Belajar Data Analyst Pemula: Software hingga Langkah Tepat

Berkarir di bidang teknologi menjadi pilihan tepat di jaman serba canggih seperti saat ini. Tak heran semakin banyak pihak belajar data analyst, terutama sebagai pemula. Terlebih Profesi tersebut memang sedang banyak dicari oleh beragam perusahaan.

Pentingnya Belajar Data Analyst

Belajar data analyst terutama bagi pemula nampaknya mulai banyak diminati. Bukan tanpa alasan, profesi tersebut cukup menjanjikan sehingga dianggap penting.

Tak bisa dipungkiri terutama dari segi penghasilan ditawarkan di atas rata-rata. Hal tersebut dikarenakan proses pekerjaannya tidak dapat dilakukan oleh sembarang orang. Berikut ulasan seberapa penting belajar data analyst mendalami pekerjaannya.

1. Karir cemerlang: perkerjaan di bidang teknologi dan data seperti analyst kini semakin banyak dicari oleh perusahaan. Tak heran banyak anggapan paling tidak selama 5 tahun ke depan peminatnya semakin meningkat dengan jaminan karir cemerlang. Terutama kini mulai dari perusahaan kecil hingga besar sudah menyadari seberapa penting pengelolaan informasi.
2. Posisi strategis: Tugas seorang analyst, sesuai namanya membantu mengelola dan menganalisa kumpulan informasi suatu perusahaan. Hal tersebut menunjukkan posisinya cukup strategis dimana mampu membuat tolak ukur performa bisnis.
3. Mengikuti tren teknologi: Demi beradaptasi dengan perkembangan zaman, belajar data analyst menjadi pilihan tepat. Profesi tersebut mampu membiasakan diri dalam mengelola kumpulan informasi rumit, sehingga mengasah skill analisa. Selain itu juga akan terbentuk soft skill seperti problem solving. Diketahui pekerjaan yang dimaksud melibatkan banyak bidang science seperti matematika, statistik, serta komputer.

Rekomendasi Software

Proses kerja seorang data analyst maupun scientist melibatkan software, dimana digunakan untuk membuat pekerjaan lebih mudah dan terstruktur. Tak heran, bagi para pemula yang ingin belajar, perlu menguasai software penunjang. Sebagai tahap awal paling tidak membiasakan diri mengoperasikan rekomendasi perangkat lunak berikut ini.

1. Business Intelligence Tools: Tableau serta Power BI

Jenis tools pertama banyak digunakan untuk analisa bisnis, yakni Tableau dan Power BI. Microsoft Power BI dikenal sebagai software yang dimanfaatkan guna pengolahan kumpulan data dari berbagai sumber bisnis dengan menawarkan fasilitas visualisasi beragam. Sedangkan Tableau pada dasarnya memiliki fungsi utama sama dengan aplikasi sebelumnya dimana diperuntukkan untuk analisa dengan fasilitas visualisasi beragam.

2. Statistical Analysis Tools: R serta Python

Kali ini merupakan jenis aplikasi khusus untuk analisis secara statistik yakni R dan Python. Aplikasi R sangat dikenal kepiawaiannya untuk statistik sehingga termasuk sering digunakan. Software ini membantu analisa mulai dari proses cleansing, manipulation, wrapling, analysis, hingga visualization. Serupa denga R, python juga membantu proses pembersihan, pemodelan, hingga merangkai algoritma analisa dari informasi bisnis.

3. Database and Spreadsheet Tools: SQL dan Excel

Jenis aplikasi terakhir yakni database serta spreadsheet tools, seperti SQL dan Excel. SQL tergolong bahasa pemrograman guna menyimpan database relasional, terutama efektif mengelola data lebih terstruktur untuk kemudian dianalisa. Sedang Excel diandalkan karena menyediakan fitur analisa dengan beragam formula, seperti SUM, AVERAGE, MAX, MIN, dan lainnya.

Belajar Efektif

Jika sudah mencari tahu seluk beluk terkait data analyst, sebagai pemula harus mulai belajar. Berikut ini merupakan cara pemula belajar efektif menjadi analyst handal.

1. Dalami konsep dasar sebagai analyst: Agar pemula memiliki pondasi kuat dalam belajar perlu mengetahui elemen terpenting hingga sifat dasar bidang data terutama analyst. Adapun contohnya pemahaman terkait variable, tipe hingga struktur data, bahasa pemrograman, serta sebagainya. Pemula juga bisa mulai mendalami fungsi library, terutama melibatkan python yang dianggap lebih sederhana. Sebenarnya dari segi keilmuan dasarnya yakni matematika, statistik, dan komputer.
2. Membiasakan mengaplikasikan tools data analyst: Pekerjaan sebagai analyst memerlukan tools guna mempermudah pekerjaan. Tak heran, para pemula juga dituntut untuk terbiasa mengaplikasikannya yaitu seperti contoh yang sudah dijelaskan sebelumnya.
3. Mengikuti Webinar dan Kursus: Cara lain dalam belajar bisa juga didukung dengan mengikuti webinar atau kursus. Pada akhirnya bukan hanya pengetahuan yang didapat tetapi juga relasi. Mengikuti kursus juga membuat pemula bisa langsung belajar dari ahli di bidangnya sebagai mentor. Dengan begitu, diharapkan proses pembelajaran lebih terarah.
4. Share Portfolio: Menggunakan media sosial dengan bijak salah satunya demi menunjang karir impian. Adapun contohnya membagikan portofolio, dengan tujuan branding diri sebagai pemula. Tentu hal ini akan berguna bagi pemula nantinya ketika mulai mencoba apply ke perusahaan tertentu.

Keempat langkah belajar tersebut dapat mulai dicoba oleh para pemula dalam belajar data analyst. Terutama jika ingin mulai terjun di bidangnya, jangan sampai menunda, bisa secepatnya. Semakin lama persaingan untuk mengejar karir akan tinggi, sehingga akan lebih baik disegerakan tentunya dengan tahapan pembelajaran sesuai.

Ingin Berkarir Sebagai Data Analytics?

Kini dengan semakin canggihnya teknologi, semakin muda pula mengakses banyak hal. Tak bisa dipungkiri, terutama mengenai bidang teknologi tidak melulu dikuasai oleh seseorang berlatar belakang pendidikan ilmu IT.

Terutama melalui hadirnya Genius Education sebagai tempat terbaik untuk belajar teknologi serta informasi. Dimana siap memfasilitasi beragam pelatihan terutama terkait profesi banyak diidamkan akhir-akhir ini. Bisa diikuti dari level 0 hingga menengah.

Disediakan materi begitu beragam, mulai dari video tutorial, praktek, hingga memberikan rekomendasi buku paling tepat. Sebagai pendamping, akan disediakan mentor dimana ahli pada bidang dituju. Segera kuasai skill impian bersama Genius Education.