Apa yang Harus Dipelajari untuk Analisis Data?

Dengan berkembangnya big data, tampaknya ada peningkatan kebutuhan akan keterampilan "kesadaran data" dan "analisis data", terutama di kalangan perusahaan besar. Secara sederhana, analisis data memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan wawasan dari sejumlah besar data yang dihasilkan oleh banyak pelanggan mereka. 

Hal ini merupakan tambahan dari metode tradisional seperti survei dan wawancara. Menganalisis data dapat memberikan pemahaman tentang umpan balik pelanggan dan kinerja produk. Seringkali, analisis data lebih akurat dan efisien, sehingga sangat dihargai oleh perusahaan dan pencari kerja.

Banyak perusahaan sekarang lebih memilih kandidat dengan keterampilan analisis data saat merekrut, dan banyak karyawan menemukan bahwa keterampilan dasar Excel tidak cukup untuk persyaratan pekerjaan mereka. Analisis data yang dipelajari sendiri dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi kantor, yang mengarah ke lebih banyak orang yang mengambil keterampilan ini.

Hari ini, saya akan membagikan alat analisis data apa saja yang layak untuk digunakan dan dipelajari selain Excel konvensional. Keterampilan ini dikategorikan ke dalam tiga tingkatan:

Tingkat Pemula: MySQL/Oracle/PostgreSQL

SQL adalah keterampilan mendasar bagi para profesional data, dengan signifikansi yang sebanding dengan Excel. Para profesional analisis data sering menyebut diri mereka sebagai "pekerja SQL" karena peran pentingnya dalam pekerjaan mereka. Bagi para profesional non-data, menguasai SQL sering kali sudah cukup untuk kebutuhan analisis data mereka. SQL relatif mudah dipelajari dan berkisar pada pencarian, pengambilan, dan manipulasi data di dalam database. Intinya, jika Anda ingin memasuki bidang analisis data, SQL adalah keterampilan yang diperlukan.

Tingkat Menengah: Tableau/Power BI

Tableau dan PowerBI sangat diperlukan untuk analisis data sebagai alat visualisasi. Tableau sangat mudah dipelajari; dengan menarik dan melepaskan data yang diproses, dapat menghasilkan visualisasi yang indah. Visualisasi data adalah cara yang jelas dan efektif untuk mengidentifikasi masalah. Ini sangat meningkatkan kinerja Anda dalam analisis dan presentasi data. Ini cocok untuk individu yang memiliki persyaratan analisis data dan perlu membuat laporan.

Tingkat Profesional: Python

Python adalah keterampilan penting lainnya selain SQL, tetapi lebih cocok untuk mereka yang membutuhkan keterampilan analisis data tingkat lanjut. Python relatif mudah dipelajari, dan sintaksnya mirip dengan bahasa Inggris, sehingga lebih mudah diakses daripada Java atau C++. Python efisien untuk membersihkan dan memproses data, dan banyak ilmuwan data menggunakan Python untuk model pengkodean. Python juga mendukung web scraping, pengembangan game, dan banyak lagi. Python adalah alat yang harus dimiliki oleh para analis data.

Tingkat Profesional: Pemrograman R

Meskipun penggunaan Pemrograman R telah menurun dalam beberapa tahun terakhir dengan adopsi Python yang meluas, R masih merupakan alat yang penting, terutama untuk pemrograman statistik dan grafis. R banyak digunakan oleh para ahli statistik dan penambang data untuk mengembangkan perangkat lunak statistik dan analisis data. Ini juga merupakan perangkat lunak gratis. Pustaka-pustakanya terpelihara dengan baik, dan Anda sering kali dapat menemukan jawaban atas masalah apa pun yang Anda temui di dalam pustaka-pustaka tersebut.

Tingkat Profesional: Apache Spark

Apache Spark adalah alat analisis data besar untuk memproses data berskala besar. Apache Spark menyediakan API tingkat tinggi dalam bahasa Java, Scala, Python, dan R, serta mesin pengoptimalan yang mendukung grafik eksekusi reguler. Spark digunakan untuk memproses dan menghasilkan dataset besar menggunakan algoritme terdistribusi paralel dalam sebuah cluster, mirip dengan Hadoop MapReduce. Namun, Spark 100 kali lebih cepat daripada MapReduce. Jika Anda ingin menjadi analis data di bidang big data, Spark adalah keterampilan yang diperlukan.

Tingkat Profesional: BigML

BigML adalah alat lain yang banyak digunakan yang menyediakan platform interaktif untuk menggunakan algoritma pembelajaran mesin. BigML menawarkan perangkat lunak standar untuk memenuhi kebutuhan industri dengan menggunakan komputasi awan. Perusahaan dapat menggunakan BigML di berbagai departemen, seperti peramalan penjualan, analisis risiko, dan inovasi produk. BigML berfokus pada pemodelan prediktif dan menggunakan berbagai algoritme pembelajaran mesin seperti pengelompokan, klasifikasi, peramalan deret waktu, dan banyak lagi.

Ringkasan

Dalam lanskap analisis data yang terus berkembang, memperoleh keterampilan yang tepat bukan hanya sebuah pilihan; ini adalah sebuah keharusan. Ketika big data terus membentuk kembali dunia bisnis, kemahiran dalam analisis data telah menjadi aset yang dicari oleh organisasi dan pencari kerja. Dengan spektrum alat dan keterampilan yang tersedia, perjalanan untuk menguasai analisis data dibagi menjadi tingkat pemula, menengah, dan profesional.

Pada tingkat pemula, SQL berdiri sebagai pintu gerbang fundamental untuk analisis data, memungkinkan pengambilan dan manipulasi data yang efisien. Para calon profesional data sering memulai perjalanan mereka sebagai "pekerja SQL", memperoleh keterampilan penting untuk ekstraksi dan manajemen data.

Beranjak ke tingkat menengah, alat bantu seperti Tableau dan Power BI muncul sebagai aset yang tak ternilai. Visualisasi data menjadi pusat perhatian, meningkatkan kemampuan untuk mengungkap wawasan dan mengkomunikasikan temuan secara efektif. Alat-alat ini memberdayakan para analis untuk membuat laporan dan visualisasi yang menarik yang mendorong pengambilan keputusan yang tepat.

Bagi mereka yang mencari keterampilan analisis data tingkat lanjut, pemrograman Python dan R menempati tempat yang menonjol. Aksesibilitas dan keserbagunaan Python menjadikannya pilihan ideal untuk membersihkan dan memproses data, membuat model pengkodean, dan mendukung berbagai aplikasi di luar analisis data. Pemrograman R, meskipun lebih jarang digunakan daripada Python, tetap penting untuk pemrograman statistik dan grafik.

Untuk menangani dunia data besar, para profesional sering kali beralih ke Apache Spark, alat yang ampuh untuk memproses dan menganalisis kumpulan data yang sangat besar dengan kecepatan yang tak tertandingi. Kemampuan Spark mengungguli metode tradisional seperti Hadoop MapReduce, sehingga sangat diperlukan oleh para analis data di ranah big data.

Selain itu, BigML menawarkan platform interaktif untuk memanfaatkan algoritme pembelajaran mesin, yang memenuhi beragam kebutuhan industri, mulai dari peramalan penjualan hingga analisis risiko. Kemampuan pemodelan prediktif yang disediakan oleh BigML memberdayakan organisasi untuk memanfaatkan wawasan berbasis data untuk pertumbuhan bisnis.

Di era data, pembelajaran dan adaptasi yang berkelanjutan adalah kunci untuk tetap menjadi yang terdepan. Seiring dengan perkembangan bisnis dan teknologi, begitu juga dengan keterampilan analis data. Merangkul alat dan keterampilan ini pada tingkat kemahiran yang berbeda memastikan bahwa para profesional data tetap berada di garis depan bidang yang dinamis ini, siap untuk membuka potensi yang tersembunyi di dalam lautan data yang luas.