Don't Show Again Yes, I would!

4 Cara Belajar Data Analyst Pemula 2023

4 Cara Belajar Data Analyst Pemula 2023

Pelajarwajo.comData analyst adalah salah satu profesi yang sedang naik daun di era digital saat ini. Data analyst adalah orang yang mampu mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menyajikan data dengan cara yang bermakna dan berguna bagi pengambilan keputusan.

Data analyst juga harus memiliki kemampuan komunikasi, pemecahan masalah, dan berpikir kritis yang tinggi.

Namun, menjadi data analyst tidaklah mudah. Ada banyak hal yang harus dipelajari dan dikuasai, mulai dari konsep dasar statistika, algoritma, hingga pemrograman. Belum lagi tantangan yang dihadapi saat bekerja dengan data yang besar, kompleks, dan dinamis.

Bagaimana cara belajar data analyst pemula yang efektif dan menyenangkan?

Artikel ini akan memberikan panduan lengkap untuk kamu yang ingin belajar data analyst dari nol. Kami akan membahas langkah-langkah, sumber belajar, tips, dan contoh proyek yang bisa kamu lakukan untuk meningkatkan kemampuanmu sebagai data analyst.

Simak terus artikel ini sampai habis, ya!

Langkah-Langkah Cara Belajar Data Analyst Pemula

Belajar data analyst pemula tidak harus dilakukan secara sekaligus. Kamu bisa membaginya menjadi beberapa langkah yang lebih mudah dan terstruktur. Berikut adalah langkah-langkah yang kami sarankan untuk belajar data analyst pemula:

1. Pahami Konsep Dasar Statistika dan Matematika

Statistika dan matematika adalah fondasi utama dari data analyst. Tanpa memahami konsep dasar seperti mean, median, modus, standar deviasi, distribusi, korelasi, regresi, dan lain-lain, kamu akan kesulitan untuk menganalisis data dengan benar.

Kamu juga harus mengerti cara menghitung dan menginterpretasikan data dengan menggunakan rumus-rumus matematika.

Untuk mempelajari konsep dasar statistika dan matematika, kamu bisa menggunakan sumber belajar seperti buku, video, kursus online, atau website. Beberapa contoh sumber belajar yang bisa kamu coba adalah:

  • Statistics for Data Science and Business Analysis, kursus online yang mengajarkan statistika dasar hingga lanjutan dengan menggunakan contoh kasus nyata dan aplikasi Excel.
  • Mathematics for Machine Learning, spesialisasi online yang terdiri dari tiga kursus yang mengajarkan aljabar linear, kalkulus multivariat, dan analisis PCA untuk machine learning.
  • Khan Academy, website yang menyediakan video, latihan, dan kuis interaktif untuk mempelajari berbagai topik matematika, termasuk statistika dan probabilitas.

2. Pelajari Bahasa Pemrograman yang Populer untuk Data Analyst

Bahasa pemrograman adalah alat yang digunakan oleh data analyst untuk mengolah, menganalisis, dan menyajikan data. Ada banyak bahasa pemrograman yang bisa digunakan untuk data analyst, tetapi dua yang paling populer adalah Python dan R.

Kedua bahasa pemrograman ini memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, tetapi keduanya memiliki komunitas yang besar, library yang lengkap, dan sintaks yang mudah dipelajari.

Untuk mempelajari bahasa pemrograman Python atau R, kamu bisa menggunakan sumber belajar seperti buku, video, kursus online, atau website. Beberapa contoh sumber belajar yang bisa kamu coba adalah:

  • Python for Data Analysis, buku yang mengajarkan cara menggunakan Python untuk melakukan eksplorasi, manipulasi, dan visualisasi data dengan menggunakan library seperti NumPy, pandas, matplotlib, dan seaborn.
  • R for Data Science, buku yang mengajarkan cara menggunakan R untuk melakukan import, transformasi, visualisasi, dan pemodelan data dengan menggunakan library seperti tidyverse, ggplot2, dplyr, dan tidyr.
  • DataCamp, platform online yang menyediakan kursus interaktif untuk mempelajari berbagai topik data science, termasuk Python dan R.

Baca juga: 6 Rekomendasi Kursus Data Analyst Terbaik di 2023

3. Kuasai Alat dan Teknik Data Analyst yang Umum Digunakan

Selain bahasa pemrograman, data analyst juga harus menguasai alat dan teknik yang umum digunakan untuk melakukan analisis data. Beberapa alat dan teknik yang perlu kamu kuasai adalah:

  • SQL (Structured Query Language), bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengakses, memanipulasi, dan menganalisis data yang tersimpan di database relasional.
  • Excel, aplikasi spreadsheet yang digunakan untuk melakukan perhitungan, analisis, dan visualisasi data dengan menggunakan fungsi, formula, pivot table, chart, dan lain-lain.
  • Tableau, aplikasi visualisasi data yang digunakan untuk membuat dashboard dan laporan interaktif dengan menggunakan drag-and-drop interface.
  • Machine learning, cabang ilmu komputer yang memungkinkan data analyst untuk membuat model yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi atau rekomendasi.

Untuk menguasai alat dan teknik data analyst yang umum digunakan, kamu bisa menggunakan sumber belajar seperti buku, video, kursus online, atau website. Beberapa contoh sumber belajar yang bisa kamu coba adalah:

  • SQL for Data Analysis, kursus online yang mengajarkan dasar-dasar SQL hingga teknik-teknik lanjutan seperti join, subquery, window function, dan lain-lain.
  • Excel for Data Analysis and Visualization, kursus online yang mengajarkan cara menggunakan Excel untuk melakukan analisis dan visualisasi data dengan menggunakan fitur-fitur canggih seperti VBA, macros, power query, power pivot, dan lain-lain.
  • Tableau for Beginners, kursus online yang mengajarkan cara menggunakan Tableau untuk membuat dashboard dan laporan yang menarik dan informatif dengan menggunakan data nyata.
  • Machine Learning A-Z, kursus online yang mengajarkan berbagai algoritma machine learning seperti regresi, klasifikasi, clustering, natural language processing, deep learning, dan lain-lain dengan menggunakan Python dan R.

4. Lakukan Proyek Data Analyst yang Sesuai dengan Minat dan Tujuanmu

Setelah mempelajari teori dan konsep data analyst, langkah selanjutnya adalah melakukan proyek data analyst yang sesuai dengan minat dan tujuanmu. Proyek data analyst adalah cara terbaik untuk mengaplikasikan dan mengasah kemampuanmu sebagai data analyst.

Kamu juga bisa menambahkan proyek data analyst ke portofoliomu untuk menunjukkan kredibilitas dan kompetensimu kepada calon employer atau klien.

Untuk melakukan proyek data analyst, kamu bisa menggunakan data yang tersedia secara online, seperti di Kaggle, UCI Machine Learning Repository, atau Google Dataset Search. Kamu juga bisa menggunakan data yang berasal dari kehidupan sehari-hari, seperti data keuangan, kesehatan, atau hobi. Yang penting, pilihlah data yang menarik dan relevan bagi kamu.

Beberapa contoh proyek data analyst yang bisa kamu lakukan adalah:

  • Menganalisis data penjualan e-commerce dan memberikan insight tentang produk, pelanggan, dan strategi pemasaran yang paling efektif.
  • Menganalisis data cuaca dan memberikan prediksi tentang suhu, kelembaban, curah hujan, dan kualitas udara di berbagai lokasi.
  • Menganalisis data media sosial dan memberikan insight tentang sentimen, topik, dan tren yang sedang populer di kalangan pengguna.
  • Menganalisis data olahraga dan memberikan insight tentang performa, statistik, dan prediksi hasil pertandingan dari tim atau atlet favoritmu.

Untuk melakukan proyek data analyst, kamu harus mengikuti langkah-langkah berikut:

  • Tentukan tujuan dan pertanyaan yang ingin kamu jawab dengan menggunakan data.
  • Cari dan kumpulkan data yang sesuai dengan tujuan dan pertanyaanmu.
  • Eksplorasi dan bersihkan data untuk memastikan tidak ada kesalahan, inkonsistensi, atau nilai yang hilang.
  • Analisis dan visualisasikan data untuk mendapatkan insight, pola, atau hubungan yang menarik.
  • Buat laporan atau presentasi yang menjelaskan hasil analisismu dengan menggunakan narasi, grafik, tabel, atau dashboard yang informatif dan menarik.

Baca juga: 10 Tips Ampuh untuk Belajar Analisis Data dengan Cepat dan Efektif

Tips Belajar Data Analyst Pemula

Belajar data analyst pemula membutuhkan waktu, usaha, dan dedikasi yang tinggi. Namun, kamu bisa membuat proses belajarmu menjadi lebih efektif dan menyenangkan dengan mengikuti tips berikut:

  • Tentukan tujuan dan motivasimu untuk belajar data analyst. Apakah kamu ingin menjadi data analyst profesional, meningkatkan karir atau bisnismu, atau sekadar memuaskan rasa penasaranku? Tujuan dan motivasi yang jelas akan membantu kamu untuk tetap fokus dan bersemangat dalam belajar data analyst.
  • Pilih sumber belajar yang sesuai dengan gaya dan kecepatan belajarmu. Apakah kamu lebih suka belajar dengan membaca buku, menonton video, mengikuti kursus online, atau mencoba website? Apakah kamu lebih suka belajar secara mandiri atau bersama teman atau mentor? Pilihlah sumber belajar yang membuatmu nyaman dan tertarik untuk belajar data analyst.
  • Praktik, praktik, dan praktik. Tidak ada cara yang lebih baik untuk belajar data analyst selain dengan melakukan praktik. Jangan hanya menghafal teori atau konsep, tetapi cobalah untuk menerapkannya dengan menggunakan data nyata. Lakukan proyek data analyst yang sesuai dengan minat dan tujuanmu, dan tunjukkan hasilnya kepada orang lain. Dengan begitu, kamu akan mendapatkan feedback, pengalaman, dan kepercayaan diri yang berguna untuk menjadi data analyst yang handal.
  • Bergabung dengan komunitas data analyst. Belajar data analyst tidak harus dilakukan sendirian. Kamu bisa bergabung dengan komunitas data analyst yang ada di berbagai platform, seperti LinkedIn, Reddit, Stack Overflow, atau Meetup. Di sana, kamu bisa bertanya, berdiskusi, berbagi, atau belajar dari data analyst lain yang memiliki berbagai latar belakang, pengalaman, dan keahlian. Kamu juga bisa memperluas jaringan dan peluangmu di dunia data analyst.

Kesimpulan

Data analyst adalah profesi yang menarik dan menantang di era digital saat ini. Data analyst adalah orang yang mampu mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menyajikan data dengan cara yang bermakna dan berguna bagi pengambilan keputusan.

Data analyst juga harus memiliki kemampuan komunikasi, pemecahan masalah, dan berpikir kritis yang tinggi.

Untuk belajar data analyst pemula, kamu bisa mengikuti langkah-langkah berikut:

  • Pahami konsep dasar statistika dan matematika.
  • Pelajari bahasa pemrograman yang populer untuk data analyst, seperti Python atau R.
  • Kuasai alat dan teknik data analyst yang umum digunakan, seperti SQL, Excel, Tableau, atau machine learning.
  • Lakukan proyek data analyst yang sesuai dengan minat dan tujuanmu.

Kamu juga bisa mengikuti tips berikut untuk membuat proses belajarmu menjadi lebih efektif dan menyenangkan:

  • Tentukan tujuan dan motivasimu untuk belajar data analyst.
  • Pilih sumber belajar yang sesuai dengan gaya dan kecepatan belajarmu.
  • Praktik, praktik, dan praktik.
  • Bergabung dengan komunitas data analyst.

Dengan mengikuti langkah-langkah dan tips di atas, kami yakin kamu bisa menjadi data analyst pemula yang kompeten dan percaya diri. Selamat belajar data analyst, dan semoga sukses

Share:
Pelajar Wajo

Pelajar Wajo

Seorang pelajar dari wajo tapi bukan pelajar biasa, yang suka menulis artikel tetapi bukan sekedar tulisan. Semoga Bermanfaat

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *