Di era digital seperti sekarang, data adalah emas baru. Setiap detik, jutaan data dihasilkan dari media sosial, transaksi e-commerce, sensor IoT, hingga aplikasi mobile. Tapi, tanpa seseorang yang mampu menganalisis dan memahami data, semua informasi itu hanya akan jadi tumpukan angka tak bermakna.
Nah, di sinilah peran Data Analyst jadi sangat penting. Profesi ini bertugas menggali informasi dari data, membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih cerdas, dan bahkan memprediksi tren masa depan. Menariknya, kebutuhan terhadap Data Analyst terus meningkat di seluruh dunia, termasuk Indonesia.
Lalu, gimana caranya belajar jadi Data Analyst dari nol? Artikel ini akan jadi panduan lengkap buat kamu, mulai dari pengertian, skill yang dibutuhkan, tools yang wajib dikuasai, hingga rekomendasi tempat belajar — baik yang gratis maupun berbayar.
Apa Itu Data Analyst?
Secara sederhana, Data Analyst adalah seseorang yang bertugas mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data agar bisa digunakan untuk pengambilan keputusan.
Mereka biasanya bekerja sama dengan tim marketing, sales, produk, dan eksekutif untuk memberikan insight berdasarkan data. Contoh nyatanya:
- Seorang data analyst di e-commerce akan menganalisis perilaku belanja pengguna, lalu memberi saran fitur atau promo yang paling diminati.
- Di dunia kesehatan, data analyst membantu rumah sakit dalam mengevaluasi efektivitas pengobatan pasien atau pola penyebaran penyakit.
Skill yang Harus Dikuasai Seorang Data Analyst
Untuk jadi data analyst yang kompeten, kamu perlu menguasai kombinasi hard skill dan soft skill berikut:
1. Hard Skill
- Microsoft Excel: Wajib! Banyak analisis sederhana bisa dilakukan dengan Excel.
- SQL: Untuk mengambil dan mengelola data dari database.
- Statistik Dasar: Memahami mean, median, regresi, korelasi, dll.
- Bahasa Pemrograman (Python atau R): Terutama untuk data cleaning dan visualisasi.
- Data Visualization: Menggunakan tools seperti Tableau, Power BI, atau Matplotlib.
- Google Sheets / Spreadsheet: Alternatif Excel, tapi berbasis cloud.
2. Soft Skill
- Critical thinking: Mampu berpikir logis dan sistematis.
- Problem solving: Mencari jawaban lewat data, bukan asumsi.
- Communication: Bisa menjelaskan insight data ke orang non-teknis.
- Attention to detail: Karena salah titik koma bisa bikin hasil analisis keliru.
Tools Penting yang Digunakan Data Analyst
Berikut beberapa tools populer yang wajib kamu kenal (dan kuasai):
| Tool | Fungsi Utama | Gratis/Berbayar |
|---|---|---|
| Microsoft Excel | Analisis data sederhana | Berbayar |
| Google Sheets | Alternatif Excel berbasis online | Gratis |
| SQL (MySQL, PostgreSQL) | Query data dari database | Gratis |
| Python (pandas, numpy) | Analisis & visualisasi data | Gratis |
| Tableau | Visualisasi data interaktif | Berbayar (ada versi gratis) |
| Power BI | Visualisasi data by Microsoft | Gratis (basic version) |
| Looker Studio (ex-Data Studio) | Visualisasi berbasis cloud Google | Gratis |
Langkah-Langkah Belajar Data Analyst untuk Pemula
Berikut roadmap atau urutan belajar yang bisa kamu ikuti dari nol:
1. Pahami Dasar-Dasar Data dan Statistik
Pelajari apa itu data, jenis-jenis data, hingga statistik dasar seperti rata-rata, median, modus, deviasi standar, dan distribusi data.
Rekomendasi Belajar:
2. Kuasai Excel dan Spreadsheet
Mulailah latihan membuat tabel, filter, pivot table, hingga rumus dasar seperti VLOOKUP, IF, SUMIF.
Rekomendasi Belajar:
- ExcelIsFun (YouTube)
- Google Spreadsheet Training
3. Belajar SQL
SQL digunakan untuk “mengobrol” dengan database. Fokuslah pada SELECT, JOIN, GROUP BY, dan WHERE.
Rekomendasi:
- Mode Analytics SQL Tutorial (gratis)
- Khan Academy SQL
- LeetCode SQL (latihan soal)
4. Pelajari Python untuk Analisis Data
Gunakan library seperti Pandas, Numpy, Matplotlib, dan Seaborn.
Rekomendasi:
- DataCamp
- Kaggle Courses
- YouTube channel “freeCodeCamp.org”
5. Belajar Visualisasi Data
Belajar membuat dashboard atau grafik yang mudah dipahami oleh stakeholder non-teknis.
📚 Rekomendasi:
- Tableau Public (gratis)
- Google Looker Studio
- Power BI Dashboard 101 (YouTube)
6. Kerjakan Proyek Mini
Latih skill kamu dengan proyek nyata seperti:
- Menganalisis data penjualan dari Tokopedia
- Dashboard penjualan fiktif untuk UMKM
- Visualisasi tren Google Search menggunakan Google Trends
Studi Kasus: Karier Data Analyst di Indonesia
Fakta: Banyak lulusan non-IT kini beralih profesi jadi data analyst. Misalnya, lulusan ekonomi, akuntansi, bahkan sastra.
Contoh nyata:
- Maya, 27 tahun, lulusan Akuntansi, bekerja sebagai data analyst di startup fintech. Awalnya hanya jago Excel, kini sudah menguasai SQL dan Python setelah ikut bootcamp 4 bulan.
- Andi, 23 tahun, lulusan teknik mesin yang jadi data analyst freelance dan membantu UMKM menganalisis data penjualan mereka lewat Google Sheets dan Looker Studio.
Rekomendasi Tempat Belajar Data Analyst (Gratis & Berbayar)
Platform Gratis:
- YouTube (freeCodeCamp, Alex The Analyst, Codebasics)
- Kaggle.com (Latihan soal + project data)
- Coursera (audit mode)
- Dataquest (level dasar gratis)
Platform Berbayar:
- RevoU (Mini Course & Full Course Data Analytics)
- Harisenin.com (Bootcamp murah untuk pemula)
- Dicoding (Path belajar data analyst dengan sertifikat)
- Udemy (Kursus berbahasa Indonesia & Inggris)
Tips Belajar Data Analyst untuk Pemula
- Konsisten itu lebih penting daripada cepat. Belajar 1 jam/hari jauh lebih baik daripada 6 jam seminggu sekali.
- Gabungkan teori dan praktek. Jangan hanya menonton video, langsung coba praktikkan.
- Ikut komunitas. Gabung di grup Telegram, Discord, atau LinkedIn biar gak belajar sendirian.
- Bangun portofolio. Upload hasil analisismu di GitHub, Medium, atau Notion.
- Jangan takut salah. Error adalah bagian dari belajar data.
Baca Juga: Cara Menggunakan ChatGPT untuk Belajar
Kesimpulan: Semua Orang Bisa Belajar Data Analyst
Profesi Data Analyst bukan cuma buat orang IT. Dengan tekad, latihan, dan resource yang tepat, siapapun bisa mulai dari nol dan menjadikannya karier yang menjanjikan.
Sekarang kamu sudah punya panduan lengkap untuk mulai belajar. Pilih platform, tentukan jam belajar, dan mulai proyek kecil pertama kamu. Karena semakin cepat kamu mulai, semakin cepat kamu bisa menaklukkan dunia data!
