Isi

• Apa yang dilakukan seorang analis data?
• Sumber dan peran data
• Apa perbedaan antara analis data dan ilmuwan data?
• Keterampilan, kualifikasi, dan alat
• Unggul
• SQL

Seorang analis data memanipulasi data untuk mencari nafkah. Di era di mana perusahaan menjadi semakin bergantung pada set data yang terus berkembang, ini adalah keterampilan yang lebih penting daripada sebelumnya. Itu juga sangat diminati.

Salah satu faktor pendorong besar di pasar pekerjaan masa depan adalah Internet Of Things (IoT), yang mengacu pada semua perangkat di rumah Anda yang terhubung ke web. Semua hub pintar, bola lampu, dan lemari es ini menghasilkan data dalam jumlah besar bagi perusahaan untuk bekerja sama (baik atau buruk), dan analitik data akan memainkan peran besar dalam industri ini di masa mendatang, menurut perusahaan analisis teknologi Foote Partners.

Jika Anda mencari lini kerja bukti masa depan dengan peluang besar yang berpotensi dapat Anda nikmati dari rumah, menjadi analis data mungkin tepat untuk Anda. Mari kita lihat keterampilan yang perlu Anda pelajari, dan bagaimana Anda bisa memulai.

Apa yang dilakukan seorang analis data?

Seorang analis data adalah seseorang yang menarik "wawasan berguna" dari set data besar. Itu berarti menerjemahkan angka ke dalam Bahasa Inggris. Mereka mungkin membuat laporan dan visualisasi untuk menampilkan informasi ini, dan untuk menunjukkan korelasi atau tren yang bermanfaat. Perusahaan kemudian dapat menggunakan ini untuk menginformasikan keputusan mereka.

Analis data dapat bekerja dalam satu organisasi, atau mungkin mengambil banyak klien sebagai bagian dari agensi.

Untuk pemasaran, seorang analis data mungkin dapat menentukan persentase besar pelanggan yang membeli produk X adalah mahasiswa psikologi wanita. Mereka kemudian dapat merekomendasikan bahwa target klien yang demografis lebih banyak dengan pemasaran di masa depan. Atau, mereka mungkin melihat tren yang menunjukkan semakin banyak pria sekarang menjadi tertarik pada produk. Ini juga sesuatu yang dapat dimanfaatkan oleh bisnis. Mereka mungkin lebih lanjut menemukan ini adalah demografi yang saat ini tidak dapat dipenuhi oleh kompetisi.

Seorang analis data menerjemahkan angka ke dalam Bahasa Inggris

Contoh praktis lain datang dari Forecastwatch.com, yang mengumpulkan perkiraan dari ribuan laporan yang berbeda dan membandingkannya dengan laporan manusia yang sebenarnya tentang seperti apa cuaca itu. Dengan menggunakan semua informasi ini, peramal kemudian dapat memperbaiki dan meningkatkan model mereka.

Sumber dan peran data

Kumpulan data ini dapat berasal dari sejumlah sumber yang berbeda: statistik penjualan, kartu loyalitas, akun pengguna, umpan balik pelanggan, aplikasi dan perangkat lunak, analisis lalu lintas situs web, riset pasar, studi laboratorium, dan banyak lagi.

Sebagian besar pekerjaan ini akan melibatkan pembuatan laporan, yang akan memberikan wawasan dan tren yang mungkin berguna bagi manajemen. Analis data juga akan diminta untuk mendapatkan data untuk "berbicara" ketika mengambilnya dari berbagai sumber. Mereka mungkin diminta untuk menghapus data yang salah (pembersihan). Mereka bahkan kadang-kadang diminta untuk "memijat" data untuk membuatnya sedikit lebih setuju dengan tujuan organisasi!

Ini bisa menjadi pekerjaan yang menyenangkan dan bermanfaat, dan Anda dapat membantu mengarahkan arah perusahaan berdasarkan wawasan cerdas yang digerakkan oleh data. Namun, itu juga bisa menjadi pekerjaan yang sangat membosankan, hanya beberapa langkah yang dihapus dari entri data. Menjaga satu spreadsheet tidak menantang atau bermanfaat bagi kebanyakan orang. Peran Anda akan tergantung pada organisasi dan tempat Anda di dalamnya.

Apa perbedaan antara analis data dan ilmuwan data?

Satu perbedaan yang berguna untuk dipahami adalah perbedaan antara ilmuwan data dan analis data. Garis bisa menjadi sedikit kabur, tetapi umumnya para ilmuwan data bekerja lebih banyak dengan pembelajaran mesin dan pemodelan prediktif. Mereka menggunakan data untuk membuat prediksi tentang masa depan, dan umumnya memiliki latar belakang yang lebih kuat dalam matematika, statistik, dan pengkodean komputer.

Ilmuwan data juga bekerja dengan AI dan pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin pada dasarnya adalah versi yang lebih besar dan otomatis dari apa yang dilakukan analis data, dengan algoritma yang mencari pola dalam kumpulan data raksasa, sehingga mereka pada akhirnya dapat belajar mengidentifikasi elemen tertentu di dalam gambar, untuk mendeteksi bahasa manusia alami, atau untuk membuat keputusan tentang iklan. Sebagai ilmuwan data, Anda dapat menulis kode dengan Python dan SQL untuk membantu mengambil data ini dan menggunakannya.

Baca lebih lajut: Cloud AutoML Vision: Latih model pembelajaran mesin Anda sendiri

Gaji rata-rata untuk seorang analis data adalah $ 64.975 per tahun menurut Memang.com, sedangkan gaji rata-rata untuk seorang ilmuwan data adalah $ 120.730.

Jika Anda tertarik untuk menjadi ilmuwan data, dan bekerja dengan algoritma pembelajaran mesin mutakhir, tempat yang bagus untuk memulai adalah dengan Bundel Sertifikasi Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data.

Keterampilan, kualifikasi, dan alat

Meskipun tidak penting, gelar dalam mata pelajaran berikut dapat berguna bagi analis data:

• Matematika
• Ilmu Komputer
• Statistik
• Ekonomi
• Bisnis

Sejumlah keterampilan khusus juga akan sangat berguna dan tentu saja layak untuk dikembangkan. Untungnya, web sekarang membuatnya lebih mudah dari sebelumnya untuk memperoleh keterampilan dan sertifikasi ini dari rumah. Udemy memberikan kursus yang bermanfaat untuk hampir setiap keterampilan yang Anda butuhkan sebagai analis dengan harga di bawah $ 20 dalam kebanyakan kasus. Inilah yang baik untuk diketahui.

Unggul

Ini tidak glamor, tetapi banyak analis data menghabiskan banyak waktu di Excel, membuat tabel dan persamaan rumit. Saat melakukan wawancara atau melamar pertunjukan jangka pendek, Anda mungkin akan diminta untuk menunjukkan keterampilan Excel yang lebih baik. Jadi sikatlah!

Coba Kursus Udemy: Microsoft Excel - Excel Dari Beginner ke Advanced.

SQL

SQL adalah singkatan dari Structure Query Language dan merupakan bahasa deklaratif untuk membuat dan mengambil data dari database. Jika Anda mencoba mengambil data dari pengguna situs web tertentu, kemungkinan Anda akan melakukan ini dengan berbicara dengan database yang disimpan di server menggunakan SQL. SQL terlihat menakutkan pada awalnya, tetapi cukup mudah untuk membuat Anda berpikir dan bisa sangat kuat begitu Anda melakukannya.

Coba Kursus Udemy: SQL Bootcamp Lengkap.