10 Skill Wajib Data Analyst yang Dicari Perusahaan!

Apakah kamu pernah mendengar pekerjaan “data analyst” ? Pekerjaan ini sedang naik daun seiring dengan meningkatnya perusahaan yang bergantung dengan data dalam manajemennya. Selain banyaknya tawaran lapangan pekerjaan, pekerjaan ini juga memberikan gaji yang cukup tinggi, lho!

Apabila kamu tertarik untuk mempersiapkan karir baru di bidang analisis data yang berkembang pesat, terdapat beberapa skill data analyst yang harus dimiliki. Hal ini mencakup baik hard skill maupun soft skill. Untuk lebih lengkap, mari simak sebagai berikut. 

Agar bisa sukses, hard skill data analyst yang harus dimiliki adalah sebagai berikut:

1. Machine Learning 

Machine learning, salah satu cabang kecerdasan buatan (AI), telah menjadi salah satu perkembangan terpenting dalam ilmu data. Skill data analyst ini berfokus pada pembuatan algoritma yang dirancang untuk menemukan pola dalam kumpulan data besar, sehingga meningkatkan akurasinya seiring waktu.

Semakin banyak data yang diproses oleh algoritma machine learning, semakin “pintar” algoritma tersebut, sehingga memungkinkan prediksi yang lebih akurat.

Data analyst umumnya tidak diharapkan menguasai machine learning. Namun mengembangkan keterampilan machine learning dapat mengarahkan kamu pada jalur karir data analyst untuk masa mendatang. 

2. SQL dan NoSQL

Structured Query Language, atau SQL, adalah bahasa standar yang digunakan untuk berkomunikasi dengan database. Dengan mengetahui SQL, kamu dapat memperbarui, mengatur, dan menanyakan data yang disimpan dalam database relasional, serta memodifikasi struktur data (skema). Karena hampir semua analis data perlu menggunakan SQL untuk mengakses data dari database perusahaan, bisa dibilang SQL merupakan skill yang harus dimiliki data analyst dan harus dipelajari untuk mendapatkan pekerjaan. 

Faktanya, wawancara data analyst biasanya menyertakan penyaringan teknis dengan SQL. Structured Query Language atau SQL digunakan untuk membuat proses query, mengolah kumpulan data besar, dan memproses informasi dalam database relasional. 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.

3. R

R adalah salah satu bahasa yang paling banyak digunakan dan digunakan dalam data analyst. Sebuah riset yang dilakukan oleh jurnal profesional Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Spectrum, menemukan bahwa R berada di peringkat kelima dalam daftar sepuluh bahasa pemrograman teratas yang digunakan pada tahun 2019. Dalam R sendiri 

terdapat beberapa packages yang berguna untuk menangani analisis dengan cara lebih mudah, antara lain Ggplot2 yang berguna untuk visualisasi data, dan Dplyr yang 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.

4. Python

Penerapan Python pada pengembangan AI sangatlah penting. Memahami Python adalah keterampilan yang perlu dimiliki oleh para analis data untuk terus mengikuti perkembangan terkini karena lanskap profesional yang semakin peduli dengan AI. Mereka yang tertarik untuk lebih mengenal Python juga harus melihat program tambahannya seperti dibawah ini:

• Numpy berguna untuk manipulasi data.
• Pandas berguna untuk manipulasi dan persiapan data.
• Matplotlib berguna untuk memplot dan memvisualisasikan data.
• Scikit learn yang merupakan pemodelan canggih seperti regresi dan pohon keputusan.

5. Probabilitas dan Statiska 

Statistika mengacu pada bidang matematika dan sains yang berkaitan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi, dan penyajian data. Hal ini mungkin terdengar familiar dan sangat cocok dengan deskripsi tentang apa yang dilakukan seorang analis data. Dengan dasar yang kuat dalam probabilitas dan statistik, kamu akan lebih mampu untuk identifikasi pola dan tren dalam data, hindari bias, kekeliruan, dan kesalahan logika dalam analisis, menghasilkan hasil yang akurat dan dapat dipercaya. 

6. Visualisasi data 

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.

7. Data Cleaning 

Pembersihan data adalah salah satu langkah paling penting dalam menyusun model pembelajaran mesin yang fungsional dan sering kali merupakan bagian penting dari aktivitas setiap analis data.

Dengan kumpulan data yang dibersihkan dengan benar, algoritma sederhana pun dapat menghasilkan wawasan yang luar biasa. Di sisi lain, data yang tidak bersih dapat menghasilkan pola yang menyesatkan dan mengarahkan bisnis pada kesimpulan yang salah. Jika diperlukan, kualifikasi analis data memerlukan keterampilan pembersihan data yang tepat dan tidak ada dua cara untuk mengatasi hal tersebut.

Selain hard skills, terdapat soft skills yang dibutuhkan data analyst untuk mendukung kesuksesan jalur karir ini, antara lain:

1. Kerja Sama Tim

Saat menjadi data analyst profesional, kamu akan bekerja dengan beberapa tim dan expert lainnya, seperti web developer, data engineer, dan data scientist. Dengan demikian, kamu harus merasa nyaman bekerja dengan para stakeholder internal maupun eksternal. Kemampuan bekerja sama dalam tim dan kolaborasi yang kuat menjadikan hubungan dengan seluruh pihak yang terlibat menjadi harmonis dan komunikasi berjalan lancar. Dengan demikian, tujuan atau visi pekerjaan dapat sukses dicapai bersama. 

2. Perhatian terhadap detail 

Perhatian terhadap detail juga menjadi soft skill untuk data analyst miliki. Hal ini akan berpengaruh dalam menemukan informasi yang salah atau berlebihan, sehingga mendapatkan hasil yang bermanfaat. Kamu juga harus mampu mengidentifikasi bagaimana fakta-fakta yang berbeda berhubungan satu sama lain. Kesalahan informasi yang diterima unit bisnis dapat mengakibatkan kesimpulan yang salah sehingga membuang-buang waktu dan uang.

Setiap data yang digunakan dalam sistem informasi harus dibersihkan, atau “dihapus” untuk menghilangkan hasil yang tidak relevan, ketinggalan jaman, atau salah. Proses manual dan otomatis mungkin diperlukan untuk memastikan data konsisten dan akurat.

3. Kritis

Tidak cukup hanya melihat data saja, namun seorang data analyst perlu memahami dan memperluas implikasinya lebih dari sekedar angka saja. Kamu harus dapat berpikir kritis dan analitis tentang data, mengidentifikasi pola, dan mengekstraksi wawasan dan informasi yang dapat ditindaklanjuti dari informasi yang dimiliki. Hal ini mengharuskan kamu untuk melangkah lebih jauh pada pemikiran, bukan hanya pada pemrosesan.

Kamu bisa mengasah keterampilan tersebut dengan melatih diri sendiri. Lain kali jika menghadapi tugas atau latihan analitis, cobalah berpikir, apa makna di balik pola yang kamu lihat? Apa yang diungkapkan data tentang apa yang telah dicapai? Kekurangan apa yang ditunjukkan oleh hal ini? Pertanyaan-pertanyaan ini mengasah keterampilan berpikir kritis saat mempersiapkan karir di bidang analisis data.

Kesimpulan

• Seorang data analyst harus memiliki hard skills, antara lain machine learning, SQL dan No SQL, R, python, probabilitas dan statistika, visualisasi data, hingga data cleaning. 
• Selain itu data analyst juga harus memiliki beberapa soft skills, seperti kemampuan bekerja sama dalam tim, perhatian terhadap detail, hingga berpikir kritis. 

Mau raih pekerjaan impianmu sebagai Data Analyst?  Yuk, buat CV lamaran kerja dan portofolio online kamu, lalu lamar kerja di website lowongan kerja atau aplikasi cari kerja CakeResume. Semuanya 100% gratis. Ikuti blog kami untuk tips dan tutorial buat CV dan career development!

--- Ditulis Oleh Christy Angestu ---