8 Tips Belajar Data Analytics untuk Pemula

Kebutuhan profesional yang melek data terus meningkat. Mereka yang paham, mampu menangani, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk mendorong pengambilan keputusan akan jadi aset bagi tiap bisnis.

Kabar baiknya, siapa saja bisa belajar data analytics, baik dari background pendidikan STEM maupun Non-STEM.

Artikel ini membahas tips belajar data analytics untuk pemula, ditujukan untuk kamu yang ingin belajar dan lebih memahami data analysis maupun yang ingin berkarier sebagai data analyst.

Mengapa perlu belajar data analytics?

Secara sederhana, ada dua manfaat paling umum yang didapatkan ketika belajar data analytics.

Data digunakan di mana-mana

Data digunakan di mana pun dan kita menghasilkan data kapan pun dan di mana pun.

Contoh data yang dihasilkan setiap hari adalah:

• Trafik website
• Page views produk dan add to cart di ecommerce
• Engagement di media sosial
• Views di YouTube
• Jumlah followers, subscribers, dan connections

Data yang dihasilkan ini dapat diolah (dianalisis) dan dimanfaatkan oleh bisnis agar terus mengoptimalkan proses yang dijalankan dan meningkatkan performa mereka.

Di sinilah mengapa penting belajar data analytics.

Peluang kerja luas

In this world of big data, basic data literacy—the ability to analyze, interpret, and even question data—is an increasingly valuable skill.

– Janice H. Hammond, Senior Associate Dean for Culture and Community at Harvard Business School

Karena data digunakan di mana-mana, kebutuhan data analyst dan profesional yang melek data semakin dibutuhkan.

Saat artikel ini ditulis, terdapat 2.000+ lowongan pekerjaan data analyst dan pekerjaan yang serupa–membutuhkan skill dan melakukan data analysis.

Tips belajar data analytics

Fokus belajar kemampuan dasarnya

Hal yang paling penting dalam belajar data analytics adalah memahami dasar-dasar tentang data, mulai dari:

• Tipe-tipe data
• Mempersiapkan dan membersihkan data
• Metode analisis data
• Visualisasi data
• Menjawab pertanyaan berdasarkan data (data-driven)

Jika sudah paham kemampuan dasarnya, penggunaan tools akan terasa jauh lebih mudah.

Basic learning material lainnya yang perlu dipelajari adalah statistik dan coding.

Tools yang umum digunakan untuk analisis data biasanya membutuhkan basic coding skill untuk mengoperasikannya. Namun, tidak perlu khawatir, untuk mulai belajar kemampuan dasar analisis data, kamu bisa cek Trial Course Pacmann.

Rekomendasi tools yang bisa dipelajari di awal adalah Excel, Tableau, Python, dan SQL.

Hal penting dalam mempelajari tools adalah untuk:

• Memilah data
• Mengambil summary data
• Visualisasi data

Hal-hal dasar ini dapat dilakukan dengan tiga tools yang disebutkan tadi. Jadi, biasakan diri untuk menggunakannya.

Buat roadmap belajar

Ini adalah hal yang Pacmann sering sarankan setiap belajar skill baru, termasuk belajar data science.

Roadmap bermanfaat untuk mengarahkan upaya belajar dan mengukur progres belajar.

Berikut beberapa contoh roadmap belajar data analytics yang dapat dijadikan referensi:

• The 2023 Data Analyst Roadmap
• Data Analyst Roadmap 📊
• Data Analyst Learning Path

Perlu diingat, roadmap tersebut bukanlah pengganti kurikulum dan terdiri dari link, resources, bahan bacaan, tutorial, dll. yang sudah dikurasi–Pacmann juga pernah membahas tentang website dan course untuk belajar data analytics.

Jadi, silakan untuk disesuaikan dengan kebutuhan dan pace belajar masing-masing.

Belajar dari contoh nyata

Dengan mempelajari bagaimana profesional bisnis lainnya menggunakan data untuk memecahkan masalah, kamu akan dapat gambaran dan bisa mulai menempatkan diri di posisi mereka.

• Bagaimana cara mengevalusasi performa dengan data yang tersedia?
• Apa data-driven solution yang kamu tawarkan?

Case-based learning adalah pendekatan belajar yang sangat bermanfaat. Kamu akan lebih cepat catch up dan relate dengan apa yang dilakukan data analyst sehari-hari.

Termasuk juga menggunakan real data ketika melakukan analisis.

Pilih topik-topik yang kamu anggap menarik dan mulailah untuk mencari informasi mengenai datasetnya.

Dataset asli biasanya cukup berantakan, dan kamu harus bisa menyiapkan datanya sebelum melakukan analisis. Skill data cleaning dan data preparation ini akan jadi skill yang sangat dibutuhkan nantinya.

Bergabung dengan komunitas

Hal ini penting untuk tetap keep up dengan update yang ada di industri.

Selain itu, kamu juga akan dapat banyak informasi, tips, dan hal lainnya yang bermanfaat dari komunitas–termasuk lowongan pekerjaan.

Contoh yang paling dekat adalah komunitas data Pacmann di Discord (fasilitas bagi siapa saja yang sudah pernah mengikuti program Pacmann, baik itu Intro, Trial, maupun Full Program).

Selain itu, Reddit juga jadi salah satu sumber informasi dan komunitas data science paling aktif di internet.

Beberapa contoh Reddit forum yang menarik yang membahas tentang data antara lain:

• r/dataanalysis
• r/analytics
• r/statistics
• r/learnmachinelearning

Bergabung di bootcamp

Jika dirasa belajar secara otodidak kurang accountable–yang mana hal ini dirasakan oleh banyak orang, kamu mungkin bisa mempertimbangkan untuk bergabung ke bootcamp atau pelatihan intensif lainnya.

Selain menyediakan support dan lingkungan belajar yang mendukung, bootcamp dapat membantu proses belajar jadi lebih efektif dengan kurikulum yang disediakan.

Selain itu, bootcamp juga menyediakan career support yang sangat membantu bagi kamu yang ingin career switching.

Jika kamu merasa investasi dengan bergabung ke bootcamp adalah pilihan yang baik, cek program Analytics and Data Science Pacmann.

Pacmann menyediakan tidak hanya kurikulum yang mendalam, termasuk juga project yang dapat dijadikan sebagai portofolio. Siswa Pacmann akan mengerjakan kurang lebih satu portfolio setiap bulannya.

Bangun portofolio

Portofolio penting karena mencerminkan pencapaian, bukti hasil kerja, dan keterampilan kamu–cek ide-ide proyek data analysis untuk portofolio kamu.

Portofolio yang mampu menampilkan contoh dari beberapa karya terbaik kamu akan sangat membantu kamu stand out ketika dalam proses career switching.

Melalui portofolio, kamu juga dapat membangun personal branding dan menampilkan value diri ke lebih banyak orang.

Apply posisi internship atau entry-level

Ini bisa jadi batu loncatan untuk kamu menjadi data analyst atau profesional yang melek data.

Buat yang baru mulai bergabung ke industri, mengikuti internship sambil mempersiapkan portofolio adalah langkah yang tepat.

Beberapa perusahaan juga membuka lowongan pekerjaan untuk entry-level, yang sayang dilewatkan jika kamu merasa sudah punya persiapan dan cukup kompetitif.

Satu hal yang pasti adalah, kamu akan lebih banyak belajar ketika bekerja.

Update pengetahuan

Data industry terus berkembang setiap harinya, kamu harus cukup update dan terus mengasah skill-skill yang dibutuhkan.

Hal ini dapat dilakukan dengan:

• Belajar course baru,
• Mengikuti info di media sosial seperti Twitter,
• Mengikuti data analyst professionals dan konten-konten mereka,
• Menghadiri seminar dan conference, dsb.

Demikian pembahasan mengenai tips belajar data analytics untuk pemula.

Cek juga Trial Course Pacmann–course gratis yang menyajikan materi dan pengalaman belajar di Sekolah Data Pacmann.

Further reading:

A Beginner’s Guide to Data & Analytics

Is Data Analytics Hard? Tips for Rising to the Challenge