Ingin Menjadi Analis Data? Berikut adalah Keterampilan & Alat Teratas untuk Dikuasai

Angka yang berderak dan pola bercak telah menjadi standar emas dalam industri TI. Pekerjaan analis data sedang diminati, Pekerjaan Paling Menjanjikan LinkedIn tahun 2017 telah mendaftarkan Insinyur Data di nomor 9 dan Manajer Analisis menjadikannya nomor 18.

Studi Glassdoor lainnya tentang 50 Pekerjaan Terbaik di Amerika menempatkan Ilmuwan Data di posisi teratas dengan Insinyur Data berada di urutan ketiga dan Manajer Analytics di urutan 5 yang patut ditiru. Namun, mengambil posisi teratas tidaklah mudah. Anda memerlukan segudang keterampilan analitik data jika Anda ingin mencatat pertumbuhan tahun-ke-tahun dan paket gaji yang besar dengan kemajuan karir yang besar ini.

Sementara internet dipenuhi dengan sumber daya gratis tentang cara menguasai dasar-dasar ilmu data, analisis sentimen, dan pembelajaran mesin jalur cepat antara lain. Majalah India Analytics dan UpGrad membantu Anda mengatasi masalah dengan mencantumkan 5 keterampilan dasar yang diperlukan untuk menjadi seorang analis data.

Tempatkan diri Anda sebagai pemimpin untuk pekerjaan Analis Data dengan keterampilan ini

Mari kita mulai dengan beberapa dasar:

Latar belakang pendidikan

Tidak semua orang bisa menjadi seorang analis data. Anda harus memiliki kecenderungan alami terhadap matematika dan statistik . Bertahun-tahun mempelajari kalkulus dan probabilitas akan berguna. Gelar dalam Ilmu Komputer selalu merupakan keuntungan tambahan.
Statistik: Untuk menjadi analis data yang lengkap, landasan statistik yang menyeluruh sangat penting. Menjadi ahli dalam statistik akan membantu Anda memahami algoritme secara mendalam dan juga kapan harus digunakan.

Memoles statistik terapan, aljabar linier, analisis nyata, teori grafik dan analisis numerik. Aljabar linier ikut bermain dengan regresi, memahami struktur data dan menyiapkan data untuk pemodelan data preskriptif dan prediktif.

Keterampilan Pemrograman

1) Bahasa Statistik:

SAS vs R vs Python : Ini adalah pertanyaan yang membutuhkan sebagian besar kutu buku data ketika harus mengambil alat analitik pilihan. Sementara SAS (mahal) dan Python (ditagih untuk pemrosesan data skala rendah) mudah dipelajari, R (bahasa pemrograman tingkat rendah) menang telak berkat kemampuan komputasi canggihnya, kemampuan grafis yang lebih baik, dan alat canggih.

Karena R bersumber terbuka, fitur dan paket ditambahkan dengan cepat dibandingkan dengan SAS. Alasan lain mengapa R berkembang adalah ia memiliki ekosistem besar yang mendukungnya yang membuatnya tetap up-to-speed dengan fitur yang kaya.

Kiat Pro : Daya tarik komersial R telah menjadikannya nama rumah tangga (baca: perusahaan yang berfokus pada TI/teknologi) dan sementara SAS masih banyak digunakan oleh perusahaan, bahasa statistik ini terus berkembang. Tetapi R memiliki kurva belajar yang curam.

2) Bahasa Permintaan:

SQL: Salah satu bahasa kueri tertua , SQL adalah bahasa database tujuan umum yang digunakan untuk kueri analitis dan transaksional. SQL terutama digunakan dalam operasi sehari-hari dan tidak dapat mendukung petabyte data. Program seperti tutorial Unity dapat membantu Anda membiasakan diri dengan PHP & MySQL secara lebih mendalam.

Hive : Bahasa kueri Hadoop ini ditemukan oleh tim Infrastruktur Data Facebook. Sejak Hive open source pada tahun 2008, Hive telah menjadi pilihan populer bagi para analis bisnis . Solusi pergudangan data open source yang menggunakan bahasa tipe SQL yang disebut HQL dapat mendukung terabyte dan petabyte data sebagai lawan dari SQL. Kelemahannya adalah hanya mendukung data terstruktur.

PIG: Salah satu keuntungan terbesar untuk Pig adalah dapat memproses data terstruktur dan tidak terstruktur dan bekerja melalui MapReduce. Ini adalah bahasa masuk bagi sebagian besar programmer yang cenderung menulis skrip. Yang perlu Anda lakukan adalah mempelajari Pig Latin yang membantu mengatasi terstruktur/tidak terstruktur dan semi-terstruktur dengan lebih mudah dibandingkan dengan Hive. Berikut sedikit sejarah trivia – Babi diciptakan di Yahoo pada tahun 2006 untuk melakukan pekerjaan MapReduce.

Kiat Pro: Pengetahuan tentang SQL akan membantu dalam mempelajari Babi dan Sarang.

3) Bahasa Skrip:

MATLAB: Ini adalah bahasa yang digunakan untuk penambangan data. Beberapa orang mungkin berpendapat bahwa popularitasnya telah menurun. Tidak ada salahnya untuk memasukkannya ke dalam gudang senjata Anda. Ingat, MATLAB telah ada untuk waktu yang sangat lama, ditemukan pada akhir tahun 70-an sebagai alat untuk analisis data.

Python: Ini adalah salah satu bahasa skrip paling populer dan popularitasnya berasal dari tumpukan saat ini. Pustaka inti NumPy, SciPy, Pandas, matplotlib, IPython. Sempurna untuk pemodelan dan analisis. Ini memiliki satu kelemahan – skalabilitas untuk kumpulan data yang besar.

Kiat Pro: Python memiliki komunitas yang kuat dan paling baik digunakan untuk menggores situs web dan rekayasa data. Tebak apa? Sangat mudah sehingga orang dengan latar belakang non-pemrograman juga dapat menguasainya!

Pembelajaran mesin

Machine Learning (ML) bukan hanya kata buzz. Ini menemukan banyak utilitas di seluruh domain dan mendapatkan daya tarik yang luar biasa, dan karenanya menjadi keterampilan penting yang perlu dimiliki oleh para profesional data. Dalam ML, regresi, klasifikasi, dan segmentasi adalah area pembelajaran luas yang harus menjadi fokus analis.

Visualisasi data

Anda memiliki semua data ini; sekarang bagaimana Anda menghidupkannya? Tugas Anda, sebagai analis data, adalah membuat laporan yang menggugah, menemukan tren, dan mengomunikasikan temuan ini kepada petinggi. Alat visualisasi data yang harus dikuasai adalah Tableau, Microsoft Power BI, Oracle Visual Analyser, SAS Visual Analytics. Jika Anda menyukai R, Anda dapat menggunakan paket ggplot untuk membuat bagan dan grafik yang sangat interaktif.
Kiat Pro : Jangan hanya mempelajari alatnya. Coba pahami juga motif pengkodean data secara visual.

Panduan Memulai untuk Analisis Data

Memahami Database

Pada dasarnya digunakan untuk lebih memahami pelanggan, analisis basis data meluas dari analisis dasar hingga penambangan data yang kompleks melalui berbagai alat – Sistem Informasi Geografis (GIS) atau analisis teks. Langkah-langkah dasar untuk menganalisis database adalah mengekstrak, membersihkan, menggabungkan, menganalisis, dan mengimplementasikan.

Checkout: Gaji Analis Data di India

Data Munging atau Data Wrangling

Sebelum Anda mulai mengekstraksi wawasan dari rim data, data harus dibersihkan. Secara sederhana, seseorang perlu melakukan pekerjaan sebagai petugas kebersihan, yang berarti, membersihkan data secara manual dan memprosesnya dalam format terpadu sebelum dianalisis. Sejauh ini, excel telah digunakan untuk membersihkan dan memperkaya data, tetapi Stanford memulai debutnya dengan alat interaktif, sebuah pekerjaan dalam proses yang disebut Wrangler.

Kiat Pro: Coba Wrangler dan lihat bagaimana Anda dapat memanipulasi data dunia nyata dan mengekspornya untuk digunakan di Tableau atau R

Seorang analis data tidak memerlukan keterampilan tingkat lanjut seperti ilmuwan data. Namun, karena peran ini memiliki banyak segi dan pembelajaran adalah proses yang berkelanjutan, dengan sumber daya tambahan, Anda juga dapat menjadi ilmuwan data junior.

Pada dasarnya, matematika dan statistik (32%), ilmu komputer (19%), dan teknik (16%) sebagian besar merupakan bidang studi yang paling penting bagi seorang ilmuwan data. Analis data umumnya diharapkan mahir dengan bahasa seperti SAS dan/atau R.

Disarankan bagi orang-orang dengan latar belakang ilmu komputer untuk mengetahui pengkodean Python, Hadoop, dan SQL. Selain itu, bekerja dengan data tidak terstruktur merupakan bagian integral dari pekerjaan analis data. Merupakan ide bagus untuk terbiasa dengan database yang tidak terstruktur. Selain itu, seorang analis data harus menyerap kualitas seperti mengembangkan ketajaman bisnis atau keterampilan komunikasi/presentasi yang baik, karena keterampilan ini akan membantu tetap terdepan dalam permainan.

Pelajari kursus ilmu data online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Posting ini awalnya diterbitkan di Analytics India Magazine.