Bagaimana menjadi analis data dan mempersiapkan masa depan berbasis algoritma
Seorang analis data memanipulasi data untuk mencari nafkah. Di era di mana perusahaan menjadi semakin bergantung pada set data yang terus berkembang, ini adalah keterampilan yang lebih penting daripada sebelumnya. Itu juga sangat diminati.
Salah satu faktor pendorong besar di pasar pekerjaan masa depan adalah Internet Of Things (IoT), yang mengacu pada semua perangkat di rumah Anda yang terhubung ke web. Semua hub pintar, bola lampu, dan lemari es ini menghasilkan data dalam jumlah besar bagi perusahaan untuk bekerja sama (baik atau buruk), dan analitik data akan memainkan peran besar dalam industri ini di masa mendatang, menurut perusahaan analisis teknologi Foote Partners.
Jika Anda mencari lini kerja bukti masa depan dengan peluang besar yang berpotensi dapat Anda nikmati dari rumah, menjadi analis data mungkin tepat untuk Anda. Mari kita lihat keterampilan yang perlu Anda pelajari, dan bagaimana Anda bisa memulai.
Apa yang dilakukan seorang analis data?
Seorang analis data adalah seseorang yang menarik "wawasan berguna" dari set data besar. Itu berarti menerjemahkan angka ke dalam Bahasa Inggris. Mereka mungkin membuat laporan dan visualisasi untuk menampilkan informasi ini, dan untuk menunjukkan korelasi atau tren yang bermanfaat. Perusahaan kemudian dapat menggunakan ini untuk menginformasikan keputusan mereka.
Analis data dapat bekerja dalam satu organisasi, atau mungkin mengambil banyak klien sebagai bagian dari agensi.
Untuk pemasaran, seorang analis data mungkin dapat menentukan persentase besar pelanggan yang membeli produk X adalah mahasiswa psikologi wanita. Mereka kemudian dapat merekomendasikan bahwa target klien yang demografis lebih banyak dengan pemasaran di masa depan. Atau, mereka mungkin melihat tren yang menunjukkan semakin banyak pria sekarang menjadi tertarik pada produk. Ini juga sesuatu yang dapat dimanfaatkan oleh bisnis. Mereka mungkin lebih lanjut menemukan ini adalah demografi yang saat ini tidak dapat dipenuhi oleh kompetisi.
Seorang analis data menerjemahkan angka ke dalam Bahasa Inggris
Contoh praktis lain datang dari Forecastwatch.com, yang mengumpulkan perkiraan dari ribuan laporan yang berbeda dan membandingkannya dengan laporan manusia yang sebenarnya tentang seperti apa cuaca itu. Dengan menggunakan semua informasi ini, peramal kemudian dapat memperbaiki dan meningkatkan model mereka.
Sumber dan peran data
Kumpulan data ini dapat berasal dari sejumlah sumber yang berbeda: statistik penjualan, kartu loyalitas, akun pengguna, umpan balik pelanggan, aplikasi dan perangkat lunak, analisis lalu lintas situs web, riset pasar, studi laboratorium, dan banyak lagi.
Sebagian besar pekerjaan ini akan melibatkan pembuatan laporan, yang akan memberikan wawasan dan tren yang mungkin berguna bagi manajemen. Analis data juga akan diminta untuk mendapatkan data untuk "berbicara" ketika mengambilnya dari berbagai sumber. Mereka mungkin diminta untuk menghapus data yang salah (pembersihan). Mereka bahkan kadang-kadang diminta untuk "memijat" data untuk membuatnya sedikit lebih setuju dengan tujuan organisasi!
Ini bisa menjadi pekerjaan yang menyenangkan dan bermanfaat, dan Anda dapat membantu mengarahkan arah perusahaan berdasarkan wawasan cerdas yang digerakkan oleh data. Namun, itu juga bisa menjadi pekerjaan yang sangat membosankan, hanya beberapa langkah yang dihapus dari entri data. Menjaga satu spreadsheet tidak menantang atau bermanfaat bagi kebanyakan orang. Peran Anda akan tergantung pada organisasi dan tempat Anda di dalamnya.
Apa perbedaan antara analis data dan ilmuwan data?
Satu perbedaan yang berguna untuk dipahami adalah perbedaan antara ilmuwan data dan analis data. Garis bisa menjadi sedikit kabur, tetapi umumnya para ilmuwan data bekerja lebih banyak dengan pembelajaran mesin dan pemodelan prediktif. Mereka menggunakan data untuk membuat prediksi tentang masa depan, dan umumnya memiliki latar belakang yang lebih kuat dalam matematika, statistik, dan pengkodean komputer.
Ilmuwan data juga bekerja dengan AI dan pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin pada dasarnya adalah versi yang lebih besar dan otomatis dari apa yang dilakukan analis data, dengan algoritma yang mencari pola dalam kumpulan data raksasa, sehingga mereka pada akhirnya dapat belajar mengidentifikasi elemen-elemen tertentu di dalam gambar, mendeteksi bahasa manusia alami, atau membuat keputusan tentang iklan. Sebagai ilmuwan data, Anda dapat menulis kode dengan Python dan SQL untuk membantu mengambil data ini dan menggunakannya.
Baca lebih lajut: Cloud AutoML Vision: Latih model pembelajaran mesin Anda sendiri
Gaji rata-rata untuk seorang analis data adalah $ 64.975 per tahun menurut Memang.com, sedangkan gaji rata-rata untuk seorang ilmuwan data adalah $ 120.730.
Jika Anda tertarik untuk menjadi ilmuwan data, dan bekerja dengan algoritma pembelajaran mesin mutakhir, tempat yang bagus untuk memulai adalah dengan Bundel Sertifikasi Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data.
Keterampilan, kualifikasi, dan alat
Meskipun tidak penting, gelar dalam mata pelajaran berikut dapat berguna bagi analis data:
- Matematika
- Ilmu Komputer
- Statistik
- Ekonomi
- Bisnis
Sejumlah keterampilan khusus juga akan sangat berguna dan tentu saja layak untuk dikembangkan. Untungnya, web sekarang membuatnya lebih mudah dari sebelumnya untuk memperoleh keterampilan dan sertifikasi ini dari rumah. Udemy memberikan kursus yang bermanfaat untuk hampir setiap keterampilan yang Anda butuhkan sebagai analis dengan harga di bawah $ 20 dalam kebanyakan kasus. Inilah yang baik untuk diketahui.
Unggul
Ini tidak glamor, tetapi banyak analis data menghabiskan banyak waktu di Excel, membuat tabel dan persamaan rumit. Saat melakukan wawancara atau melamar pertunjukan jangka pendek, Anda mungkin akan diminta untuk menunjukkan keterampilan Excel yang lebih baik. Jadi, bersiaplah!
Coba Kursus Udemy: Microsoft Excel – Excel Dari Beginner ke Advanced.
SQL
SQL adalah singkatan dari Structure Query Language dan merupakan bahasa deklaratif untuk membuat dan mengambil data dari database. Jika Anda mencoba mengambil data dari pengguna situs web tertentu, kemungkinan Anda akan melakukan ini dengan berbicara dengan database yang disimpan di server menggunakan SQL. SQL terlihat menakutkan pada awalnya, tetapi cukup mudah untuk membuat Anda berpikir dan bisa sangat kuat begitu Anda melakukannya.
Coba Kursus Udemy: SQL Bootcamp Lengkap.
Baca lebih lajut: SQL primer untuk pengembang aplikasi Android
Google Analytics
Google Analytics menganalisis kinerja situs web dan aplikasi. Ia mengumpulkan data tentang jumlah pengunjung, dari mana pengunjung itu berasal, situs web mana yang mereka kunjungi, dan banyak lagi. Anda bahkan dapat melacak pengunjung mana yang membeli produk dan halaman yang mereka lihat pertama kali.
Cobalah kursus Udemy dan menjadi tersertifikasi: Sertifikasi Google Analytics: Bersertifikat dan Dapatkan Lebih Banyak.
Python
Pada akhir yang lebih maju, seorang analis data atau ilmuwan data mungkin perlu mempelajari beberapa keterampilan pengkodean dasar atau bahkan maju. Ini dapat digunakan untuk mengekstraksi data lebih efisien dari sumber yang berbeda, untuk memanipulasinya dengan cara yang bermanfaat, atau untuk menyajikannya dalam visualisasi yang cantik untuk klien. Python adalah bahasa yang sangat fleksibel dan serbaguna, yang membuatnya menjadi pilihan populer dalam analitik data.
Coba: Pelajari Masterclass Pemrograman Python dari Udemy.
Apache Hadoop
Hadoop adalah seperangkat alat sumber terbuka yang memungkinkan untuk memanipulasi set data besar yang didistribusikan di beberapa komputer. Ini berguna untuk bekerja dengan set data yang sangat besar yang membutuhkan beberapa server hanya untuk menyediakan kapasitas penyimpanan. Berguna untuk analisis data lebih lanjut dan peran ilmu data.
Dengan banyak hal yang perlu dikerjakan, kami merekomendasikan The Ultimate Hands-On Hadoop – Menjinakkan Data Besar Anda dari Udemy.
Apache Spark
Spark adalah kerangka kerja komputasi cluster dengan API yang kuat untuk menulis program cepat di Java, Python, atau sejumlah bahasa lain. Alat yang lebih canggih ini kemungkinan akan digunakan bersama dengan Hadoop.
Dari guru yang sama dengan Hands-On Hadoop, Menjinakkan Big Data dengan Apache Spark dan Python – Hands On !, adalah pengantar yang bagus.
Tentu saja, ada keterampilan khusus berbeda yang mungkin diperlukan untuk peran tertentu, tetapi Anda harus dapat mengidentifikasi ini ketika Anda mulai mencari pekerjaan. Pastikan untuk membaca spesifikasi pekerjaan dengan cermat!
Anda juga dapat mencoba salah satu dari beberapa sertifikasi analisis data komprehensif, seperti: Sertifikasi Prestasi Profesional dalam Ilmu Data dari Universitas Columbia, atau Certified Analytics Professional dari INFORMS. Cloudera juga menawarkan opsi yang lebih terjangkau: Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst.
Apakah menjadi analis data tepat untuk Anda?
Jika Anda menyukai gagasan bekerja dengan data, maka ya! Ini pilihan yang bagus bagi mereka yang menginginkan pekerjaan yang kemungkinan hanya akan meningkatkan permintaan selama beberapa tahun mendatang.
IoT dan pembelajaran mesin akan memainkan peran besar dalam membentuk pasar kerja masa depan, jadi ini adalah langkah yang sangat cerdas dan berpikiran maju. Seorang analis data sering dapat bekerja online jika mereka ingin tinggal di rumah, dan ada banyak peluang perkembangan karier sebagai ilmuwan data.
Jadi apa yang Anda pikirkan? Apakah Anda berencana untuk menjadi analis data? Beri tahu kami di bagian komentar di bawah!
Lebih banyak posting tentang Pekerjaan Masa Depan
Bagaimana cara menggunakan LinkedIn dan mendapatkan pekerjaan impian Anda!
Bagaimana menemukan pekerjaan menulis online sebagai copywriter
7 ide penghasilan pasif mudah untuk menghasilkan uang saat Anda tidur
Tingkatkan karier dan gaji Anda sebagai analis keamanan informasi
Cara bekerja sebagai pengembang perangkat lunak online: Semua yang perlu Anda ketahui
Keramaian sisi mudah dapat Anda gunakan untuk mulai menghasilkan uang hari ini
