Belajar Data Analyst dari Nol

Belajar Data Analyst dari Nol, data menjadi “emas baru” yang sangat berharga. Perusahaan dari berbagai sektor mengandalkan data untuk mengambil keputusan bisnis yang tepat. Inilah mengapa profesi Data Analyst semakin populer.

Jika kamu ingin belajar data analyst dari nol, kabar baiknya adalah kamu tidak harus memiliki latar belakang IT atau matematika yang kuat terlebih dahulu. Dengan strategi belajar yang tepat, siapa pun bisa menguasai keterampilan ini.

Dengan Sertifikasi Data Analyst, kamu dapat meningkatkan kredibilitas di mata perusahaan dan membuka peluang karier di bidang analisis data.

Apa Itu Data Analyst?

Data Analyst adalah seseorang yang bertugas mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menyajikan data sehingga bisa dipahami oleh pihak pengambil keputusan.

Misalnya, jika sebuah toko online ingin tahu produk apa yang paling laris di bulan tertentu, seorang Data Analyst akan mengolah data penjualan untuk memberikan jawabannya.

Tugas utama Data Analyst meliputi:

• Mengumpulkan data dari berbagai sumber.
• Membersihkan data agar siap dianalisis.
• Menggunakan alat analisis seperti Excel, SQL, atau Python.
• Membuat visualisasi data yang mudah dipahami.
• Memberikan insight berbasis data.

Skill Dasar yang Harus Dikuasai

Sebelum masuk ke pembahasan teknis, penting untuk tahu keterampilan apa saja yang wajib kamu kuasai saat belajar data analyst dari nol.

• Kemampuan Statistik Dasar → Untuk memahami pola dan tren.
• Bahasa Pemrograman → SQL, Python, atau R.
• Visualisasi Data → Menggunakan Tableau, Power BI, atau Google Data Studio.
• Pemahaman Bisnis → Agar analisis relevan dengan tujuan perusahaan.
• Komunikasi → Menyampaikan hasil analisis dengan jelas.

Cara Belajar Data Analyst dari Nol untuk Pemula

Kalau kamu baru memulai, ikuti langkah-langkah ini agar perjalanan belajarmu terstruktur dan efektif.

1. Mulai dari Dasar Analisis Data

Langkah pertama adalah memahami konsep analisis data itu sendiri. Pelajari bagaimana data dikumpulkan, diproses, dan digunakan.

Bisa dimulai dari membaca buku, artikel, atau mengikuti kursus gratis di platform seperti Coursera, Kaggle, atau YouTube.

2. Kuasai Microsoft Excel atau Google Sheets

Sebelum terjun ke bahasa pemrograman, kuasai dulu alat paling dasar yaitu Excel atau Google Sheets.
Kamu akan belajar fungsi-fungsi seperti VLOOKUP, Pivot Table, dan IF Statement yang sangat berguna untuk pengolahan data.

3. Pelajari SQL untuk Mengambil Data

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk mengambil data dari database.
Contoh query sederhana:

SELECT * FROM sales WHERE month = ‘January’;

Dengan SQL, kamu bisa mengambil data yang spesifik sesuai kebutuhan analisis.

(Sampai di sini pembahasan masih ringan dan mudah dicerna, sekarang kita masuk ke pembahasan yang lebih mendalam di bawah H3)

4. Belajar Python atau R untuk Analisis Lanjutan

Python adalah bahasa pemrograman populer di kalangan Data Analyst dan Data Scientist karena sintaksnya yang mudah dipahami.
Gunakan library seperti:

• Pandas untuk manipulasi data.
• Matplotlib dan Seaborn untuk visualisasi.
• NumPy untuk perhitungan matematis.

5. Latihan Membuat Visualisasi Data

Visualisasi data membantu membuat informasi lebih mudah dipahami.
Cobalah membuat grafik penjualan per bulan atau diagram batang untuk perbandingan kategori produk.
Gunakan alat seperti:

• Tableau
• Power BI
• Google Data Studio

6. Bangun Portofolio Data Analyst

Portofolio akan menjadi bukti keterampilanmu saat melamar pekerjaan.
Beberapa ide proyek untuk portofolio:

• Analisis tren penjualan e-commerce.
• Analisis data pelanggan.
• Prediksi penjualan menggunakan data historis.

Tips Sukses Belajar Data Analyst dari Nol

• Belajar konsisten walau hanya 1 jam per hari.
• Praktik langsung setiap kali mempelajari teori baru.
• Bergabung komunitas seperti forum atau grup Telegram Data Analyst.
• Ikut kompetisi data di Kaggle untuk mengasah kemampuan.

Kesimpulan

Belajar data analyst dari nol bukan hal yang mustahil. Dengan memahami dasar analisis data, menguasai alat-alat penting seperti Excel, SQL, dan Python, serta membangun portofolio yang solid, kamu bisa membuka peluang karier yang luas di dunia data.

Kuncinya adalah konsistensi belajar dan banyak berlatih. Semakin sering kamu mengolah data, semakin terasah insting analisis yang kamu milik