Saat ini, dengan pendalaman konsep operasi data, semakin banyak perusahaan yang menyadari nilai strategi bisnis berbasis data dan menekankan partisipasi semua karyawan dalam operasi data. Mengembangkan kemampuan menganalisis data juga merupakan tren masa depan. Jadi, tahukah Anda bagaimana menjadi seorang analis data yang baik dan bagaimana tetap kompetitif di pasar kerja? Berikut adalah 6 keterampilan utama yang perlu dikuasai oleh analis data.
1. Excel
Excel adalah alat analisis data dalam pekerjaan sehari-hari. Dan mudah untuk memulai dengan alat ini. Itu tidak hanya dapat membuat tabel dua dimensi sederhana, tabel bersarang yang kompleks, tetapi juga membuat diagram garis, diagram kolom, diagram batang, diagram area, diagram lingkaran, diagram radar, diagram kombo, diagram sebar, dll.
Selain itu, Excel dapat mengimplementasikan fitur yang lebih canggih, termasuk PivotTable (mirip dengan model analisis multidimensi BI Cube), dan fungsi kompleks seperti Vlookup. Itu dapat dengan mudah memproses ratusan ribu keping data.
Belajar excel adalah proses bertahap.
- Dasar : pemrosesan data tabel sederhana, pencetakan, kueri, pemfilteran, penyortiran
- Fungsi dan rumus : fungsi umum, penghitungan data lanjutan, rumus larik, referensi multidimensi
- Visualisasi : tampilan grafik, bagan lanjutan, plugin bagan
- PivotTable, pengembangan program VBA
2. SQL
Analis data harus terbiasa dengan database yang umum digunakan seperti Oracle, SQL Server, DB2, MySQL dan MongoDB. Selain itu, mereka tahu cara menulis SQL, termasuk berbagai fungsi statistik seperti join, group by, order by, different, sum, count, average, dll.
Selain penggunaan pernyataan SQL yang terampil, analis data juga harus mengetahui tentang proses penyimpanan dan pembacaan database. Ketika berhadapan dengan volume data yang besar, bagaimana menemukan cara untuk mempercepat program, mengurangi lalu lintas jaringan, dan meningkatkan keamanan database sangat penting.
3. Visualisasi Data
Hasil analisis data pada akhirnya disajikan kepada orang lain, dan keterampilan visualisasi juga merupakan ukuran tingkat analis data. Kami ingin memastikan bahwa jenis bagan dipilih untuk data dan hasilnya ditampilkan dengan cepat dan jelas.
Alat visualisasi data seperti D3.js, HighCharts, Tableau, dan PowerBI semuanya memiliki keunggulan masing-masing. Anda harus mahir dalam setidaknya satu alat visualisasi. Mau tahu tools apa saja yang bisa dipelajari.
Dalam kasus saya, saya sering menggunakan FineReport di tempat kerja, yang dirancang berdasarkan konsep "pengembangan tanpa kode". FineReport dapat langsung terhubung ke semua jenis database, dan nyaman serta cepat untuk menyesuaikan berbagai laporan kompleks dan dasbor .
Pada titik ini, jika Anda menguasai keterampilan di atas, Anda dapat dianggap sebagai analis yang berkualitas. Analis data pada tahap ini perlu mengetahui cara menggunakan alat untuk memproses data, memahami skenario bisnis, dan menganalisis serta memecahkan masalah dasar. Setelah itu, jika Anda ingin mempelajari teknologi dan bahkan berkembang ke arah ilmuwan data, Anda harus mempelajari keterampilan berikut.
4. Statistik
Pertama, Anda harus mempelajari statistik secara sistematis. Pembelajaran mesin murni menekankan kemampuan prediktif dan implementasi algoritme, tetapi statistik selalu menekankan kemampuan interpretasi. Anda perlu memahami prinsip-prinsip di balik data. Metode statistik berikut adalah semua yang dapat Anda pelajari.
- Metode statistik yang terkait dengan penambangan data : analisis regresi logistik multivariat, analisis regresi nonlinier, analisis diskriminan, dll.
- Metode kuantitatif : analisis sumbu waktu, model probabilitas, optimasi
- Analisis keputusan : analisis keputusan multiguna, pohon keputusan, diagram pengaruh, analisis sensitivitas
- Analisis keunggulan kompetitif : mempelajari konsep analitis dasar melalui proyek dan kasus sukses
- Prinsip basis data: model data, desain basis data
- Analisis prediktif : analisis sumbu waktu, analisis komponen utama, regresi nonparametrik, kontrol proses statistik
- Manajemen data : ETL (Ekstrak, Transformasi, Muat), tata kelola data, tanggung jawab manajemen, metadata
- Optimasi dan heuristik : integer programming, nonlinier programming, local explorer, super-inspiration (simulated annealing, genetic algorithm)
- Analisis data besar : pembelajaran konsep data tidak terstruktur, teknologi MapReduce, metode analisis data besar
- Data mining : clustering (metode k-means, metode segmentasi), aturan asosiasi, analisis faktor, analisis waktu bertahan hidup
- Simulasi komputer analisis risiko dan analisis operasional
- Analisis tingkat perangkat lunak : topik analitis di tingkat organisasi, pengguna TI dan bisnis, manajemen perubahan, topik data, presentasi, dan komunikasi
5. Bahasa Pemrograman
Kemahiran dalam beberapa bahasa pemrograman dapat membuat analisis data bekerja lebih fleksibel. Bahasa pemrograman cocok untuk semua jenis data. Sebagian besar dasbor baru dan menakjubkan dapat diimplementasikan dengan kode atau perangkat lunak menggambar.
6. Pembelajaran AI & Mesin
Kecerdasan buatan adalah salah satu topik terpanas saat ini, yaitu memberikan kecerdasan manusia ke mesin. Ada sejumlah besar alat yang menerapkan kecerdasan buatan, termasuk pencarian dan optimasi matematika, dan deduksi logis. Algoritma berdasarkan bionik dan psikologi kognitif, dan algoritma berdasarkan probabilitas dan ekonomi juga sedang dieksplorasi.
Dan pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan . Algoritma pembelajaran mesin adalah kelas algoritma yang secara otomatis menganalisis dan memperoleh aturan dari data dan menggunakan aturan untuk memprediksi data yang tidak diketahui. Ini telah banyak digunakan dalam penambangan data, visi komputer, pemrosesan bahasa alami, mesin pencari, diagnosis medis, analisis pasar sekuritas, dan bidang lainnya.
Jika Anda ingin menjadi analis data yang baik, Anda harus menjadi yang terdepan dalam ilmu data untuk memahami tren industri. Anda harus tahu tentang konsep kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Di masa depan, Anda mungkin dapat memperkenalkan teknologi ini ke dalam pekerjaan Anda secara inovatif.
Terakhir, tanyakan pada diri Anda lagi: apakah Anda benar-benar menyukai analisis data ? Ketika berhadapan dengan banyak data, apakah Anda merasa membosankan dan monoton atau menyenangkan dan menantang? Jika Anda memutuskan untuk bekerja sebagai analis data untuk waktu yang lama, atau Anda bertanya-tanya bagaimana melakukan transisi ke karir di bidang analisis data, Anda dapat mulai dengan meningkatkan keterampilan yang disebutkan di atas.
EmoticonEmoticon