Tidak sedikit yang meyakini bahwa jalan tercepat masuk ke bidang data adalah menguasai sebanyak mungkin perangkat sekaligus. Padahal, realitanya jauh lebih rumit dari yang dibayangkan. Mempelajari tiga hal secara bersamaan umumnya menghasilkan pemahaman permukaan pada ketiganya, dan kondisi itu justru terbaca saat wawancara teknis. Pertanyaan lanjutan biasanya cukup untuk memperlihatkan sejauh mana penguasaannya.
Kebingungan memilih urutan ini dialami hampir semua orang yang memulai secara mandiri. Daftar materi tersedia melimpah, sementara petunjuk mengenai mana yang didahulukan hampir tidak ada. Menentukan urutan yang tepat karena itu memangkas waktu belajar tanpa mengurangi cakupannya. Urutan yang jelas juga memberi penanda kapan satu tahap dianggap cukup untuk melangkah.
Mengapa Urutan Belajar Lebih Menentukan daripada Jumlah Tools?
Ketiga perangkat ini sebaiknya dilihat bukan sebagai pilihan yang saling menggantikan, melainkan sebagai tiga tahap berbeda dalam satu rangkaian kerja. Masing-masing menjawab kebutuhan di titik yang berlainan.
Menempuhnya berurutan juga memberi rasa kemajuan yang menjaga semangat belajar. SQL bekerja di tahap pengambilan data dari sumbernya, Excel di tahap pengolahan dan pemeriksaan cepat, sedangkan Power BI di tahap penyajian untuk pembaca yang lebih luas. Ketiganya dipakai bergantian dalam satu pekerjaan yang sama. Menguasainya secara berurutan karena itu terasa lebih ringan dibanding mempelajarinya sekaligus.
Karena itu urutan yang paling masuk akal mengikuti perjalanan data itu sendiri. Contohnya, membangun dashboard di Power BI tanpa kemampuan mengambil dan memeriksa datanya akan menghasilkan tampilan rapi yang angkanya tidak bisa dipertanggungjawabkan.
Pertimbangan dalam Menentukan Urutan Ketiganya
Ada sejumlah pertimbangan yang menjelaskan mengapa urutannya perlu disusun, dan lima berikut paling menentukan.
1. Excel Menjadi Titik Masuk yang Paling Cepat Terpakai
Sebagian besar perusahaan Indonesia masih menyentuh datanya pertama kali di lembar kerja, sehingga kemampuan ini langsung terpakai sejak hari pertama bekerja. Kuasai pivot table, fungsi pencarian, pembersihan data, dan penyusunan tabel yang setiap barisnya mewakili satu catatan. Biasakan pula memeriksa tipe data tiap kolom sebelum menghitung apa pun. Bentuk data yang rapi inilah yang dibutuhkan seluruh tahap berikutnya. Latih pula penggabungan beberapa berkas terpisah, sebab kondisi itu paling sering ditemui di lapangan. Karena itu Excel layak ditempatkan paling awal meski terkesan paling sederhana. Kemampuan ini juga paling sering diuji pada tahap seleksi awal.
2. SQL Menentukan Kemandirian dalam Bekerja
Data yang sesungguhnya tersimpan di basis data perusahaan, bukan di berkas siap unduh. Kemampuan mengambilnya sendiri mengubah posisi seseorang dari penerima data menjadi pencari data. Pelajari penyaringan, penggabungan antartabel, pengelompokan, sampai kueri bertingkat, serta biasakan memeriksa jumlah baris sebelum dan sesudah penggabungan. Latih pula pembacaan struktur tabel sebelum menulis kueri pertama. Inilah kemampuan yang paling sering diuji pada seleksi kerja posisi analis. Pemahaman terhadap struktur tabel dan hubungan antarentitas juga perlu dikuasai bersamaan.
3. Power BI Berperan Setelah Datanya Bisa Dipercaya
Perangkat visualisasi mempermudah penyajian, tetapi tidak memperbaiki data yang keliru. Mempelajarinya setelah dua tahap sebelumnya membuat dashboard yang dibangun berdiri di atas angka yang sudah diperiksa. Waktu belajarnya pun lebih pendek karena logika pengolahan datanya sudah dikuasai. Materi yang perlu dikuasai mencakup penghubungan sumber data, pemodelan hubungan antartabel, dan penyusunan ukuran perhitungan. Pemahaman terhadap hubungan antartabel juga mencegah angka ganda pada hasil ringkasannya. Akibatnya, tampilan yang dihasilkan bisa dipertanggungjawabkan ketika ditanya asal usul angkanya. Prinsip perancangan yang dipelajari di sini juga terpakai kembali bila kelak berpindah ke Tableau.
4. Kebutuhan Tempat Bekerja Ikut Menentukan Penekanan
Perusahaan yang seluruh datanya berada di satu basis data akan lebih menghargai kelancaran SQL, sedangkan yang datanya tersebar di banyak berkas menuntut kemampuan Excel yang lebih dalam. Memeriksa perangkat yang disebut di lowongan sasaran membantu menentukan porsi latihan. Perhatikan pula perangkat yang muncul berulang di beberapa lowongan sekaligus. Penyesuaian ini menghemat waktu yang biasanya habis mempelajari hal yang tidak terpakai. Semakin dekat latihan dengan kebutuhan nyata, semakin cepat pula hasilnya terasa. Contohnya, lowongan yang menyebut pengolahan data harian biasanya menuntut Excel lebih dalam dibanding visualisasi.
5. Ketiganya Perlu Disatukan dalam Satu Proyek
Menguasai ketiganya secara terpisah berbeda dengan mampu memakainya berurutan dalam satu pekerjaan. Kerjakan satu proyek yang mengambil data lewat SQL, membersihkannya di Excel, lalu menyajikannya di Power BI. Pilih kasus yang dekat dengan pekerjaan sehari-hari agar hasilnya langsung terpakai. Proyek seperti ini memperlihatkan bagian mana dari pemahaman yang masih berlubang. Pada akhirnya, kemampuan menyambung ketiganya yang paling dinilai perusahaan. Dokumentasikan langkahnya agar proyek tersebut bisa dijelaskan ulang saat wawancara.
Pergeseran dari Daftar Tools ke Kemampuan Menyelesaikan Pekerjaan
Jika sebelumnya lowongan disusun berdasarkan daftar perangkat yang dikuasai, sekarang perhatian bergeser ke kemampuan menyelesaikan satu kasus dari awal sampai akhir. Sebagian perusahaan memberikan data berantakan untuk dikerjakan dalam waktu terbatas sebagai tahap seleksi.
Perubahan ini menguntungkan yang belajar mengikuti alur kerja nyata. Perangkat berbasis kecerdasan buatan juga mempercepat penulisan kueri dan rumus, sehingga nilai tambah berpindah ke kemampuan menilai apakah hasil keluarannya masuk akal. Kemampuan memeriksa itu hanya terbentuk bila dasarnya sudah dikuasai lebih dulu.
Kebutuhan di Pasar Kerja Saat Ini
Situasi ini menegaskan pentingnya menguasai rangkaian kerja secara utuh. Kebutuhan analis data masih tinggi di sektor perbankan, asuransi, ritel, logistik, sampai instansi pemerintah, dan sebagian besar lowongannya menyebut ketiga perangkat tersebut sekaligus.
Jalur masuknya juga terbuka bagi pendatang dari luar bidang teknologi informasi. Latar belakang di bidang keuangan atau operasional justru membantu karena konteks bisnisnya sudah dikuasai lebih dulu. Yang perlu dikejar hanyalah sisi teknisnya, dan bagian itu bisa dilatih secara bertahap. Waktu yang dibutuhkan pun lebih pendek dibanding mempelajari konteks bisnis dari nol.
Menempuh Ketiganya dalam Urutan yang Tertata
Menyusun sendiri urutan belajar tetap mungkin, hanya saja sulit menilai kapan satu tahap dianggap cukup untuk melangkah ke tahap berikutnya. Salah satu cara memulainya adalah melalui bootcamp Data Analyst dari Course-Net yang menyusun materinya mengikuti urutan tersebut.
Cakupannya bergerak dari pengenalan analisis data, Excel, basis data dan SQL, Python beserta statistiknya, visualisasi dan penyampaian hasil memakai Power BI serta Tableau, tata kelola dan kualitas data, sampai proyek akhir yang menyatukan seluruh tahapan dalam satu pekerjaan.
Pendampingnya praktisi aktif, contohnya Coach Dena yang bekerja di bidang data analytics industri asuransi dan Coach Yohannes yang memimpin proyek pengembangan perangkat lunak. Kelas dibatasi dua belas peserta per coach, dilengkapi peninjauan proyek portofolio, garansi mengulang kelas tanpa biaya tambahan, serta pendampingan karier mulai dari penyusunan CV sampai persiapan wawancara. Course-Net juga tercatat sebagai authorized training partner CompTIA dan tersertifikasi oleh EC-Council, ISC2, serta BNSP.
