Cara Menjadi Data Analyst untuk Fresh Graduate Non IT

Data Analyst disebut sebagai profesi terseksi di abad ini. Bagaimana tidak, peran Data Analyst sangat berpengaruh baik di industri. Saat ini kita sudah memasuki industri 4.0 yang mana hampir semua proses industri menerapkan teknologi. Contoh yang paling terlihat dan pasti sahabat DQ juga pernah menggunakannya yaitu online shopping. Teknologi ini memudahkan konsumen belanja dari mana saja dan kapan saja. Kita tinggal menunggu barang sampai dirumah. Tidak hanya barang-barang non konsumsi, sekarang bahkan produk-produk bahan pangan seperti sayuran juga bisa didapatkan meski hanya dirumah saja. 

Tahukah sahabat DQ? Ternyata kemajuan teknologi ini juga berdampak pada data. Transaksi yang terus berjalan hampir non stop menyebabkan pertukaran data yang begitu cepat dan semakin bertumpuk. Perusahaan tentu harus menyiapkan penyimpanan data yang canggih dan sanggup menampung seluruh data yang ada. 

Data yang terkumpul ini dapat diolah oleh Data Analyst untuk menghasilkan informasi yang berguna. Informasi ini akan menjadi insight bagi perusahaan untuk memajukan bisnisnya. Profesi Data Analyst banyak dicari di berbagai bidang sehingga banyak yang mengincar profesi tersebut. Bagi sahabat DQ yang masih fresh graduate dan non IT, kamu juga bisa loh berkarir jadi Data Analyst. Bagaimana caranya? Simak tipsnya di bawah ini, ya!

1. Kuasai Kompetensi Data Analyst

Sebelum menekuni suatu karir tentu harus menguasai kompetensi yang dibutuhkan begitu juga dengan Data Analyst. Sahabat DQ wajib mengasah kemampuan analisis data, kemampuan statistik dan matematika, serta kemampuan pemrograman yang baik. Mengapa? Karena Data Analyst bertanggung jawab mengolah data hingga memperoleh informasi yang berguna. 

Tidak hanya hard skill, Data Analyst juga harus menguasai soft skillnya yaitu diantaranya kemampuan berpikir kritis, storytelling agar dapat menyampaikan hasil analisis dengan baik, dan kemampuan dalam mengambil keputusan. Seringlah berlatih menganalisis berbagai jenis data dan kasus, mencoba berbagai metode analisis data, serta membuat visualisasi data yang menarik. Seiring waktu kamu akan mengetahui mana metode yang sesuai untuk kasus-kasus tertentu. 

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

2. Berlatih Tools Data Analyst

Seperti yang dijelaskan sebelumnya, Data Analyst tidak hanya harus menguasai soft skill tapi juga hard skill salah satunya yaitu pemrograman. Data Analyst menggunakan tools tertentu untuk memudahkan analisis data karena biasanya data yang digunakan adalah data yang sangat besar atau disebut juga big data. 

Pemrograman yang paling umum digunakan Data Analyst adalah SQL, Python, dan R. Untuk menyimpan dan mengorganisir data dilakukan dengan menggunakan tools SQL contohnya MySQL, SQL Server, dan mongoDB. Tools Python yang digunakan Data Analyst untuk analisis contohnya Jupyter, Spyder, IDE, dan lainnya. Pemrograman R digunakan juga untuk memudahkan analisis statistik dan memvisualisasikan data. R dapat dijalankan melalui tools RStudio. Ada banyak package yang tersedia seperti ggplot2, dplyr, tidyr, dan masih banyak lainnya. Tools lainnya yang juga sering digunakan Data Analyst yaitu Excel, Tableau, dan Microsoft Power BI. Kuasai minimal tiga tools untuk manajemen database, analisis, dan visualisasi data. 

3. Mulai Buat Portfolio Data yang Menarik

Ingin berkarir jadi Data Analyst tapi masih fresh graduate? Jangan khawatir, kamu tetap punya kesempatan kok. Selain mempelajari dan menguasai soft skill dan hard skill, ada yang tidak kalah penting yaitu portofolio data. Portofolio data berisikan project-project yang pernah kamu kerjakan. Sertakan tujuan analisis, langkah-langkah yang dilakukan dalam proses analisismu, dan visualisasikan hasil analisis dengan menarik. Portofolio data dapat kamu buat dalam bentuk presentasi, pdf, atau upload di platform favoritmu misalnya Medium, Instagram, Github, dan lainnya. Jika belum pernah mengerjakan project dari klien, sahabat DQ bisa melakukan project mandiri. 

Unduh data dari situs yang menyediakan macam-macam dataset misalnya Kaggle kemudian analisis datanya berdasarkan kasus tertentu. Contohnya untuk melihat perkembangan penyebaran Covid, tingkat pengguna sosial media, dan lain sebagainya. Berikan insight dari hasil analisismu yang berguna untuk kedepannya. Mulai bangun portofolio datamu sekarang, yuk!

4. Ikut Webinar dan Perluas Networking

Siapa nih yang suka ikut webinar? Pasti seru, ya! Mengikuti webinar mengenai data science akan menambah wawasan sahabt DQ tentang dunia data yang sesungguhnya. Webinar diisi oleh mentor berpengalaman dari berbagai perusahaan. Topik yang dibahas juga berbeda-beda, misalnya mengenai Data Analytics, Digital Marketing Analytics, penggunaan SQL untuk manajemen dan manipulasi data, analisis dengan R, dan lainnya. Informasi webinar atau workshop bisa dengan mudah ditemukan seperti di Instagram, LinkedIn, website, dan jejaring sosial media lainnya.

Ada yang gratis dan ada juga yang berbayar. Umumnya webinar dilaksanakan setelah jam kerja. Jadi setelah beraktivitas, kamu bisa lebih fokus mengikuti materi webinar. Jangan lupa untuk aktif bertanya, ya!

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

5. Belajar Data Science Asyik Bareng Mentor Data

Belajar data science sekarang bisa dari mana saja dan kapan saja. Sahabat DQ yang non IT bisa mulai dengan memahami pengertian data science, metode yang digunakan, jenis-jenis data, dan bagaimana memvisualisasikan data dengan baik. Selanjutnya ditingkatkan dengan belajar tools Data Analyst menggunakan data dan real case. 

Mau belajar bareng mentor data? Yuk, gabung di DQLab.id! Materi pembelajaran disusun sedemikian rupa sehingga mudah dipahami dan dipelajari oleh pemula. Ada juga project-project data untuk mengasah skill analisismu.

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags