5 Tips Bangun Strategi Jenjang Karir Data Analyst

Industri data mengalami perkembangan yang sangat pesat dan beragam, memberikan peluang besar bagi para data analyst untuk meraih kesuksesan dalam berbagai sektor. Dengan peran yang semakin penting dalam pengambilan keputusan bisnis, profesi ini memiliki kesempatan untuk berkembang pesat.

Namun, untuk mencapai puncak karir, kamu memerlukan lebih dari sekadar penguasaan teknik analisis data. Kesuksesan karirmu juga bergantung pada bagaimana kamu mengelola perjalanan profesional, mengenali perubahan industri, dan terus mengasah keterampilan yang relevan. Berikut adalah 5 tips yang dapat membantu kamu membangun jenjang karir yang sukses sebagai data analyst.

1. Mengenali Perubahan Industri

Industri data mengalami perubahan yang sangat cepat. Teknologi baru, tren pasar, dan kebutuhan bisnis yang berkembang memengaruhi cara kerja seorang data analyst. Penting untuk selalu mengikuti tren terbaru dalam bidang data, seperti perubahan dalam perangkat analisis, algoritma, dan platform baru.

Dengan tetap terinformasi tentang perkembangan teknologi dan metodologi baru, kamu dapat memastikan bahwa kamu selalu relevan dan dapat memberikan solusi terbaik untuk perusahaan tempat kamu bekerja.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

2. Terus Belajar dan Beradaptasi

Dalam dunia yang terus berkembang, hanya mereka yang terus belajar yang dapat bertahan dan berkembang. Sebagai Data Analyst, kemampuan kamu harus senantiasa diasah dengan mengikuti pelatihan, kursus, atau sertifikasi di bidang analisis data, machine learning, dan tools analitik terbaru.

Beradaptasi dengan perubahan teknologi dan kebutuhan bisnis juga sangat penting. Pelajari teknologi baru dan alat analisis data yang relevan untuk mendalami bidang ini lebih jauh dan meningkatkan daya saing kamu.

3. Penguasaan Keterampilan Analitis

Sebagai data analyst, kemampuan untuk mengolah dan menganalisis data adalah fondasi utama karir kamu. Namun, penguasaan keterampilan analitis tidak hanya berhenti pada kemampuan teknis seperti SQL, Python, atau Excel.

Kamu juga perlu mengembangkan keterampilan dalam memahami pola, menarik kesimpulan yang tepat, serta memberikan insight yang dapat diterapkan oleh bisnis. Kemampuan untuk berpikir kritis dan melihat data dalam konteks yang lebih luas juga sangat penting untuk mencapai kesuksesan dalam peran ini.

4. Pembangunan Portofolio Proyek

Portofolio proyek yang kuat adalah salah satu cara terbaik untuk menunjukkan keterampilan dan pencapaian kamu. Ini bisa berisi proyek-proyek analisis data yang pernah kamu kerjakan, baik yang berasal dari pengalaman kerja maupun proyek pribadi atau akademik.

Pastikan untuk memilih proyek yang mencerminkan kemampuan analitis kamu, seperti analisis data besar, pemodelan prediktif, atau penggunaan teknik machine learning. Portofolio yang baik akan membantu calon perekrut atau klien melihat kompetensi kamu dan memberi gambaran jelas tentang kemampuan yang kamu miliki.

Baca juga: Rahasia Sukses Jadi Data Scientist dengan Otodidak

5. Kolaborasi dan Komunikasi Efektif

Tidak kalah pentingnya, kemampuan untuk berkolaborasi dengan tim dan berkomunikasi secara efektif adalah keterampilan utama yang harus dimiliki oleh seorang data analyst. Kamu harus bisa menjelaskan temuan dan rekomendasi kamu secara jelas kepada pihak non-teknis, seperti manajer atau stakeholder bisnis.

Kemampuan untuk bekerja dalam tim lintas fungsi juga akan membantu kamu untuk memahami kebutuhan bisnis dan menciptakan solusi berbasis data yang lebih efektif. Pengembangan keterampilan komunikasi akan meningkatkan nilai kamu sebagai data analyst, memungkinkan kamu memberikan kontribusi yang lebih besar terhadap tim dan perusahaan.

Untuk memperdalam pengetahuan kalian dalam data science, kalian juga bisa mengikuti kursus online dan bootcamp. Kursus online dan bootcamp menawarkan kurikulum terstruktur yang dirancang untuk membantu kalian memahami konsep-konsep data science dengan lebih baik.

Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.

Jika kalian terdaftar sebagai member Platinum, kalian bisa mengakses semua modul pembelajaran. Mulai dari R, Python, SQL, dan Excel. Skill kalian akan lebih matang lagi.

FAQ:

1. Mengapa penting untuk terus belajar dan beradaptasi dalam karir data analyst?

Industri data terus berkembang dengan pesat, dengan teknologi baru dan metode analisis yang muncul secara teratur. Oleh karena itu, seorang Data Analyst perlu terus belajar dan beradaptasi dengan alat dan teknik baru untuk tetap relevan di pasar yang kompetitif.

2. Mengapa penting untuk memiliki portofolio proyek sebagai data analyst?

Portofolio proyek yang baik menunjukkan kemampuan teknis dan pengalaman seorang Data Analyst melalui contoh nyata pekerjaan yang telah dilakukan. Ini memberi calon pemberi kerja bukti konkret atas keterampilan yang dimiliki dan membantu membedakan diri dari pelamar lain.

3. Apa saja keterampilan analitis yang harus dikuasai seorang data analyst?

Seorang data analyst harus menguasai keterampilan analitis seperti analisis statistik, pemrograman (misalnya Python atau R), pengolahan data (ETL), dan pemahaman mengenai basis data. Selain itu, keterampilan dalam visualisasi data dan interpretasi hasil analisis juga sangat penting untuk komunikasi yang efektif.