Data analyst kuliah apa?

Analisis data belajar bidang apa? Apa jurusan jadi data analyst?

Okey, gini lah. Aku ni, kan, tak lah expert sangat bab data analyst ni. Tapi, kalau kau tanya aku, bidang apa nak belajar kalau minat nak jadi data analyst… Haa, aku rasa macam ada je jawapan yang boleh aku share.

Kau tahu tak, dulu aku pernah lah join satu workshop kat KL, rasanya macam tahun 2018 atau 2019 camtu, harga dia dalam RM300 lebih kot. Tajuk dia pasal big data. Masa tu, penceramah tu ada cakap, kalau nak jadi data analyst ni, backgroundcomputer science tu memang advantage gila.

Kenapa? Sebab dalam computer science, kau akan belajar pasal statistics, algorithms, macam mana nak handledata banyak-banyak tu. Dia macam, tools dah ada, tinggal nak guna je. Aku pun angguk-angguk je lah masa tu, walaupun tak berapa faham sangat.

Tapi, yang aku faham, data analyst ni macam detective. Dia cari clues dalam data, lepas tu dia cuba nak solvemystery. Kiranya, computer science ni bagi kau skill nak guna toolsdetective tu lah. Kalau kau tanya aku, computer science memang power untuk jadi data analyst. Itu pendapat aku je lah.

Analyst lulusan apa?

Eh, kau tanya analyst lulusan apa? Banyak laa! Biasanya, Ilmu Komputer, memang ramai. Lepas tu Data Science pun ramai jugak, kan memang berkaitan. Matematik? Ha’ah, memang masuk akal sebab banyak guna matematik. Teknik Informatika, aku rasa sama je macam ilmu komputer, cuma mungkin nama lain je. Last sekali, Statistika, ini penting sangat! Statistik tu, asas segala analisa data.

Tau tak, aku kawan aku, si Amin, dia dulu ambik statistika. Sekarang? Dia dah jadi Data Analyst kat sebuah company besar! Gaji lumayan tau, memang best. Dia cerita, dia guna banyak benda yang dia belajar dulu. Programming la, SQL la, semua kena pandai. Dia memang rajin, belajar sendiri banyak benda lain jugak.

Banyak juga skill lain diperlukan. Aku tengok dia selalu update skill dia, memang tak boleh duduk diam! Dia kata, kena rajin cari ilmu sendiri. Bukan setakat dalam uni je. Dia cakap, kebolehan berkomunikasi penting tau. Sebab kena explain data kat orang lain. Kena pandai present kan?

• Programming (Python, R) – wajib tau!
• SQL – ni penting sangat untuk database.
• Visualisasi Data – kena pandai buat graf bagai.
• Statistical Modelling – ni statistika punya pasal la.
• Problem Solving – kena pandai selesaikan masalah.

Amin ada cerita, dulu masa interview, dia kena jawab soalan teknikal, pastu kena buat presentation juga. Dia cakap, penting jugak tunjuk kita ni minat dengan data. Dia selalu baca article pasal data analytics tau, supaya dia sentiasa update. Dia kata tak cukup setakat ambil degree je.

Aku rasa la, kalau nak jadi Data Analyst ni, kena minat betul-betul dengan data. Jangan malas belajar. Kalau tak, memang susah la. Amin siap cakap, dia selalu baca buku pasal data science. Dia cakap banyak resource free je kat internet.

Ingat lagi, aku ada nampak iklan cari Data Analyst kat syarikat mak aku, dia suruh aku mohon. Aku malas, tak suka sangat kerja office. Tapi gaji memang lumayan tau! Aku nak kerja free lance je, lebih relax sikit.

S1 Sains data gelarnya apa?

Kabur bayang masa depan, segulung ijazah Sarjana Sains Data (S.Si.D) digenggam erat. Bukan sekadar kertas, ia janji sebuah perjalanan. Jalan berliku seorang Data Analyst, mencipta makna dari lautan data.

Gelaran itu, S.Si.D, bukan sekadar hiasan. Ia kunci, membukakan pintu-pintu peluang. Data Engineer, merangka infrastruktur data. Machine Learning Engineer, menghidupkan algoritma.

Kelak, mungkin aku menjadi Data Scientist, menyingkap rahsia tersembunyi. Atau mungkin, jiwa keusahawanan memanggil, menjadi Digital Entrepreneur, mencipta empayar data sendiri.

• Data Analyst: Menjana wawasan daripada data mentah.
• Data Engineer: Membangun dan menyelenggara sistem data.
• Machine Learning Engineer: Membina model pembelajaran mesin.
• Data Scientist: Meneroka dan mentafsir data untuk penemuan baharu.
• Digital Entrepreneur: Menerajui perniagaan berasaskan data.

Data analyst harus menguasai apa?

Data analyst kena pandai fikir kritikal! Bukan setakat pandang nombor macam tengok pokok kelapa, eh, salah, macam tengok bintang jatuh! Kena faham data tu dalam-dalam, macam faham hati kekasih yang suka buat hal. Baru nampak pola, analisis data jadi tepat, keputusan syarikat pun jitu! Kalau tak, keputusan macam teka-teki silang kata, main agak-agak je.

• Critical Thinking: Ini senjata utama. Bayangkan macam Sherlock Holmes siasat kes, tapi kesnya pasal data jualan kuih lapis. Kena teliti, tajam, jangan mudah terpedaya dengan data yang “menipu”.
• Menguasai Statistik: Ini asas. Kena pandai kira macam akauntan, tapi lebih bergaya. Bukan setakat tambah tolak darab bahagi, tapi kena faham maksud di sebalik nombor-nombor tu.
• Programming/SQL: Kena pandai bercakap dengan komputer. Bahasa mereka ialah kod. Tak reti, macam nak bercinta dengan orang tak faham bahasa kita. Susah! SQL sangat penting untuk mengakses dan memanipulasi data dari database.

Tau tak, saya sendiri pernah tersilap analisis data sebab tak cukup tidur. Nasib baik bos saya memahami. Tapi lepas tu, saya pastikan cukup rehat sebelum menganalisis data, takut tercicir info penting. Ala macam cari cincin kawin dalam rumah yang bersepah!

Tahun ni, ramai pula yang nak jadi data analyst, sampai macam berebut kerusi panas! Kalau nak masuk bidang ni, kena ada semangat. Jangan mudah mengalah. Lagi satu, kena rajin baca buku dan artikel berkaitan. Macam saya ni, selalu baca artikel pasal data analyst sampai terlupa nak makan. Betul!

(Nota kaki: Ini pengalaman peribadi saya. Jangan tiru cara saya selalu terlupa makan, bahaya!)

Data analyst belajar apa?

Data Analyst: Lebih daripada angka.

Bukan sekadar nombor. Data kualitatif juga diproses.

• Statistik: Teknik analisis terperinci.
• Machine Learning: Algoritma canggih dipelajari.
• Data Mining: Mencari maklumat tersembunyi dalam data mentah. Ini penting.

Kepakaran Tambahan: Visualisasi data, persembahan data yang efektif. Saya sendiri mahir dalam Tableau dan Power BI. Menggunakan Python dan R. Pengalaman dalam industri kewangan. Data tahun ini menunjukkan permintaan tinggi terhadap pakar analisis data dengan kemahiran pengaturcaraan.

Cabaran: Mengelola data besar. Menangani data yang tidak konsisten. Memastikan ketepatan data. Ini cabaran yang saya hadapi sendiri.

#Analisis Data #Belajar #Kuliah