real
        time web analytics

Info

Keterampilan yang Harus Dimiliki Data Analis


TOPCAREER.ID – Data analis dinilai menjadi pekerjan yang bakal dibutuhkan di masa mendatang. Tapi untuk menjadi data scientist itu, perlu memiliki keterampilan yang luas di bidang teknologi dan bisnis. Berikut lima keterampilan penting yang dimiliki data analis:

1. Machine learning dan Artificial Intelligence (AI)

Machine learning dan artificial intelligence adalah salah satu keterampilan baru yang diperlukan agar seorang analis data mahir, dengan kedua teknologi ini semakin lazim dalam biasnis saat ini.

AI adalah kapabilitas pemrograman yang lebih luas, lebih adaptif, sedangkan machine learning adalah bangunan spesifik mesin untuk memproses data dan terus belajar proses tertentu. Data Analyst dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk melakukan tugas-tugas yang tepat, seperti menganalisis data pelanggan, memprediksi skor timbal dan kemudian melakukan peramalan penjualan.

2. Berpikir kritis dan strategis

Dengan evolusi data dan analisis data yang konstan, mereka yang bekerja di lapangan perlu terus belajar dan mengikuti perkembangan industri. Memanfaatkan ketajaman bisnis yang solid membantu analis data mengidentifikasi dan menemukan solusi untuk masalah yang timbul, dengan tidak hanya menyajikan data kepada karyawan tetapi juga menjelaskan apa artinya. 

Pada dasarnya, analis data dapat membuat cerita dengan data dan membawanya dari sekadar angka atau persentase ke masalah atau solusi dalam bisnis. Secara praktis, para ilmuwan data dapat memprediksi bagaimana bisnis akan terpengaruh, memberi nasihat tentang bagaimana memandu bisnis ke arah yang benar.

3. Statistik terapan

Metode pembelajaran yang lebih tradisional, analisis data adalah perpanjangan dari statistik terapan, dengan integral pembelajaran berbasis matematika untuk pertumbuhan Anda sebagai analis data. Dengan menyempurnakan ini, statistik terapan membantu Anda memahami ringkasan, mendeskripsikan bentuk grafik, dan menganalisis semua data dasar.

Mengukur kecenderungan, variabilitas dan distribusi pengambilan sampel data adalah langkah-langkah kunci dalam cara menyajikan data di tingkat tertinggi.

4. Online Analytical Processing (OLAP)

OLAP memungkinkan analis data untuk menganalisis informasi dari berbagai sistem database secara bersamaan. Seorang analis dapat menggunakan OLAP untuk mengekstraksi dan melihat data bisnis dari berbagai sudut pandang. 

Dibagi menjadi kubus, OLAP menciptakan data multidimensi dengan sumber yang berbeda dan tidak terkait, memungkinkan analisis multidimensi dan mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih baik. 

5. Keterampilan Pemrograman dengan SQL dan Python

Structured Query Language (SQL) adalah salah satu komponen ilmu data yang lebih tradisional, dan meskipun tidak seterkenal dulu, ia masih merupakan keterampilan yang penting untuk dipelajari. Seorang analis data yang berhasil perlu dapat menulis dan menjalankan pertanyaan yang kompleks, memungkinkan Anda untuk menambah, menghapus, dan mengekstrak informasi dari database.

Pengkodean python adalah salah satu bahasa pengkodean yang paling umum, di samping Java, Perl atau C / C ++. Sangat serbaguna, Python dapat membantu semua proses ilmu data. Memungkinkan Anda mengimpor tabel SQL ke dalam kode Anda dengan mudah, ini membuat kumpulan data dan memungkinkan Anda menemukan siapa pun di Google.

 

Rekomendasi

Terkait