Kuasai 5 Hard Skill Ini untuk Jago Jadi Data Analyst
Siapa sangka, pemanfaatan data kini sudah mulai digunakan oleh banyak perusahaan. Banyak para stakeholders membutuhkan sumber daya manusia yang memiliki skill set dan bakat dalam mengolah data menjadi sebuah informasi berguna untuk pengambilan keputusan. Maka sudah tak heran lagi, berkarir di bidang data sangat menjanjikan dan cemerlang di era digital ini.
Berdasarkan hasil survei World Economic Forum (WEF), Data Analyst menempati peringkat pertama sebagai pekerjaan yang paling bersinar hingga tahun 2025 mendatang. Hal ini juga selaras dengan peningkatannya recruiter memilih kandidat yang memiliki keterampilan data. Menjadi praktisi Data Analyst kini tidak hanya menempuh pendidikan formal saja, banyak praktisi data profesional sukses berkarir di industri di mana mereka berawal mengikuti bootcamp Data Analyst.
Mengikuti Bootcamp Data Analyst adalah cara yang tepat untuk belajar hard skill dan soft skill Data Analyst. Pembelajaran di bootcamp pun cukup intensif dan sangat cocok bagi kamu yang ingin upskill Data Analyst. Terlebih materi belajar bootcamp kini sudah diselaraskan dengan kebutuhan perusahaan di industri lho, sehingga cocok bagi kamu dalam mempersiapkan bekal untuk siap bersaing dengan talenta data lainnya. Ingin tahu apa saja hard skill yang perlu dan wajib dimiliki Data Analyst? yuk, simak artikel berikut ini!
1. Bahasa Pemrograman
Bahasa pemrograman merupakan skill penting dan mampu meningkatkan karir next level di era digital. Adanya peningkatan penggunaan Big Data di industri juga mendorong sebagian besar perusahaan membuka lowongan pekerjaan dengan kualifikasi yaitu menguasai bahasa pemrograman. Melalui coding, maka dapat membantu membuka peluang baru serta analitik berdasarkan data secara efektif dan efisien.
Terdapat beberapa bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh talenta digital di industri dalam membuat coding, seperti bahasa R, Python, Matlab, SQL dan lainnya. Bahasa pemrograman sangat penting dalam sebuah organisasi atau bisnis, karena dapat membantu Data Analyst mengolah serta menganalisis data berukuran besar secara cepat dan lebih efektif.
2. Ilmu Matematika
Kemampuan terpenting di samping bahasa pemrograman yaitu mempunyai kemampuan matematika dasar. Mengapa demikian? Karena dalam menganalisis data dibutuhkan skill matematika tingkat lanjut yang tidak dapat dinegosiasikan hasilnya.
Terdapat dua bidang khusus studi matematika yang sering digunakan ketika melakukan data analytics yaitu aljabar linear dan kalkulus. Aljabar linear diaplikasikan pada Machine Learning dan Deep Learning sedangkan kalkulus digunakan untuk membantu membangun fungsi objective menggunakan algoritma untuk mencapai tujuannya.
3. Data Cleaning
Data cleaning merupakan keterampilan mutlak yang dimiliki oleh Data Analyst. Mengingat jumlah data yang dimiliki volumenya besar dan didapatkan dari berbagai source, disinilah peran data cleaning untuk dilakukan di awal sebelum mengolah dan menganalisis data.
Jika kumpulan data yang telah dibersihkan dengan benar, maka algoritma dapat menghasilkan insight yang sangat bermanfaat. Banyak dari Data Analyst di industri menggunakan Microsoft Excel untuk membantu data cleaning, karena di Excel memiliki fitur-fitur yang bisa digunakan membersihkan data hingga menganalisisnya.
4. Machine Learning
Artificial Intelligence (AI) menjadi teknologi yang sangat dekat dengan kita, bahkan tanpa kita sadari hampir seluruh aktivitas kita bersinggungan dengan ilmu AI ini. Machine Learning merupakan salah satu cabang ilmu dari AI, yang di mana sebuah mesin dapat belajar sendiri tanpa adanya arahan dari pengguna.
Umumnya, Data Analyst akan menerapkan algoritma Machine Learning ketika menganalisis data dengan tujuan untuk memudahkan proses analisis. Meskipun tidak semua analisis menggunakan machine learning, tetapi memiliki pemahaman umum tentang Machine Learning dapat memberikan poin plus untuk bersaing pencarian kerja di industri.
5. Software Visualisasi Data
Tidak semua orang paham betul apa makna atau insight yang didapatkan dari analisis data yang didapatkan. Visualisasi data adalah langkah selanjutnya ketika Data Analyst telah menyelesaikan analisis data, melalui visualisasi data akan membantu memahami data menjadi lebih informatif serta memberikan visual yang menarik untuk dilihat. Terdapat beberapa tools visualisasi data yang terkenal dikalangan Data Analyst, yaitu diantaranya Tableau, Power BI, Google Data Studio, dan lainnya.
Untuk menjadi praktisi Data Analyst yang jago membutuhkan waktu yang tentunya tidak sebentar, banyak proses trial error ketika belajar terutama pada saat praktek/hands-on suatu project. Meskipun demikian, kamu harus tetap semangat belajar mengembangkan hard skill yang bisa membantumu berkarir dibidang datang terlebih menjadi Data Analyst handal di industri.
Jika kamu masih bingung harus mulai belajar skill Data Analyst di mana, DQLab sebagai salah satu community partner LivinginTelkom menawarkan program belajar intensif Bootcamp Data Analyst bersama mentor praktisi data profesional yang dibuka untuk semua kalangan. Ikuti keseruan kelasnya dengan kunjungi program DQLab.id.
Bagi kamu yang ingin mengetahui informasi rekrutmen (GPTP, Professional, Internship), event, insight, dan lainnya, pantau terus akun Instagram @livingintelkom dan web rekrutmen di https://careers.telkom.co.id/ ya!
