Rangkuman
- Data Analyst merupakan profesi yang bertugas mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk menghasilkan insight yang dapat membantu pengambilan keputusan bisnis.
- Untuk menjadi Data Analyst, beberapa skill yang perlu dipelajari antara lain dasar statistik, Excel atau Google Sheets, SQL, data cleaning, data visualization, Business Intelligence, Python, data storytelling, serta kemampuan analitis dan komunikasi.
- 15 cara belajar Data Analyst yang efektif untuk pemula dapat dimulai dari memahami dasar data, menguasai tools secara bertahap, rutin mengerjakan studi kasus, memanfaatkan AI sebagai alat bantu, hingga membangun portofolio.
- Pemula sebaiknya menghindari beberapa kesalahan saat belajar, seperti mencoba terlalu banyak tools sekaligus, terlalu fokus pada teori, hanya mengikuti tutorial, mengabaikan business problem, hingga terlalu bergantung pada AI.
- Konsistensi menjadi bagian penting dalam proses belajar. Tidak perlu langsung menguasai semua skill, tetapi fokus membangun fondasi dan meningkatkan kemampuan secara bertahap melalui latihan dan proyek nyata.
- Jika ingin belajar skill data secara lebih terarah, kamu bisa bergabung dengan Bootcamp Data Science with Certification + Real Internship dari Digital Skola. Kamu akan mendapatkan real internship, 7 portfolio project, sertifikasi BNSP dan Microsoft Azure, praktik AI, serta sesi Global Career untuk mendukung persiapan karier di bidang data.
Punya ketertarikan dengan data, tetapi bingung harus mulai belajar dari mana? Menjadi Data Analyst memang tidak cukup hanya dengan bisa mengolah angka. Kamu juga perlu memahami cara membersihkan data, menganalisis informasi, membuat visualisasi, hingga mengubah data menjadi insight yang bisa membantu pengambilan keputusan bisnis. Microsoft Learn juga menjelaskan bahwa Data Analyst bertugas mengolah data mentah menjadi informasi yang bermakna melalui proses seperti profiling, cleaning, dan transformasi data.
Karena itu, cara belajar Data Analyst yang efektif untuk pemula sebaiknya dilakukan secara bertahap. Kamu tidak perlu langsung menguasai semua tools sekaligus. Mulailah dari dasar data dan statistik, kemudian pelajari spreadsheet, SQL, data visualization, hingga business intelligence sesuai kebutuhan.
Yang terpenting, jangan hanya belajar teori. Kemampuan seorang Data Analyst juga perlu diasah melalui latihan menggunakan dataset nyata, studi kasus, dan proyek yang bisa dimasukkan ke portofolio. Kalau kamu masih pemula dan ingin tahu harus belajar apa saja serta mulai dari mana, berikut 15 cara belajar Data Analyst yang efektif yang bisa kamu ikuti!
BACA JUGA: 8 Tips Memilih Bootcamp Data Analyst yang Sesuai dengan Tujuan Karier
Apa Itu Data Analyst dan Apa Saja Tugasnya?
Data Analyst adalah seseorang yang bertugas mengolah dan menganalisis data untuk menghasilkan insight yang dapat membantu perusahaan mengambil keputusan. Data yang dianalisis dapat digunakan untuk memahami perilaku pelanggan, mengevaluasi performa bisnis, menemukan tren, hingga membantu perusahaan menentukan strategi.
Dalam praktiknya, seorang Data Analyst tidak hanya bekerja dengan angka. Mereka juga perlu memahami kebutuhan bisnis, memastikan data yang digunakan berkualitas, lalu menyampaikan hasil analisis dalam bentuk yang mudah dipahami oleh tim terkait.
Biasanya, seorang Data Analyst bertugas untuk:
- Mengumpulkan dan mengekstrak data dari berbagai sumber.
- Membersihkan dan memastikan kualitas data sebelum dianalisis.
- Mengolah data menggunakan tools seperti Excel, SQL, atau Python.
- Menganalisis data untuk menemukan pola, tren, dan hubungan antarvariabel.
- Membuat laporan dan visualisasi data.
- Mengembangkan dashboard untuk memantau performa bisnis.
- Menginterpretasikan hasil analisis menjadi insight yang relevan.
- Mempresentasikan hasil analisis kepada stakeholder.
- Berkolaborasi dengan tim bisnis, pemasaran, produk, maupun teknologi.
- Memberikan rekomendasi berdasarkan hasil analisis untuk membantu pengambilan keputusan.
Dengan memahami tugas-tugas tersebut, kamu bisa mendapat gambaran bahwa pekerjaan Data Analyst bukan sekadar “mengolah data”, tetapi juga memahami masalah, menemukan insight, dan mengkomunikasikan hasilnya agar dapat digunakan oleh bisnis.
BACA JUGA: Perbandingan Bootcamp Data Science Digital Skola VS Bootcamp Lain
Bagaimana Prospek Karier Data Analyst?
Data Analyst menjadi salah satu profesi yang dibutuhkan ketika perusahaan semakin mengandalkan data untuk memahami pelanggan, mengevaluasi performa, dan mengambil keputusan. Menariknya, kebutuhan akan kemampuan analisis data tidak terbatas pada perusahaan teknologi. Berbagai industri seperti perbankan, e-commerce, kesehatan, manufaktur, hingga transportasi juga membutuhkan tenaga yang mampu mengolah data menjadi insight.
Selain bidang industrinya cukup luas, karier Data Analyst juga dapat berkembang seiring bertambahnya pengalaman dan kemampuan. Secara umum, jenjang kariernya dapat digambarkan sebagai berikut:
- Entry-level — Fokus pada tugas seperti mengumpulkan dan membersihkan data, melakukan analisis dasar, membuat laporan, serta membantu tim memahami hasil analisis.
- Mid-level — Mulai menangani analisis yang lebih kompleks, mengerjakan proyek secara mandiri, memberikan rekomendasi berdasarkan data, dan berkolaborasi dengan berbagai stakeholder.
- Senior-level — Memiliki tanggung jawab yang lebih strategis, seperti memimpin proyek analisis, membimbing anggota tim, menentukan pendekatan analisis, dan membantu pengambilan keputusan berbasis data.
Jadi, belajar Data Analyst tidak hanya membuka peluang untuk mendapatkan pekerjaan pertama di bidang data, tetapi juga memberikan ruang untuk berkembang ke level yang lebih tinggi. Tentunya, perkembangan karier tersebut perlu didukung dengan skill teknis, kemampuan analitis, komunikasi, serta pengalaman mengerjakan proyek nyata.
BACA JUGA: 8 Tips Switch Career Menjadi Data Analyst Agar Lebih Siap Kerja
Apa Saja Skill yang Perlu Dipelajari untuk Menjadi Data Analyst?
Untuk menjadi Data Analyst, kamu tidak harus langsung menguasai semua tools dan teknologi sekaligus. Yang paling penting adalah memahami dasar analisis data, kemudian mengembangkan kemampuan teknis dan nonteknis secara bertahap. Berikut beberapa skill yang perlu kamu pelajari:
1. Dasar Data dan Statistik
Memahami dasar data dan statistik membantu kamu membaca serta menginterpretasikan data dengan tepat. Beberapa konsep yang perlu dipahami pemula antara lain rata-rata, median, persentase, distribusi, dan korelasi.
2. Excel atau Google Sheets
Excel dan Google Sheets menjadi salah satu tools yang umum digunakan untuk mengolah data, terutama pada tahap awal analisis. Kamu perlu mempelajari formula, pivot table, lookup, sorting, filtering, hingga data cleaning sederhana.
3. SQL
SQL digunakan untuk mengambil dan mengolah data yang tersimpan dalam database. Dengan SQL, kamu dapat menyaring data, menggabungkan beberapa tabel, melakukan perhitungan, hingga menemukan informasi yang dibutuhkan untuk analisis.
4. Data Cleaning
Sebelum dianalisis, data perlu diperiksa dan dibersihkan agar hasilnya lebih akurat. Kamu perlu memahami cara menangani data yang kosong, duplikat, tidak konsisten, atau memiliki format yang tidak sesuai.
5. Data Visualization
Data visualization membantu mengubah data yang kompleks menjadi grafik atau visual yang lebih mudah dipahami. Kamu perlu belajar memilih jenis visualisasi yang sesuai agar pola, tren, dan informasi penting dari data dapat terlihat dengan jelas.
6. Business Intelligence (BI)
Business Intelligence atau BI digunakan untuk mengolah data menjadi laporan dan dashboard yang dapat membantu pengambilan keputusan bisnis. Pemula dapat mulai mempelajari tools seperti Power BI atau Tableau dan memahami cara membuat dashboard yang informatif.
7. Python
Python dapat digunakan untuk mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data secara lebih fleksibel. Untuk pemula, kamu bisa mulai dari dasar Python kemudian mempelajari library yang umum digunakan dalam analisis data, seperti Pandas dan NumPy.
8. Data Storytelling
Hasil analisis tidak cukup hanya ditampilkan dalam bentuk angka atau grafik. Data storytelling membantu kamu menjelaskan temuan, konteks, dan insight dari data agar lebih mudah dipahami oleh stakeholder.
9. Analytical Thinking
Analytical thinking membantu kamu memahami masalah, mengajukan pertanyaan yang tepat, menemukan pola, dan menarik kesimpulan berdasarkan data. Kemampuan ini penting karena pekerjaan Data Analyst tidak hanya berkaitan dengan tools, tetapi juga bagaimana menggunakan data untuk menjawab masalah bisnis.
10. Komunikasi
Seorang Data Analyst perlu menyampaikan hasil analisis kepada berbagai pihak, termasuk orang yang tidak memiliki latar belakang teknis. Karena itu, kemampuan menjelaskan data dengan bahasa yang sederhana dan menyampaikan rekomendasi secara jelas juga perlu dilatih.
Tidak perlu mempelajari semua skill tersebut sekaligus. Kamu bisa memulainya dari dasar data dan statistik, kemudian menguasai spreadsheet, SQL, visualisasi, dan tools lainnya secara bertahap melalui latihan serta proyek nyata.
BACA JUGA: Apakah Harus Bisa Matematika dan Statistik untuk Menjadi Data Analyst? Simak Penjelasannya
15 Cara Belajar Data Analyst yang Efektif untuk Pemula
Kalau kamu baru mulai belajar Data Analyst, jangan mencoba menguasai semua tools sekaligus. Ikuti prosesnya secara bertahap, mulai dari memahami dasar data sampai membangun portofolio. Berikut 15 cara yang bisa kamu coba:
1. Pahami Dasar-Dasar Data
Sebelum belajar tools, pahami dulu bagaimana data digunakan untuk menjawab sebuah masalah. Mulailah dengan mengenali jenis data, cara membaca tabel, memahami variabel, serta bagaimana data dapat digunakan untuk menghasilkan insight.
2. Pelajari Statistik Dasar
Statistik menjadi fondasi penting untuk memahami dan menginterpretasikan data. Sebagai pemula, kamu bisa mulai dari konsep seperti mean, median, mode, persentase, distribusi, korelasi, dan standar deviasi.
3. Kuasai Microsoft Excel atau Google Sheets
Excel dan Google Sheets merupakan tools yang sangat berguna untuk mengolah data, terutama ketika kamu masih membangun fondasi. Pelajari formula, sorting, filtering, pivot table, lookup, hingga membuat visualisasi sederhana.
4. Mulai Belajar SQL
Setelah memahami dasar pengolahan data, lanjutkan dengan SQL untuk bekerja dengan data yang tersimpan di database. Kamu bisa mulai dari perintah dasar seperti SELECT, WHERE, GROUP BY, dan JOIN, kemudian berlanjut ke kueri yang lebih kompleks.
5. Latih Kemampuan Data Cleaning
Data yang tersedia tidak selalu langsung siap dianalisis. Karena itu, kamu perlu belajar menemukan data kosong, duplikat, format yang tidak konsisten, dan kesalahan lainnya sebelum melakukan analisis.
6. Pelajari Data Visualization
Data yang sudah dianalisis perlu disajikan dalam bentuk yang mudah dipahami. Pelajari cara memilih grafik yang tepat, seperti bar chart, line chart, atau scatter plot, sesuai dengan informasi yang ingin disampaikan.
7. Kuasai Salah Satu BI Tools
Mulailah mempelajari Business Intelligence (BI) tools seperti Power BI atau Tableau untuk membuat dashboard dan laporan interaktif. Tidak perlu langsung menguasai semuanya; pilih satu tool terlebih dahulu dan pahami fitur utamanya.
8. Belajar Python untuk Analisis Data
Python dapat membantu kamu melakukan pengolahan dan analisis data dengan lebih fleksibel. Setelah memahami dasar pemrograman, kamu dapat mulai mengenal library seperti Pandas dan NumPy yang banyak digunakan untuk pekerjaan analisis data.
9. Pahami Konsep Data Warehouse dan Database
Memahami bagaimana data disimpan akan membantu kamu bekerja lebih baik dengan data perusahaan. Kamu tidak harus langsung menjadi ahli data engineering, tetapi penting untuk memahami konsep database, tabel, relasi, dan bagaimana data dapat diakses untuk kebutuhan analisis.
10. Biasakan Mengerjakan Studi Kasus
Jangan hanya belajar dari tutorial. Coba gunakan dataset nyata untuk menjawab pertanyaan sederhana, misalnya produk mana yang paling banyak terjual, bagaimana tren penjualan berubah, atau siapa pelanggan dengan kontribusi terbesar.
11. Latih Data Storytelling
Hasil analisis yang bagus belum tentu berguna jika tidak dapat dijelaskan dengan baik. Latih kemampuan untuk menghubungkan data, temuan, dan konteks bisnis agar insight yang kamu sampaikan mudah dipahami oleh stakeholder.
12. Kembangkan Analytical Thinking dan Soft Skill
Data Analyst tidak hanya membutuhkan kemampuan teknis, tetapi juga kemampuan berpikir kritis, memecahkan masalah, berkomunikasi, dan bekerja sama dengan tim. Biasakan bertanya “mengapa?”, “apa penyebabnya?”, dan “keputusan apa yang bisa diambil dari data ini?” ketika melakukan analisis.
13. Manfaatkan AI sebagai Alat Bantu Belajar
AI dapat digunakan untuk membantu memahami konsep yang sulit, mencari ide latihan, menjelaskan error, atau membantu mengevaluasi query dan kode. Namun, jangan hanya mengandalkan hasil dari AI, pastikan kamu tetap memahami alasan di balik solusi yang diberikan.
14. Bangun Proyek dan Portofolio
Setelah memiliki dasar yang cukup, mulai buat beberapa proyek yang menunjukkan kemampuanmu dalam mengolah data. Pilih proyek dengan case yang jelas, tampilkan proses analisis, insight yang ditemukan, dan rekomendasi yang dapat diberikan berdasarkan data.
15. Persiapkan Diri untuk Dunia Kerja
Belajar tidak berhenti setelah memiliki portofolio. Mulai kenali posisi Data Analyst yang kamu incar, pelajari job description, sesuaikan CV dengan skill yang dibutuhkan, dan berlatih menjelaskan proyek yang sudah kamu kerjakan saat wawancara.
BACA JUGA: Bootcamp Data Science Bersertifikasi BNSP dan Internasional di Digital Skola
Apa Kesalahan yang Sering Dilakukan Pemula Saat Belajar Data Analyst?
Belajar Data Analyst dari nol memang membutuhkan waktu dan proses. Banyak pemula justru merasa kesulitan bukan karena materinya terlalu rumit, tetapi karena cara belajar yang kurang terarah. Beberapa kesalahan berikut sebaiknya kamu hindari agar proses belajar menjadi lebih efektif.
1. Mempelajari Terlalu Banyak Tools Sekaligus
Melihat banyaknya tools yang digunakan Data Analyst bisa membuat pemula merasa harus menguasai semuanya. Akibatnya, kamu berpindah dari Excel ke SQL, lalu Python, Tableau, dan Power BI tanpa benar-benar memahami salah satunya.
Padahal, kamu tidak perlu menguasai semua tools sejak awal. Mulailah dari Excel atau Google Sheets, kemudian lanjutkan ke SQL dan salah satu BI tools seperti Power BI atau Tableau. Setelah fondasinya kuat, kamu bisa menambahkan Python atau tools lainnya sesuai kebutuhan.
2. Terlalu Fokus pada Teori dan Tutorial
Memahami konsep statistik, SQL, atau data visualization memang penting. Namun, hanya membaca materi dan mengikuti tutorial belum tentu membuat kamu mampu menyelesaikan masalah menggunakan data.
Setelah mempelajari satu konsep, langsung coba terapkan menggunakan dataset sederhana. Misalnya, setelah belajar pivot table, gunakan data penjualan untuk mencari produk dengan penjualan tertinggi atau melihat perubahan penjualan setiap bulan.
3. Hanya Mengikuti Langkah Tutorial
Saat mengikuti tutorial, kamu mungkin bisa menghasilkan dashboard atau analisis yang terlihat bagus. Namun, ketika diberikan dataset yang berbeda, kamu belum tentu tahu harus mulai dari mana.
Karena itu, setelah mengikuti tutorial, coba ulangi proyek tersebut tanpa melihat langkah-langkahnya. Setelah terbiasa, buat studi kasus sendiri dengan pertanyaan yang berbeda agar kemampuan problem solving kamu ikut berkembang.
4. Langsung Menggunakan Dataset yang Terlalu Rumit
Dataset yang besar dan kompleks memang terlihat lebih profesional untuk portofolio, tetapi justru bisa membuat pemula kewalahan. Kamu bisa menghabiskan banyak waktu memahami struktur data sebelum sempat belajar melakukan analisis.
Sebaiknya mulai dari dataset yang sederhana dengan jumlah kolom dan baris yang masih mudah dipahami. Setelah terbiasa melakukan data cleaning, analisis, dan visualisasi, kamu bisa meningkatkan kompleksitas dataset secara bertahap.
5. Mengabaikan Business Problem
Kesalahan lainnya adalah terlalu fokus mencari angka atau membuat grafik tanpa memahami masalah yang ingin dijawab. Padahal, pekerjaan Data Analyst bukan sekadar menghasilkan grafik, tetapi menggunakan data untuk membantu menjawab kebutuhan bisnis.
Sebelum mulai menganalisis, biasakan bertanya: “Masalah apa yang ingin diselesaikan?”, “Informasi apa yang dibutuhkan?”, dan “Keputusan apa yang bisa dibuat berdasarkan hasil analisis?” Dengan begitu, analisis yang kamu lakukan menjadi lebih terarah.
6. Tidak Melatih Kemampuan Data Storytelling
Kamu mungkin sudah berhasil menemukan insight dari data, tetapi kesulitan menjelaskannya kepada orang lain. Hal ini bisa menjadi masalah karena Data Analyst perlu menyampaikan hasil analisis kepada stakeholder yang belum tentu memahami istilah teknis.
Cobalah membiasakan diri menjelaskan hasil analisis dengan struktur sederhana: apa yang terjadi, mengapa hal tersebut terjadi, dan apa yang sebaiknya dilakukan. Dengan latihan ini, hasil analisis tidak berhenti sebagai angka atau grafik saja.
7. Mengabaikan Soft Skill
Kemampuan teknis memang penting, tetapi pekerjaan Data Analyst juga melibatkan banyak kolaborasi. Kamu perlu berdiskusi dengan tim bisnis, marketing, produk, atau teknologi untuk memahami kebutuhan analisis.
Karena itu, latih juga kemampuan komunikasi, berpikir kritis, problem solving, manajemen waktu, dan kemampuan bekerja sama. Skill tersebut akan membantu kamu ketika harus mengubah kebutuhan bisnis menjadi pertanyaan yang dapat dijawab menggunakan data.
8. Membuat Portofolio Hanya untuk Menampilkan Dashboard
Portofolio yang hanya berisi dashboard dan grafik belum tentu menunjukkan kemampuan analisis yang kamu miliki. Perekrut juga perlu mengetahui bagaimana kamu memahami masalah, mengolah data, menemukan insight, dan membuat rekomendasi.
Saat membuat proyek, jelaskan latar belakang masalah, sumber dan proses pengolahan data, metode analisis, temuan utama, serta rekomendasi. Dengan begitu, portofolio dapat menunjukkan proses berpikirmu sebagai seorang Data Analyst.
9. Terlalu Bergantung pada AI
AI bisa menjadi teman belajar yang sangat membantu. Kamu dapat menggunakannya untuk meminta penjelasan konsep, mencari ide studi kasus, memahami error, atau mengecek query SQL.
Namun, jangan sampai AI mengerjakan seluruh proses analisis untukmu. Pastikan kamu memahami kode, rumus, atau insight yang dihasilkan dan mampu memverifikasi apakah jawabannya memang sesuai dengan data.
10. Tidak Konsisten Berlatih
Belajar Data Analyst dalam waktu lama sekali-sekali akan lebih sulit memberikan hasil dibandingkan belajar secara konsisten. Kemampuan seperti SQL, statistik, dan analisis data membutuhkan latihan berulang agar semakin terbiasa.
Tidak perlu langsung belajar berjam-jam setiap hari. Kamu bisa menetapkan target sederhana, misalnya menyelesaikan satu latihan SQL, mengolah satu dataset, atau membuat satu visualisasi setiap sesi belajar. Yang terpenting adalah menjaga konsistensi dan meningkatkan tingkat kesulitan secara bertahap.
BACA JUGA: 10 Rekomendasi Tools untuk Automation Testing
Kesimpulan
Menjadi Data Analyst tidak harus dimulai dari kemampuan teknis yang sudah mahir. Untuk pemula, kamu bisa memulainya dengan memahami dasar data dan statistik, menguasai Excel atau Google Sheets, belajar SQL, kemudian mengembangkan kemampuan data visualization, Business Intelligence, hingga Python secara bertahap.
Selain hard skill, kemampuan analitis, komunikasi, data storytelling, dan pemahaman terhadap masalah bisnis juga penting untuk menunjang karier sebagai Data Analyst. Jangan lupa untuk rutin berlatih menggunakan dataset nyata dan membangun portofolio agar kemampuan yang kamu pelajari dapat dibuktikan melalui proyek.
Intinya, cara belajar Data Analyst yang efektif untuk pemula bukan tentang seberapa banyak tools yang bisa kamu kuasai, tetapi seberapa konsisten kamu memahami konsep, berlatih, dan menggunakannya untuk menyelesaikan masalah dengan data.
BACA JUGA: 25 Istilah Data Science yang Sering Ditanyakan Pemula
Saatnya Bangun Skill Data Bersama Digital Skola!
Kalau kamu ingin belajar lebih terarah tanpa harus menyusun semuanya sendiri dari awal, mengikuti program dengan kurikulum yang terstruktur bisa menjadi pilihan. Dengan adanya mentor, praktik langsung, proyek, dan arahan karier, proses belajar dapat membantu kamu lebih siap menerapkan skill yang sudah dipelajari.
Salah satunya melalui Bootcamp Data Science with Certification + Real Internship dari Digital Skola. Program ini dirancang untuk membantu kamu membangun kemampuan di bidang data sekaligus mendapatkan pengalaman yang relevan dengan dunia kerja.
Kamu akan mendapatkan real internship dan mengerjakan 7 portfolio project, serta belajar praktik AI yang dapat memperluas kemampuanmu dalam mengolah dan memanfaatkan data. Program ini juga dilengkapi sertifikasi BNSP dan Microsoft Azure serta sesi Global Career untuk membantu membuka peluang karier secara lebih luas. Yuk, mulai tingkatkan skill-mu dan bangun karier di bidang data bersama Digital Skola!
FAQ
1. Apakah harus bisa matematika untuk belajar Data Analyst?
Tidak harus jago matematika. Kamu cukup memahami matematika dan statistik dasar yang digunakan untuk membaca, mengolah, dan menginterpretasikan data.
2. Kalau belum bisa coding, apakah bisa belajar Data Analyst dari nol?
Bisa. Kamu dapat memulai dari Excel atau Google Sheets, kemudian belajar SQL dan tools lainnya secara bertahap sebelum masuk ke Python.
3. Sebaiknya belajar Excel, SQL, atau Python dulu?
Untuk pemula, kamu bisa mulai dari Excel atau Google Sheets untuk memahami dasar pengolahan data, lalu lanjut ke SQL. Setelah fondasinya cukup kuat, kamu bisa mempelajari Python untuk analisis yang lebih kompleks.
4. Apakah belajar Data Analyst harus punya latar belakang IT?
Tidak harus. Orang dari berbagai latar belakang dapat mempelajari Data Analyst selama memiliki kemauan belajar, kemampuan analitis, dan mau berlatih menggunakan tools serta data secara konsisten.