Tujuh Alat Analisis Data yang Harus Diketahui oleh Setiap Analis Data

Dalam beberapa tahun terakhir, peran analis data telah menjadi salah satu posisi yang paling dicari oleh para mahasiswa internasional dalam mencari pekerjaan, yang menggabungkan ketajaman bisnis dan analisis teknis. Posisi yang sedang naik daun ini menuntut keterampilan komprehensif tingkat tinggi. Dengan semakin banyaknya mahasiswa yang memiliki latar belakang dalam analisis data dan para pelajar yang berpendidikan tinggi yang beralih ke analisis data, maka standar untuk analis data telah meningkat secara signifikan. 

Hanya dengan mengetahui cara mengambil data dari database dan menggunakan perangkat lunak visualisasi data tidak lagi cukup untuk memenuhi persyaratan banyak perusahaan teknologi tinggi dan unicorn. Banyak perusahaan kini memiliki ekspektasi yang lebih tinggi terhadap analis data, seperti kemahiran dalam pemrosesan data besar, penggalian data, pemodelan, dan kecerdasan buatan. Hari ini, mari kita lihat tujuh alat analisis data penting yang harus diketahui oleh siapa pun yang bercita-cita menjadi analis data!

1. Excel 

Banyak orang mungkin berpikir bahwa semua orang tahu cara menggunakan Excel. Namun, Excel bukan hanya alat bantu dasar; ia juga merupakan alat analisis data utama. Banyak perusahaan di industri tradisional sangat bergantung pada Excel untuk berbagai tugas analisis data. Excel menawarkan banyak fitur canggih, memungkinkan Anda membuat formulir, melakukan pembersihan data dasar, dan bahkan membuat tabel pivot dan menggunakan VBA. Excel mudah dipelajari dan berguna untuk mempresentasikan pekerjaan kepada rekan kerja atau atasan yang mungkin tidak mahir menggunakan perangkat lunak analisis data. Satu kelemahannya adalah keterbatasannya saat menangani kumpulan data yang besar.

2. MySQL/Oracle/PostgreSQL

Tidaklah berlebihan jika dikatakan bahwa SQL adalah keterampilan yang sangat penting untuk semua posisi di bidang data, dan kepentingannya setara dengan Excel. Banyak analis data yang dengan bercanda menyebut diri mereka sebagai "pekerja SQL" karena suatu alasan. SQL relatif mudah dipelajari dan digunakan untuk mencari dan mengambil data dari database, serta untuk mengelola data dalam database. Singkatnya, SQL adalah keterampilan yang diperlukan bagi siapa saja yang memasuki bidang analisis data.

3. Tableau/PowerBI

Tableau dan PowerBI, sebagai alat visualisasi, merupakan bagian integral dari analisis data. Tableau sangat mudah digunakan, memungkinkan Anda untuk menarik dan melepaskan data yang telah diproses untuk menghasilkan visualisasi yang indah. Visualisasi data sangat diperlukan untuk mengidentifikasi masalah dan memengaruhi pengambilan keputusan dalam analisis dan presentasi data.

4. Python 

Selain SQL, Python adalah keterampilan penting lainnya untuk analis data. Python relatif mudah dipelajari, dengan sintaks yang lebih mirip dengan bahasa Inggris dibandingkan dengan bahasa lain seperti Java atau C++. Bahasa ini sangat baik untuk membersihkan dan memproses data dengan cepat. Banyak ilmuwan data juga menggunakan Python untuk menulis model, melakukan web scraping, membuat game, dan banyak lagi. Python adalah alat analisis data serbaguna yang harus diketahui oleh semua analis data.

5. R

Meskipun penggunaan R agak menurun dalam beberapa tahun terakhir karena adopsi Python yang meluas, R tetap menjadi bahasa pemrograman yang populer untuk statistik dan visualisasi data. Ini adalah perangkat lunak gratis yang digunakan untuk mengembangkan perangkat lunak statistik dan analisis data, dan disukai oleh para ahli statistik dan penambang data. Perpustakaan R sangat luas, menawarkan solusi untuk banyak masalah terkait data.

6. Apache Spark

Apache Spark adalah perangkat lunak analisis data besar yang digunakan untuk pemrosesan data berskala besar. Ini menyediakan API tingkat tinggi untuk Java, Scala, Python, dan R, dan mendukung mesin pengoptimalan untuk mengeksekusi grafik. Seperti Hadoop MapReduce, Spark digunakan untuk pemrosesan data secara paralel dan terdistribusi untuk menghasilkan set data yang besar. Namun, Spark jauh lebih cepat daripada MapReduce dan merupakan keterampilan penting bagi para analis yang memasuki bidang big data.

7. BigML

BigML adalah alat lain yang banyak digunakan untuk algoritma pembelajaran mesin interaktif. BigML menawarkan perangkat lunak standar yang memenuhi permintaan industri menggunakan komputasi awan. Perusahaan dapat memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin di berbagai departemen, seperti peramalan penjualan, analisis risiko, dan inovasi produk. BigML berspesialisasi dalam pemodelan prediktif dan menggunakan berbagai algoritme pembelajaran mesin, termasuk pengelompokan, klasifikasi, dan peramalan deret waktu.

Singkatnya

Kesimpulannya, alat analisis data hanyalah alat. Yang paling penting adalah memiliki pemikiran analisis data dan mampu memecahkan masalah secara efisien, memberikan dukungan yang sangat diperlukan bagi perusahaan dan tim. Semoga sukses untuk semua pencari kerja di bidang data science selama musim pencarian kerja ini!