Data Analyst Roadmap: Panduan Untuk Pemula

Berkembangnya industri 4.0 mengakibatkan banyak bermunculan profesi baru di bidang digital, khususnya di bidang data seperti data analyst. Berdasarkan hasil laporan World Economic Forum, data analyst menjadi salah satu dari tujuh profesi yang banyak dicari oleh perusahaan untuk kepentingan bisnis hingga cyber security. (Sumber: The Future of Jobs Report). Menariknya, untuk menjadi data analyst kamu tidak perlu memiliki latar belakang tertentu, yang terpenting kamu harus memahami data analyst roadmap.

Data analyst bertanggung jawab untuk melakukan analisis dan riset data (data analytics) dengan bantuan berbagai tools. Umumnya, di perusahaan sosok data analyst bertanggung jawab untuk membantu perusahaan riset berbagai kepentingan pengembangan produk atau pemasaran dengan melihat aktivitas target pasar di berbagai sumber, contohnya media sosial, mesin pencari, dll. Profesi ini banyak dibutuhkan karena perilaku, tren, hingga selera target pasar sangat cepat mengalami perubahan, sehingga perusahaan membutuhkan sosok yang bisa riset data secara akurat dengan waktu yang cepat.

Umumnya data analyst akan lebih banyak bekerja dengan data berupa angka, oleh karena itu seorang data analyst dituntut untuk menguasai berbagai skills dan tools pendukung. Jika kamu tidak memiliki latar belakang linear, kamu tetap bisa mempelajari berbagai skills, tools, dan ilmu pendukung lain untuk menjadi data analyst. Kamu bisa mengikuti tahapan data analyst roadmap berikut ini:

Data Analyst Roadmap: Persiapan Dari Pemula ke Profesional

Jika kamu tertarik untuk memulai karier menjadi seorang data analyst, kamu bisa simak dan ikuti langkah-langkah di bawah ini:

Langkah 1: Pelajari Ilmu Dasar Statistika dan Matematika

Untuk menjadi seorang data analyst, ilmu statistik dan matematika adalah data analyst roadmap pertama yang harus dipelajari. Karena, tanpa pengetahuan statistik, probabilitas, dan matematika, data analyst tidak akan bisa menginterpretasikan data secara efektif. Jika kamu adalah seorang pemula yang baru terjun ke bidang ini, kamu bisa mempelajari topik utama yang akan banyak digunakan oleh data analyst seperti statistik deskriptif dan inferensial.

Namun, dibandingkan dengan data scientist yang harus memiliki pemahaman cukup mendalam terkait aljabar, linier, kalkulus, dan ilmu matematika lainnya, biasanya profesi data analyst hanya memerlukan ilmu statistik dan matematika dasar saja untuk menginterpretasikan data menjadi informasi relevan yang dapat dipahami sesuai dengan masalah dan kebutuhan perusahaan.

Langkah 2: Kuasai Fungsi Excel untuk Analisis Data

Setelah kamu memiliki kemampuan dasar statistik dan matematika, kamu akan lebih mudah untuk masuk ke tahap data analyst roadmap selanjutnya yaitu Excel. Umumnya, Excel menjadi salah satu alat utama yang banyak digunakan data analyst untuk pemrosesan dan analisis data. Memang, banyak software lain yang bisa digunakan untuk mengelola data, tetapi sampai saat ini Excel tetap menjadi tools andalan data analyst bahkan bagi mereka yang bekerja di perusahaan besar.

Beberapa fungsi yang paling umum digunakan oleh data analyst diantaranya Sort, Filter, Chart, Tabel Pivot, hingga VLOOKUP. Namun, jika kamu bisa menguasai berbagai fungsi advance Excel akan menjadi nilai tambah bagi perusahaan yang kamu incar dan mempermudah kamu saat menganalisis data.

Langkah 3: Kuasai Fungsi SQL untuk Analisis Data

Tahapan selanjutnya adalah analisis data menggunakan SQL (Structured Query Language) yaitu bahasa pemrograman khusus untuk manajemen database menggunakan syntax tertentu untuk manipulasi data. Meskipun dalam implementasinya SQL perlu menggunakan berbagai syntax tertentu, tetapi syntax tersebut masih sederhana sehingga mudah dipahami oleh pemula.

Umumnya, SQL digunakan untuk mengambil data untuk analisis dari database yang kemudian dikerjakan menggunakan Excel atau bahasa pemrograman seperti Python dan R dan digunakan juga untuk deploy hasil analisis data ke web statis. Beberapa fungsi SQL yang harus kamu kuasai diantaranya joins, table operations, unions, group by, hingga fungsi order by.

Langkah 4: Kuasai Tools Business Intelligence

Data analyst akan banyak menggunakan berbagai tools business intelligence untuk analisis bisnis dan analisis data. Tools business intelligence biasanya digunakan untuk dashboard, pembuatan laporan, hingga visualisasi data. Ada beberapa tools yang harus kamu kuasai mulai dari Tableau, PowerBI, Looker, dll. Kamu bisa explore dan belajar tools tersebut secara gratis dengan menonton tutorial Youtube atau melihat panduan di berbagai blog dan komunitas data analyst.

Langkah 5: Kuasai Bahasa Pemrograman

Untuk menjadi data analyst setidaknya ada tiga bahasa pemrograman yang harus kamu kuasai, yaitu Python, R, dan SQL. Masing-masing bahasa memiliki fungsinya sendiri untuk membantu analisis data. Biasanya, Python digunakan untuk mathematics, scripting, data mining, bahkan bisa digunakan juga untuk artificial intelligence, web development, dan software development.

Sedangkan, R biasa digunakan data analyst untuk pengolahan data dan grafik. Ada ribuan fitur yang bisa kamu gunakan untuk membantu analisis data mulai dari fitur membaca database, membuat grafik, membuat dashboard yang menarik, dan membaca file berupa teks. Terakhir, bahasa pemrograman SQL bisa kamu pelajari untuk meningkatkan produktivitas penyimpanan data, data yang disimpan biasanya berasal dari data profil pelanggan hingga seluruh transaksi yang dilakukan oleh pelanggan.

Langkah 5: Asah Pemahaman Bisnis

Untuk bisa menjadi data analyst andal, kamu harus mampu memecahkan masalah yang dihadapi oleh bisnis. Oleh karena itu, data analyst roadmap selanjutnya adalah pengetahuan bisnis dan pengetahuan industri yang kamu geluti. Kamu dituntut untuk memiliki ketajaman bisnis untuk menentukan apa keputusan strategis yang bisa diterapkan perusahaan berdasarkan hasil analisis yang kamu lakukan. Tentunya, hal tersebut bisa dilakukan apabila kamu memiliki pengetahuan yang baik mengenai industri dan bisnis. Kamu bisa melatih kemampuan ini dengan cara explore berbagai tren dan perubahan pola yang terjadi di industri tersebut.

Kamu bisa memiliki pemahaman bisnis dan industri yang baik dengan explore secara otodidak mulai dari banyak membaca artikel, jurnal, mendengarkan podcast, hingga berdiskusi dengan orang-orang yang berprofesi sama di industri yang sama juga.

Langkah 6: Susun Resume dan Portofolio

Langkah terakhir dan tak kalah penting, setelah kamu mengikuti semua langkah data analyst roadmap, maka kamu harus mulai mengerjakan berbagai project terkait data analysis dan disajikan dalam bentuk resume dan portofolio. Kamu bisa membangun project analisis data yang bisa menunjukan keahlian dan membuktikannya kepada recruiter. Pastikan project yang dikerjakan mencakup semua keterampilan yang sudah kamu pelajari sejauh ini dan relevan dengan industri yang kamu ingin geluti.

Source Belajar Data Analyst Gratis

YouTube Belajar Data Analyst

Jika kamu baru mau mulai belajar data analyst dan ingin mempelajari basic-basic knowledge mengenai data analyst, kamu bisa belajar dari video-video gratis yang ada di YouTube. Ada beberapa rekomendasi channel YouTube untuk kamu belajar data analyst diantaranya:

Luke Barousse = Video yang dibuat oleh praktisi data analyst mengenai tech dan skills pendukung untuk data analyst dan data scientist. Selain video informatif, kamu juga bisa menonton video-video menarik terkait pekerjaan dan kehidupan Luke Barousse sebagai data analyst di kehidupan nyata.
Ken Jee = Ken Jee merupakan salah satu sosok yang berhasil switch career ke bidang data. Jadi, untuk kamu yang juga tertarik untuk switch career akan cocok menonton video Ken Jee untuk belajar data analysis dan data science.
Tina Huang = Tina Huang adalah seorang data talent di perusahaan besar yang sering membuat video terkait topik ilmu data science, data analyst, hingga tips-tips belajar dan produktivitas.
Guy in a Cube = Jika kamu ingin belajar terkait tools yang banyak digunakan oleh data analyst di industri, maka kamu bisa menontonnya di channel YouTube Guy in a Cube. Di sini kamu akan mendapatkan banyak penjelasan, tutorial, tips, hingga challenge untuk melatih kemampuanmu dalam menggunakan tools analysis data seperti PowerBI.

Komunitas Belajar Data Analyst

Selanjutnya, kamu juga bisa belajar mengenai pengetahuan-pengetahuan terkait data analyst hingga mendapatkan info terkini terkait dunia data di komunitas-komunitas data. Ada beberapa rekomendasi komunitas belajar data analyst yang bisa kamu ikuti, diantaranya:

IBM Data Community = IBM Data Community adalah komunitas dari IBM yang disediakan untuk jadi wadah para data talent, software developer, hingga para pembuat aplikasi untuk berdiskusi terkait AI, data science, SPSS, statistika, dan masih banyak lagi.
Kaggle = Kaggle adalah komunitas yang didirikan oleh Goldbloom di tahun 2010 yang diperuntukkan bagi para profesional dan orang-orang yang tertarik pada dunia data. Kaggle juga memiliki lebih dari 1000 dataset, 170.000 postingan di forum, dan ratusan kernel yang bisa kamu manfaatkan untuk belajar terkait data analytics.
Stack Overflow = Stack Overflow adalah platform publik untuk orang-orang bertanya dan menjawab atau diskusi terkait teknologi. Menariknya, Stack Overflow memiliki peraturan ketat dalam menentukan pertanyaan yang layak diajukan ke komunitas forum mereka sehingga kamu bisa lebih mendapatkan ilmu atau diskusi mengenai hal-hal yang kredibel saja.
KDNuggets = KDnuggets adalah situs terkenal yang bisa kamu manfaatkan untuk mendapatkan informasi dan berdiskusi terkait data analytics, data science, machine learning, artificial intelligence, dan lain sebagainya.

Blog Belajar Data Analyst

Selanjutnya, kamu juga bisa belajar untuk jadi data analyst melalui blog yang ada di internet. Berikut beberapa rekomendasi blog untuk belajar terkait ilmu data analytics:

CareerFoundry Data Analytics = Blog ini dibuat khusus untuk kamu yang masih belum punya pengalaman di bidang analisis data. Di sini kamu bisa mendapatkan banyak informasi terkait ilmu-ilmu data analytics, tips interview data analyst, cara untuk negosiasi gaji, hingga berbagai data analyst portofolio yang bisa kamu jadikan referensi.
Kaggle = Selain komunitas, Kaggle juga memiliki blog yang bisa kamu manfaatkan untuk belajar lebih banyak terkait ilmu data.
Statistical Thinking = Di sini kamu bisa belajar terkait theoretical dan critical thinking di balik data analytics. Di blog ini kamu bisa menemukan banyak pembahasan terkait kesalahan umum statistika hingga mengeksplor isu-isu yang berkaitan dengan pendekatan statistik.
Forrester Big Data Blog = Blog ini mencakup topik terkait data mulai dari ringkasan industri hingga hal-hal yang berkaitan dengan big data.

Podcast Belajar Data Analyst

Selanjutnya, jika kamu ingin belajar ilmu terkait data analyst juga bisa dengan mendengar podcast. Berikut rekomendasi podcast yang bisa kamu dengar untuk menambah ilmu terkait bidang data analytics:

Analytics Power Hour = Di sini kamu bisa mendengarkan podcast dengan topik-topik yang menarik mulai dari psikologi analisis data hingga berbagai tips agar statistik bisa lebih mudah diakses dan dipahami.
Data Skeptic = Di sini kamu bisa mendengarkan berbagai topik terkait machine learning, statistika, artificial intelligence, data, dan lain sebagainya.
DataFramed = Berbeda dari podcast data lainnya, di sini kamu bisa mendengarkan wawancara dengan para data talent yang bekerja di industri hingga akademisi. Pembahasannya terkait ilmu data di masa lalu, masa kini, hingga masa depan.

Setelah mengetahui data analyst roadmap dan beberapa rekomendasi tempat belajar gratis data analyst. Kini jika kamu makin tertarik untuk belajar skill di bidang data analyst, kamu bisa mulai belajar skill ini di kelas data science Digital Skola. Nantinya, setelah mengikuti Bootcamp Data Science dari Digital Skola selain bisa berkarier sebagai data scientist kamu juga bisa berkarier sebagai data analyst. Di kelas ini juga kamu akan dapatkan kurikulum terstruktur sesuai kebutuhan industri dan fasilitas lengkap penunjang karier seperti:

Real Experience Internship = Program magang dengan real client dan real business
Job connector = Bantuan penyaluran kerja melalui Talent Management Digital Skola
1 portofolio end to end dari final project = Pembuatan portofolio end-to-end dengan pendampingan tutor
6 personal projects = Project individu untuk mengasah skill dan memperkuat portofolio
Personality and career assessment = Asesmen untuk mengetahui potensi, karakter dan prospek karier terbaik
Professional Branding
Konsultasi tutor di luar kelas

Cari tahu info lengkapnya dengan klik button di bawah ini!

BOOTCAMP DATA SCIENCE