8 Cara Menjadi Data Analis. Cukup Jago Excel.

1. Kembangkan Skill Kreatif dan Analitikal

Skill analisis yang tinggi dan kemampuan berpikir secara kreatif menjadi cara awal untuk menjadi data analyst. Dikarenakan sebagai data analyst, kamu akan berkutat dengan data yang rumit, kamu harus bisa berpikir secara analitikal untuk memberikan beberapa pertanyaan kritikal dalam membantu memberikan solusi dari masalah perusahaan. 

Ya, seperti yang sudah pernah dibahas beberapa media, kemampuan berpikir kritis menjadi syarat wajib untuk menjadi data analyst. Istilah-istilah seperti business metrics and growth framework harus menjadi dasar awal bagaimana pola pemecahan masalah sebagai data analyst. 

Untuk mengembangkan skill ini, kita harus banyak berlatih dan terjun langsung pada masalah yang berhubungan dengan data. 

2.  Memperdalam Pengetahuan soal Pengolahan Data

Pekerjaan sebagai data analyst akan terinci menjadi mengumpulkan data, mengelola data, dan melaporkan data. Tools yang biasanya digunakan untuk dasar pengumpulan data adalah Excel. 

Apakah hanya membutuhkan Excel untuk pengolahan data? Tentu saja tidak, Excel menjadi landasan awal bagi kalian untuk melakukan analisis. Ketika kalian akan melaporkan hasil,  akan menggunakan tools yang lebih advanced seperti Power BI atau Tableau. 

Menurut masterindatascience.org, seorang data analyst harus menguasai Excel dan fasih memahami analitik tingkat lanjut. Dikarenakan Excel merupakan fitur canggih yang dapat menafsirkan dan menganalisis data, ilmu-ilmu shortcut ketika melakukan analisis juga harus diketahui untuk memudahkan proses mengolah data. Berikut beberapa essential shortcut di Excel yang berguna untuk melakukan data analisis. 

        1. Alt + A + T or Alt + D+ F +F : To add or remove Filters

        2. Ctrl + Pg Up/Pg Dn : Shift between sheets

        3. Alt + A + S + S : To sort data

        4. Ctrl + Spacebar : Select entire column

        5. Shift + Spacebar : Select entire row

        6. Ctrl + Shift + Down/Right : Select till the last non-empty cell in column/row

        7. Ctrl + 0 : To hide columns

        8. Ctrl + Shift + ) or Alt + O + C + U : To Unhide columns

        9. Ctrl + 9 : To hide rows

    10. Ctrl + Shift + ( : To Unhide rows

    11. Alt + W + F + R : To freeze top row

3. Memahami SQL 

SQL (Structured Query Language) adalah suatu bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengekstraksi data dari database. SQL menjadi elemen penting ketika kita ingin mempelajari dan menganalisis data. Mengidentifikasi sumber data yang valid dan memprosesnya adalah langkah awal yang dilakukan sebelum menganalisis data. 

Sebagai seorang data analyst, kamu harus mengerti cara mengekstrak data menggunakan SQL karena biasanya data yang diberikan ke kamu masih berupa raw data yang berasal dari large database. Nah, untuk mengekstraksi data ini diperlukan juga critical thinking yang tepat sehingga kalian bisa menarik data sesuai dengan kebutuhan analisis.

Data dalam SQL biasanya berbentuk tabel lalu tugas data analyst adalah menarik informasi yang dibutuhkan dari berbagai tabel untuk selanjutnya dilakukan analisis. 

4. Menguasai Visualisasi Data

Ketika kalian sudah berhasil mengumpulkan informasi berupa data-data yang akurat untuk menjawab atau memberikan analisis dari pertanyaan-pertanyaan yang diajukan. Sekarang, saatnya kalian memberikan presentasi soal temuan kalian. 

Bagaimana caranya menjelaskan data yang begitu rumit ini ke manajer, klien atau stakeholders?

Ada istilah namanya visualisasi data, dengan ini kalian akan mempresentasikan data kalian dalam bentuk graph. Ada banyak tools yang bisa digunakan untuk membuat visualisasi data ini yang paling umum biasanya Tableau, Microsoft Power BI, dan Excel. Seorang data analyst yang ahli akan tahu bentuk graph  apa yang cocok untuk menampilkan suatu data. Mereka juga bisa menyesuaikan dengan audience  yang akan membaca data mereka. 

Visualisasi data membantu data analyst untuk berkomunikasi lebih efisien dibandingkan mereka hanya berkomunikasi dengan kata-kata ataupun data mentah di Excel tanpa konteks. 

Untuk mempelajari tentang Bagaimana membuat visualisasi Data bisa disini

5. Praktikkan Ilmu Data Analytics Kalian

Tanpa terus berlatih, ilmu yang sudah kalian dapatkan untuk menjadi data analyst juga akan memudar. Maka dari itu sering-sering berlatih dengan data dan mencoba memecahkan masalah dari large database akan membantu kalian semakin berpengalaman dan menambah portofolio kalian juga. 

Berikut beberapa website yang menyediakan big dataset yang bisa kalian gunakan untuk melatih kemampuan pengolahan data kalian. Beberapa data yang ditawarkan gratis dan kalian bisa download  langsung. 

• Kaggle
• Data.gov
• Github
• Datahub.io

Untuk yang ingin belajar EXCEL dari PEMULA sampai JAGO bisa klik INI

6. Ikut Bootcamp dan Ambil Sertifikasi untuk Data Analytics

Ikut bootcamp dan mengambil sertifikasi akan semakin mendekatkan kamu ke karir impian sebagai data analyst. Selain berkesempatan untuk bisa belajar dari ahli di bidangnya, kamu juga akan dibantu memahami masalah real di lapangan. 

Melalui sertifikasi data analytics kamu akan terpapar pola penyelesaian masalah sebagai data analyst:

Menguasai fitur advanced di Excel dan beberapa query teknikal untuk menganalisis data.

Mengerti cara penyelesaian masalah dalam bisnis, dalam hal ini kita akan dilatih cara menganalisis masalah dari segi data dan bisnis menggunakan framework. Karena sebagai data analyst, kalian harus tahu data apa yang tepat digunakan jika ingin melihat angka tertentu. Sehingga kalian juga diharuskan melihat masalah dari pandangan bisnis. 

Memahami berbagai tools (seperti SQL, Python, dan Tableau) untuk keseharian pekerjaan kalian nanti. Tools ini tugasnya untuk memudahkan pekerjaan kalian sehingga kalian bisa menampilkan data yang valid dan mudah dimengerti.

Mengerjakan real case, biasanya di sertifikasi kalian akan ditugaskan melakukan analisis dari data klien. Menariknya, ketika menjadi data analyst, kalian juga diharuskan memiliki komunikasi yang baik. Karena tidak semua orang bisa mengerti data, sebagai data analyst kalian harus bisa menjelaskan angka-angka yang ada ke klien sehingga mereka lebih memahami masalah atau insight yang kalian temukan. 

7. Buat Buat Curriculum Vitae (CV)

Poles CV-mu semenarik mungkin supaya langsung dilirik perekrut. Luangkan waktu khusus untuk merapihkan CV milikmu untuk memastikan tidak ada hal-hal krusial yang terlewat. Cek cara membuat CV data analyst di artikel ini: Contoh CV Data Analyst yang Baik Agar Dilirik Recruiter!

8. Buat Portfolio Data Analyst

Porfolio ini ibarat validasi terhadap hal-hal yang kamu tulis di CV. Jadi, pembuatannya tidak kalah penting! Pastikan kamu membaca panduan ini untuk bikin portfolio yang seciamik mungkin: Cara Mudah Bikin Portfolio Data Analyst untuk Pemula. Beberapa contohnya dibagikan langsung oleh data analyst di perusahaan unicorn dan multinasional.  

Sekarang, semua info-info penting terkait cara menjadi data analyst sudah ada di tanganmu. Tinggal praktiknya aja. Semoga berhasil, ya!

INGIN BELAJAR EXCEL UNTUK LEBIH ADVANCE DAN MENJADI DATA ANALIST ? 

KLIK LINK BERIKUT INI 

Apa itu Data Analyst? Yuk Lihat Tugas dan Skillnya!

Zaman sekarang, bisnis mana sih yang ga butuh data? Mulai dari bisnis kesehatan sampai bisnis kuliner, semuanya butuh informasi agar bisa terus bertahan di industrinya masing-masing. Itulah kenapa banyak bisnis yang membutuhkan data analyst.

Alasannya sederhana, karena profesi ini dapat membantu bisnis untuk membuat keputusan yang akurat, berbasis data, dan bisa dipertanggungjawabkan.

Dengan prospeknya yang begitu menjanjikan, tak heran jika profesi ini menjadi salah satu jalur karir yang menarik. Oleh karena itu, kita akan mengulas apa itu data analyst, tugas-tugasnya, hingga skill yang mereka miliki.

Tanpa perlu berlama-lama lagi, yuk disimak!

Apa itu Data Analyst?

Singkatnya, data analyst adalah profesi yang bertugas untuk menafsirkan data menjadi informasi yang berguna.

Jadi, fungsinya bisa diibaratkan seperti GPS di kendaraan. Seperti yang kamu tahu, GPS berfungsi untuk menampilkan posisi kendaraan serta mengarahkannya ke tempat tujuan secara akurat.

Begitu pula dengan data analyst. Mereka mesti menggali data yang relevan dengan kondisi bisnis saat ini, lalu mengolah datanya menjadi informasi penting. Sehingga, pihak manajemen tahu apakah bisnis mampu mencapai tujuannya atau tidak.

Tapi patut dicatat bahwa profesi ini bukan peramal. Mereka tak dapat memprediksi nasib bisnis di masa depan. 

Walau begitu, mereka bisa memastikan apakah bisnis sudah berada di jalur yang tepat atau belum berdasarkan data yang diperoleh.

Nah, berarti perannya itu penting dong? Pastinya! Lantas, gajinya berapa sih?

Gaji Data Analyst di Indonesia

Berdasarkan riset Indeed, rata-rata gaji data analyst di Indonesia adalah sekitar Rp4,2 juta:

Tapi angka ini tentunya bukan angka tetap. Jumlahnya bisa berbeda-beda di tiap wilayah dan perusahaan. Contohnya, rata-rata gaji profesi ini di Depok dan Tangerang bisa mencapai Rp5 juta hingga Rp7 juta.

Selain itu, nominal gaji yang didapat tentu akan dipengaruhi oleh pengalaman juga. Dengan kata lain, gaji seorang data analyst di entry level pastinya akan berbeda dengan data analyst di tingkat senior.

Dengan perkiraan gaji di atas, kira-kira apa aja sih tugas data analyst? Yuk kita lihat di bagian selanjutnya.

Apa Saja Tugas Data Analyst?

Secara umum, berikut adalah beberapa tugas yang dihandle oleh data analyst:

1. Mengumpulkan data

Pertama-tama data analyst perlu mengumpulkan data terlebih dulu. Baik dari sumber primer (seperti konsumen) atau sumber sekunder (seperti hasil observasi).

Data yang dikumpulkan kemudian bisa disimpan di aplikasi pengolah data, contohnya seperti Excel.  Untuk belajar excel bisa langsung disini

Langkah ini sangat penting, karena kamu harus memastikan bahwa data yang kamu gali benar-benar sesuai dengan kebutuhan penelitian. Selain itu, pastikan sumber datanya juga valid.

2. Menafsirkan data

Data yang kamu kumpulkan tentu saja tidak akan dibiarkan begitu saja, bukan? Oleh karena itu, datanya mesti ditafsirkan dengan alat analisis. Sehingga, pola-pola tertentu dapat diidentifikasi. Nah, pola yang ditemukan data analyst dapat menjadi dasar informasi untuk bisnis.

Contoh sederhananya begini, misalkan kamu sedang mengolah data penjualan dari bulan Januari hingga Maret. Berdasarkan hasil analisis data, kamu dapat menafsirkan bahwa tingkat penjualan tertinggi di tiga bulan pertama ada di akhir Februari dan awal Maret. Bagaimana mengolah data sehingga mudah diambil kesimpulan dan keputusan simak disini

3. Membuat laporan

Setelah mendapat informasi yang diinginkan, data analyst perlu memastikan bahwa informasi tersebut bisa dipahami semua pihak penting di bisnis.

Itulah mengapa data analyst perlu membuat laporan temuan yang bisa dipahami dengan mudah. Baik di tingkat manajer, hingga di level entry yang bertugas mengeksekusi kegiatan bisnis.

4. Berkolaborasi dengan divisi lain

Data analyst tidak hanya berhubungan dengan pihak manajemen saja lho. Mereka juga perlu berkolaborasi dengan berbagai divisi untuk menggali data yang lebih akurat.

Contohnya, misalkan data analyst ingin menggali data terkait pengaruh kampanye marketing terhadap hasil penjualan. Tentu saja mereka harus berkolaborasi dengan divisi pemasaran.

Atau, contoh yang paling sering ditemukan adalah kolaborasi data analyst dengan manajer atau pemilik bisnis saat proses pengambilan keputusan.

Dengan melakukan kolaborasi, data analyst tidak hanya mampu menggali data yang akurat, tapi juga membantu bisnis dalam membuat keputusan berbasis data (*data-driven*) 

5. Mengelola sistem database

Seluruh data yang didapat akan disimpan di dalam database, dan data analyst bertugas untuk menjaga sistemnya agar tidak terjadi kerusakan.

Peran ini tidak bisa diabaikan, karena seluruh data penting yang ada dalam bisnis bisa hilang tanpa bekas bila database tidak dijaga dengan baik. Apalagi jika bisnisnya mengandalkan platform online.

Cara data analyst mengelola sistem database pun bermacam-macam. Salah satunya adalah dengan memperbaiki masalah terkait coding di dalam database-nya.

Data Analyst vs Data Scientist

Nah, kurang lebih itulah kelima tugas data analyst. Tapi, sebetulnya apa sih yang membedakan tugas data analyst dengan data scientist?

Walau sekilas keduanya terdengar sama, tapi dua profesi ini punya tanggung jawab yang berbeda.

Perbedaannya terletak di fokus pekerjaannya. Bila data analyst fokus pada menggali dan menafsirkan data, data scientist lebih fokus pada memanfaatkan informasi yang ada untuk mengidentifikasi peluang dan tren, atau bahkan memprediksi langkah bisnis ke depannya.

5+ Skill yang Dibutuhkan untuk Menjadi Data Analyst

Berikut adalah beberapa skill yang perlu dipelajari jika kamu ingin menjadi seorang data analyst:

1. Bahasa programming statistik 

Mengapa skill ini penting? Karena bahasa programming statistik dapat membantumu melakukan analisa data dan melakukan prediksi dengan kelompok data yang luas.

Beberapa contoh bahasa programming statistik yang paling sering digunakan adalah Python atau R. Selain karena fungsinya yang bervariasi, cara belajarnya pun tidak begitu sulit.

Sebagai permulaan, Anda bisa mencari artikel, video, atau kursus yang menyediakan materi tentang bahasa pemrograman dasar.

2. Spreadsheet

Kamu pastinya sudah tahu bahwa software spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Google Spreadsheet dapat membantumu mengumpulkan data dan mengolahnya.

Contohnya, jika kamu sedang menganalisis data penjualan. Kamu bisa mengumpulkan datanya di Excel, lalu mengolahnya dengan menggunakan berbagai rumus yang ada di Excel.

Oleh karena itu, kamu juga wajib mempelajari tentang cara menggunakan spreadsheet. Karena spreadsheet merupakan alat pengolah data yang paling dasar. Untuk belajar Excel secara otodidak dan advance bisa masuk kesini

3. Structured Query Language (SQL)

Skill ini dapat membantu data analyst dalam membangun struktur data. Selain itu, kamu juga dapat menyimpan dan mengelola data dengan memanfaatkan SQL.

Tapi.. Sebetulnya SQL itu apa sih? Sederhananya, SQL adalah salah satu bahasa pemrograman yang umumnya digunakan untuk mengakses, mengubah, dan mengambil data dari database.

Jadi, jika kamu ingin menjadi seorang data analyst yang andal, tentu saja kamu harus menguasai SQL.

4. Visualisasi data

Informasi yang didapat tentu tidak akan ada artinya jika sulit dipahami, kan? Itulah mengapa kamu harus belajar cara menggambarkan data. 

Skill ini akan sangat berguna ketika kamu membuat laporan. Khususnya saat kamu menyampaikan informasi yang kamu dapat ke manajer atau stakeholder.

Dengan mempelajari visualisasi data, kamu bisa membantu para pemangku keputusan untuk membuat kebijakan yang tepat berdasarkan informasi yang kamu peroleh.

5. Machine learning

Saat ini, Artificial Intelligence (AI) merupakan salah satu topik penting di ilmu data. Sehingga, kamu perlu mempelajarinya juga agar tetap update dengan metodologi pengelolaan data masa kini.

Nah, salah satu cabang dari AI yang saat ini kerap diperbincangkan adalah machine learning. Tak heran, karena teknologi yang satu ini sudah sering digunakan untuk berbagai macam fitur. Mulai dari chatbot hingga fitur voice recognition.

Walaupun tidak semua data analyst mengaplikasikan machine learning. Tapi setidaknya machine learning dapat mengajarkan metode pengolahan data yang baru dan efisien.

6. Ilmu bisnis

Pada dasarnya, ini bukan merupakan skill yang wajib dimiliki data analyst. Namun dengan memiliki wawasan yang luas tentang ilmu bisnis, data analyst dapat lebih mudah menggali data yang relevan terkait kebutuhan bisnis.

Pemahaman terkait ilmu bisnis bisa mempermudah komunikasi antara data analyst dengan pihak manajer saat membahas relevansi hasil analisis dengan tujuan bisnis. 

Kamu bisa mempelajari ilmu bisnis secara non-formal, begitu juga dengan ilmu dan skill sebagai data analyst. 

Walau begitu, tak jarang data analyst memiliki latar belakang pendidikan formal di bidang statistika, matematika, ilmu komputer, atau manajemen. 

Akan tetapi, jangan berkecil hati jika kamu bukan berasal dari jurusan tersebut. Karena kamu masih bisa mempelajari ilmu data secara otodidak, kok! Jika kamu selalu tekun belajar dan mempraktikkan skill, jalanmu untuk menjadi data analyst masih terbuka lebar.

Cara Menjadi Data Analyst: Harus Mulai dari Mana?

Oke, sekarang kamu sudah tahu berbagai skill yang dibutuhkan untuk menjadi seorang data analyst. Tapi kamu harus mulai dari mana?

Nah, jika kamu ingin menjadi seorang data analyst yang pro, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Kuasai Wawasan Dasar Terlebih Dulu

Pertama-tama, tentu saja kamu harus menguasai berbagai wawasan dasar terlebih dahulu. Contohnya, wawasan teknis seperti bahasa pemrograman, statistik, hingga visualisasi data.

Langkah yang satu ini tidak hanya berlaku di profesi data analyst saja. Karena, jalan karir apapun yang kamu pilih, pasti kamu harus menguasai ilmu dasarnya terlebih dulu.

Triknya, kamu tidak perlu menguasai semua teorinya secara sempurna. Karena, ilmu yang sebenarnya akan kamu dapatkan ketika melakukan praktik. Itulah mengapa langkah yang harus kamu lakukan selanjutnya adalah mengerjakan proyek.

2. Mulailah Mencoba Mengerjakan Proyek

Mungkin kamu berpikir, dari mana kamu bisa mendapat proyek? Apalagi saat ini kamu masih dalam fase belajar.

Tenang, karena ada banyak proyek analisis data yang bisa kamu temukan di internet. Berikut adalah beberapa contoh proyek yang biasa dikerjakan oleh data analyst pemula:

Data Scraping: Proyek ini sangat simpel. Kamu hanya perlu mengambil data dari internet, lalu mengubahnya menjadi format yang bisa digunakan. Contoh alat yang bisa kamu gunakan adalah Parsehub atau Octoparse.

Exploratory Data Analysis: Proyek ini bertujuan untuk menganalisis pola yang ada di dalam suatu dataset. Biasanya proyek ini dijalankan dengan menggunakan algoritma berbasis Python atau R. 

Data Visualization: Ingat, tugas data analyst bukan hanya menganalisis data, tapi juga mempresentasikan hasil analisis datanya. Jadi, kamu bisa coba mengerjakan proyek visualisasi data dengan menggunakan alat seperti Canva Graph Maker atau Tableau Public.

Setelah mengerjakan proyek-proyek tersebut, apa yang perlu kamu lakukan? Tentunya membangun portfolio!

3. Bangun Portfolio

Portfolio bisa diibaratkan seperti “mahar” yang dapat membuatmu terlihat prospektif di mata perusahaan. Jadi, pastikan kamu menyimpan berbagai proyek yang sudah kamu kerjakan di portfolio. Pastikan proyek-proyek yang kamu masukkan benar-benar mewakili skill yang kamu miliki.

Contohnya, jika kamu ingin menyorot skill terkait analisis data, kamu bisa menampilkan proyek exploratory data analysis yang pernah kamu kerjakan.

Atau, jika kamu ingin menunjukkan bahwa kamu punya skill data reporting yang bagus, kamu bisa menampilkan proyek-proyek terkait visualisasi data.

4. Cari Lowongan Pekerjaan Data Analyst di Level Dasar

Ketika kamu sudah menguasai skill data analyst dan membuat portfolio yang menarik, wajar saja jika kamu punya kepercayaan diri yang tinggi untuk langsung terjun ke dunia kerja.

Tapi, jika kamu benar-benar belum punya pengalaman kerja sebagai data analyst, ada baiknya kamu mencari lowongan di tingkat dasar (entry level) terlebih dulu.

Alasannya simpel, karena peluang untuk bekerja di entry level akan lebih terbuka untuk kandidat yang belum berpengalaman. Selain itu, kamu juga perlu membangun pengalaman di tingkat dasar sebelum lanjut ke tingkat yang lebih tinggi.

Nah, untuk mengembangkan karir, bukan hanya pengalaman saja yang mesti kamu kumpulkan, tapi juga skill-skill baru yang relevan dengan pekerjaanmu.

5. Kembangkan Skillmu untuk Meningkatkan Karir

Ada banyak cara yang bisa kamu lakukan untuk mengembangkan skill. Mulai dari membaca artikel, menonton video YouTube, hingga mengikuti kursus online.

Hal ini penting, karena setelah kamu terjun ke dunia kerja, pasti kamu akan tahu skill apa saja yang perlu kamu kembangkan. 

Contohnya, jika kamu sudah jago dalam hal analisis data, tapi masih lemah dalam mempresentasikan datanya, kamu bisa saja mengikuti kursus Tableau, Google Data Studio, dan sejenisnya.

Mengapa harus kursus? Karena dari berbagai opsi yang tersedia, kursus online adalah pilihan terbaik untuk meningkatkan karirmu. Selain mendapat wawasan baru, kamu juga bisa mengerjakan proyek langsung dan mendapat sertifikat keahlian.

Sudah Siap Menjadi Data Analyst?

Nah, sekarang kamu sudah tau apa saja yang perlu dipersiapkan untuk menjadi seorang data analyst. Mulai dari mempelajari tugas-tugasnya, hingga mendalami skill yang dibutuhkan.

Ini 5 Skills dan Cara Menjadi Data Analyst

Banyaknya perusahaan yang mulai mengandalkan data membuat peluang menjadi data analyst semakin terbuka.

Selain karena banyaknya kesempatan, seorang data analyst juga memiliki gaji yang cukup tinggi dengan kisaran Rp 5-25 juta dalam sebulan. Mau tahu cara menjadi data analyst? Yuk, baca sampai akhir!

Skills dan Cara Menjadi Data Analyst

Hal utama yang perlu diketahui adalah menjadi seorang data analyst tidak memerlukan jurusan kuliah tertentu. Siapa saja bisa menjadi data analyst asalkan memiliki 5 skills berikut ini!

Kemampuan Analisis dan Interpretasi Data

Data analyst bertanggung jawab dalam menghasilkan visualisasi data dan analisis data dari perilaku, selera, atau tren yang dibutuhkan perusahaan untuk membuat suatu keputusan.

Tugas utama data analyst adalah melakukan riset, memelihara database, dan melaporkannya. Oleh karenanya, kemampuan analisis dan interpretasi data wajib dimiliki.

Kemampuan ini akan membantumu mencari dan memecahkan masalah. Sebab, data analyst juga bertugas mengevaluasi permasalahan perusahaan atau klien berdasarkan data yang telah disusun.

Pahami Statistik dan Matematika

Seorang data analyst akan lebih banyak berjibaku dengan data yang berbentuk angka. Oleh karenanya, memahami statistik dan matematika akan menjadi modal penting.

Kemampuan ini dibutuhkan untuk menginterpretasikan data sehingga bisa menghasilkan laporan yang relevan dengan masalah perusahaan atau klien.

Selain itu, skill statistik dan matematika berguna dalam memvisualisasikan data dalam bentuk grafik, tabel, atau lainnya.

Pahami Bahasa Pemrograman

Skill berikut ini masih berhubungan dengan statistik, yaitu bahasa pemrograman. Jika kamu bisa memahami bahasa pemrograman statistik, seperti SQL, Python, atau R, kredibibilitasmu akan meningkat.

Dengan memahami SQL, misalnya, data analyst bisa mengelola, menyimpan, dan menghubungkan beberapa database, hingga membangun atau mengubah struktur database sebuah perusahaan.

Menguasai beberapa bahasa pemrograman juga menjadi nilai lebih karena kamu dapat melakukan analisis data lanjutan dan prediktif pada kumpulan data bervolume besar dengan cepat.

Mahir Menggunakan Excel

Cara menjadi data analyst lainnya adalah mahir menggunakan Microsoft Excel. Ini adalah kemampuan dasar data analyst sebelum menggunakan tools yang lebih advance.

Microsoft Excel bisa membantu kamu mengolah data secara sederhana dan menghasilkan kesimpulan dengan berbagai rumus sederhana.

Kemampuan ini juga membantu kamu dalam mengenali formula, seperti Vlookup, Match, Hlookup, Sumif, Sumifs, Index Match, Maxifs, Minifs, Xlookup, dan Transpose. 

Lebih detil untuk belajar EXCELL bisa disini 

Memiliki Sertifikat

Tak cukup menguasai soft skills dan hard skills data analyst, kamu juga membutuhkan validasi atau bukti jika kamu benar-benar menguasai skill data analyst.

Salah satu yang bisa kamu lakukan adalah memiliki sertifikasi. Selain menjadi bukti sejauh mana kemampuanmu, adanya sertifikasi juga lebih menarik bagi HRD.

Sebagai contoh, kamu bisa mengikuti beberapa program sertifikasi, seperti Associate Certified Analytics Professional (aCAP), Certification of Professional Achievement in Data Sciences, hingga Certified Analytics Professional.