dari database.
- Menggabungkan data dari beberapa tabel.
- Melakukan filtering dan agregasi data.
- Menyiapkan data untuk proses analisis.
5. Communication Skills
Hasil analisis yang baik tidak akan memberikan dampak jika tidak dapat dikomunikasikan dengan jelas.
Seorang Data Analyst perlu mampu menjelaskan data dan insight kepada berbagai pihak, termasuk mereka yang tidak memiliki latar belakang teknis.
Kemampuan komunikasi membantu Data Analyst untuk:
- Menjelaskan temuan secara sederhana.
- Menyampaikan rekomendasi kepada stakeholder.
- Mempresentasikan hasil analisis dengan lebih efektif.
- Membantu tim memahami data dan mengambil keputusan.
6. Business Understanding
Data tidak dapat dipisahkan dari konteks bisnis.
Seorang Data Analyst perlu memahami tujuan bisnis, kebutuhan perusahaan, dan masalah yang ingin diselesaikan melalui data.
Dengan memahami bisnis, seorang Data Analyst dapat:
- Memilih metrik yang tepat untuk dianalisis.
- Memahami dampak dari hasil analisis.
- Memberikan rekomendasi yang relevan.
- Membantu perusahaan mencapai tujuan bisnisnya.
Kemampuan business understanding sering menjadi pembeda antara Data Analyst yang hanya mampu membuat laporan dengan Data Analyst yang dapat memberikan dampak nyata bagi perusahaan.
Baca Juga: 7 Perbedaan Business Intelligence dan Business Analytics: Contoh dan Prospek Kariernya
Apakah Lulusan Non-Teknis Bisa Menjadi Data Analyst?
Tentu bisa. Saat ini, banyak Data Analyst berasal dari latar belakang pendidikan non-teknis dan berhasil berkarier di bidang data.
Hal ini karena pekerjaan Data Analyst tidak hanya membutuhkan kemampuan teknis, tetapi juga kemampuan berpikir analitis, memahami bisnis, dan memecahkan masalah.
Beberapa latar belakang pendidikan yang cukup sering beralih ke bidang Data Analytics antara lain:
- Ekonomi
- Akuntansi
- Manajemen
- Psikologi
- Komunikasi
- Pendidikan
Pada akhirnya, jurusan bukanlah faktor penentu utama untuk menjadi seorang Data Analyst.
Yang lebih penting adalah kemauan untuk terus belajar dan mengembangkan keterampilan yang dibutuhkan.
Agar dapat berkarier di bidang ini, kamu perlu:
- Memiliki kemauan belajar yang tinggi.
- Konsisten berlatih menggunakan tools dan mengerjakan studi kasus.
- Mengerjakan project dan membangun portofolio untuk menunjukkan kemampuan yang dimiliki.
Bagaimana Cara Belajar Matematika dan Statistik untuk Data Analyst?
Belajar matematika dan statistik untuk menjadi Data Analyst tidak harus dimulai dari materi yang rumit.
Berikut beberapa cara yang dapat membantu kamu mempelajari matematika dan statistik untuk Data Analytics.
1. Mulai dari Konsep Dasar
Banyak pemula merasa takut belajar Data Analytics karena menganggap mereka harus menguasai matematika tingkat tinggi.
Padahal, sebagian besar pekerjaan Data Analyst lebih sering menggunakan konsep-konsep dasar.
Beberapa materi yang sebaiknya dipelajari terlebih dahulu antara lain:
- Persentase dan rasio.
- Mean, median, dan modus.
- Pertumbuhan data.
- Korelasi sederhana.
- Distribusi data dasar.
2. Belajar Sambil Praktik dengan Data Nyata
Matematika dan statistik akan lebih mudah dipahami jika dipelajari melalui praktik langsung.
Dibandingkan hanya membaca teori, cobalah menggunakan data nyata dan mengerjakan studi kasus sederhana.
Beberapa contoh latihan yang dapat dilakukan, yaitu:
- Menghitung pertumbuhan penjualan bulanan.
- Menganalisis data pelanggan.
- Membandingkan performa beberapa produk.
- Membuat insight dari data survei atau data publik.
3. Gunakan Tools yang Membantu Analisis
Saat ini, banyak tools yang dapat membantu proses perhitungan dan analisis data sehingga kamu tidak perlu menghitung semuanya secara manual.
Beberapa tools yang sering digunakan oleh Data Analyst antara lain:
- Microsoft Excel untuk analisis data dasar.
- SQL untuk mengambil dan mengelola data dari database.
- Python untuk analisis dan otomatisasi data.
- Power BI atau Tableau untuk membuat visualisasi dan dashboard.
4. Fokus pada Interpretasi, Bukan Menghafal Rumus
Sebagai Data Analyst, tugas utamamu bukan menyelesaikan soal matematika, melainkan memahami makna di balik data.
Karena itu, kemampuan menginterpretasikan hasil analisis sering kali lebih penting daripada menghafal banyak rumus.
Cobalah untuk membiasakan diri menjawab pertanyaan seperti:
- Apa arti angka ini bagi bisnis?
- Mengapa suatu metrik mengalami kenaikan atau penurunan?
- Faktor apa yang memengaruhi hasil analisis?
- Insight apa yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan?
Kesimpulan
Kamu tidak perlu menjadi ahli matematika atau statistik untuk menjadi seorang Data Analyst.
Namun, pemahaman dasar tentang kedua bidang tersebut tetap diperlukan agar kamu dapat membaca, menganalisis, dan menginterpretasikan data dengan baik.
Kabar baiknya, siapa pun, termasuk pemula dan lulusan non-teknis, tetap memiliki peluang yang sama untuk membangun karier di bidang Data Analytics selama memiliki kemauan untuk terus belajar dan berlatih.
Bangun Karier Impianmu di Bidang Data Bersama Digital Skola
Tidak perlu menunggu sampai menjadi ahli matematika atau statistik untuk memulai karier di bidang data.
Di Digital Skola, kamu bisa:
- Belajar melalui program Fast Track Data Analytics yang dirancang untuk pemula maupun profesional yang ingin upskill atau switch career.
- Mengikuti 14 sesi live learning bersama tutor expert yang berpengalaman di bidang data.
- Mendapatkan pengalaman belajar yang beginner friendly, sehingga cocok bagi kamu yang belum memiliki latar belakang teknis.
- Membangun portofolio profesional melalui project nyata untuk memperkuat CV dan LinkedIn.
- Mendapatkan bimbingan karier agar lebih siap menghadapi proses rekrutmen dan memasuki industri data.
- Berkesempatan memperoleh beasiswa biaya pendidikan hingga 80% untuk mendukung perjalanan belajarmu.
Kuota program terbatas. Mulai langkahmu menjadi talenta Data Analytics yang siap kerja bersama Digital Skola dan daftar kelasnya sekarang!
FAQ
1. Apakah ada batas usia untuk belajar menjadi Data Analyst?
Tidak ada. Siapa pun dapat mulai belajar Data Analytics, baik mahasiswa, fresh graduate, maupun profesional yang ingin beralih karier.
2. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menjadi Data Analyst?
Tergantung intensitas belajar dan latihan. Dengan belajar secara konsisten, seseorang dapat menguasai dasar Data Analytics dalam beberapa bulan.
3. Apakah Data Analyst harus bisa coding?
Tidak harus mahir coding. Namun, memahami dasar SQL dan Python akan sangat membantu dalam mengolah dan menganalisis data.
4. Apakah Data Analyst hanya bekerja di perusahaan teknologi?
Tidak. Hampir semua industri, seperti perbankan, kesehatan, e-commerce, pendidikan, dan FMCG, membutuhkan Data Analyst.
5. Apakah saya perlu memiliki gelar di bidang teknologi untuk menjadi Data Analyst?
Tidak. Banyak Data Analyst berasal dari jurusan non-teknis dan berhasil berkarier di bidang data setelah mempelajari skill yang dibutuhkan.