BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 4 Jam 13 Menit 23 Detik

4 Cara Menjadi Data Analyst Meski Hanya Belajar Online

Belajar Data Science di Rumah 04-Januari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9d2aa4ceee94dd5d9150e9860ddb42ae_x_Thumbnail800.jpg

Data Analyst merupakan profesi yang cukup menarik perhatian banyak kalangan baik yang memiliki latar belakang IT maupun yang tidak. Prospek karir yang menjanjikan, gaji yang besar, serta penempatannya yang luas menjadi beberapa alasan akan daya tarik Data Analyst ini. Data Analyst dapat ditempatkan di berbagai sektor seperti industri, kesehatan, perbankan, pemerintahan, dan lain sebagainya. Tugas utama seorang Data Analyst adalah mengolah data, menganalisis, serta menyajikan data dalam bentuk yang lebih mudah dipahami seperti dalam bentuk grafik atau plot. Proses ini dilakukan menggunakan metode dan tools tertentu sesuai kebutuhan.


Meskipun banyak menjadi incaran, Data Analyst termasuk profesi yang cukup picky ketika ada perekrutan. Umumnya perusahaan lebih suka yang berpengalaman minimal 2 tahun untuk posisi Junior Data Analyst. Tapi jangan dulu patah semangat, ya! Bagi yang belum punya pengalaman bekerja menjadi Data Analyst atau pekerja yang beralih profesi menjadi Data Analyst tetap punya kesempatan, kok. Dengan kondisi pandemi seperti sekarang kamu juga tetap bisa menggapai karir Data Analyst, loh. Mau tahu caranya? Yuk, simak artikel ini sampai habis!


1. Pelajari Dasar-Dasar Data Science

Data Analyst menerapkan data science dalam melakukan pengolahan data. Oleh karena itu jika ingin menjadi Data Analyst kamu harus mempelajari dasar-dasar data science. Sudahkah kamu tahu apa itu data science? Data science adalah ilmu yang dibangun berdasarkan tiga pilar ilmu yaitu matematika, statistika, dan pemrograman yang berkolaborasi dengan tujuan mempermudah proses pengolahan data. Jenis data pada data science juga banyak yang harus kamu ketahui diantaranya ada data kuantitatif, data kualitatif, data ordinal, data interval, data rasio, dan lainnya. Pemahaman akan jenis data ini penting agar tidak keliru menerapkan metode pengolahan data sehingga akan memperoleh hasil analisis yang maksimal. Cobalah berlatih mengolah berbagai jenis data dengan metode-metode pengolahan data yang sering digunakan. Apakah analisa yang kamu lakukan menghasilkan insight yang impactful? Selain itu kamu harus terus update mengenai data science agar skill mu juga terus diperbaharui. 


Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer


2. Kuasai Tools yang Digunakan Data Analyst

Data Analyst menggunakan tools tertentu untuk mempermudah pengolahan datanya. Apa saja toolsnya? Mirip dengan tools yang digunakan praktisi data lainnya diantaranya SQL, Python, dan R. SQL digunakan untuk mengakses data yang dibutuhkan, sedangkan Python dan R digunakan untuk mengolah hingga menyajikan data hasil analisis. Kamu bisa mempelajarinya secara otodidak dari buku atau internet, dan bisa juga dengan mengikuti kursus. Selain tiga tools tersebut, Excel juga bisa digunakan untuk mengolah hingga menyajikan data namun kurang mampu jika yang diolah adalah big data. Karena tugas Data Analyst lebih kepada analisis dan penyajian hasil analisis, jadi perlu tools yang lebih canggih yang mendukung tugas tersebut. Tableau merupakan salah satu tools yang sering digunakan Data Analyst karena banyak fitur yang mendukung analisis serta penyajian data yang interaktif. Di internet juga banyak tutorial penggunaan Tableau yang bisa kamu akses. 


3. Ikut Webinar dan Pelatihan Data Analyst

Jangan malas ikut webinar! Yup, untuk menambah wawasan mengenai tugas dan kompetensi Data Analyst, seringlah berselancar di mesin pencari atau media sosial. Carilah informasi webinar yang menunjang pembelajaranmu. Ada banyak sekali webinar mengenai data science dan Data Analyst dari yang berbayar sampai yang gratis dan dapat diikuti dimana saja dari seluruh Indonesia. Saat ini juga ada webinar yang memberikan sertifikat kepada peserta atau doorprize bagi penanya terbaik dan penjawab terbaik. Nah, jangan sampai kelewatan kesempatan ini, ya! Hal ini bisa banget kamu share di media sosial sebagai pengalaman menarikmu selama mengikuti webinar. Mau yang lebih intensif? Ikuti pelatihan Data Analyst. Pelatihan ini ada yang berbayar dan ada yang gratis. Contoh yang gratis adalah dari Kemenkominfo yaitu program Digital Talent Scholarship yang diperuntukkan bagi pemula hingga profesional yang ingin mendalami kompetensi Data Analyst. Kamu bisa pantau terus akun instagramnya untuk tahu jadwal pendaftaran dan program pelatihan apa saja yang tersedia di periode tersebut. Pelatihan biasanya diadakan selama 3-4 minggu dan akan mendapatkan sertifikat.


4. Jangan Lupa Perdalam Soft Skill Data Analyst

Selain hard skill yang sudah kita bahas di poin sebelumnya, soft skill juga tidak kalah penting untuk diasah. Seorang Data Analyst akan berkolaborasi dengan pihak atau tim lainnya untuk memajukan perusahaan. Misalnya Data Analyst menganalisis data penjualan, maka hasilnya nanti akan disampaikan kepada tim marketing atau strategi bisnis. Nah, soft skill yang dibutuhkan adalah kemampuan komunikasi yang baik. Data Analyst harus mampu mengkomunikasikan atau menyampaikan hasil analisanya agar mudah dipahami tim terkait. Oleh karena itu pemahaman istilah-istilah bisnis juga penting dikuasai agar dapat memberikan insight yang impactful.


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


5. Portofolio Data yang Tak Kalah Penting untuk Data Analyst

Sudah tahu caranya menjadi Data Analyst? Sekarang saatnya kamu mulai membangun portofolio data. Bagi beberapa perusahaan, portofolio data cukup penting untuk menilai kemampuanmu dalam mengolah data dan tingkat skill yang dimiliki. Hal ini juga dapat menjadi tiket khusus untuk mendapatkan undangan interview dibandingkan dengan yang tidak memiliki portofolio. Bagaimana cara memulainya? Kamu bisa akses modul-modul di DQLab.id dan susun menjadi portofolio data yang menarik. Bisa di upload di Medium, LinkedIn, Instagram, Github, dan lainnya. So, mulai belajar data sekarang, yuk!


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login