GIMANA MEMULAI KARIER JADI DATA ANALYST?
Simak caranya di webinar GRATIS dan raih DOORPRIZE menarik!
DAFTAR SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 0 Jam 40 Menit 10 Detik 

Berkarir Sebagai Data Analyst dengan Kuasi 4 Soft Skill Ini

Belajar Data Science di Rumah 16-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2f65c12642ee9ab9acd3d50ee870913d_x_Thumbnail800.png

Menjadi praktisi data terbilang susah-susah gampang. Terlebih sejak beberapa fenomena big data menjadi booming, seorang calon praktisi data tentu harus memiliki keunggulan lainnya agar bisa bersaing dengan yang lain serta melebihi kualifikasi yang dibutuhkan. Hingga saat ini, ada banyak sekali orang yang tertarik untuk menjadi praktisi data, namun sayangnya tidak semua orang bisa memenuhi kualifikasi yang dibutuhkan. Hal ini akhirnya membuat kebutuhan akan praktisi data menjadi tidak seimbang dengan jumlah talent yang tersedia.


Data Analyst merupakan salah satu pekerjaan praktisi data yang banyak diminati, terutama oleh fresh graduate. Data Analyst menjadi tahap awal untuk bisa berkarir sebagai Data Scientist. Eits tapi ada juga loh fresh graduate yang memulai karirnya langsung sebagai Data Scientist. Sebenarnya apa sih rahasianya? Ternyata untuk membuat kita menjadi lebih menarik sebagai calon praktisi data, baik itu Data Analyst, Data Scientist ataupun posisi lainnya, kita juga harus menguasai beberapa soft skill yang banyak dibutuhkan dalam proses analisis data. Apa saja sih soft skill tersebut?


1. Analytical Thinking

Permasalahan yang akan dihadapi oleh seorang Data Analyst akan sangat beragam, jadi permasalahan kecil yang sangat mudah untuk diselesaikan hingga permasalahan yang kompleks. Ketika bertemu dengan permasalahan yang begitu rumit, Data Analyst harus bisa mengidentifikasi masalah yang ada kemudian menyederhanakan informasi yang telah didapatkan atau dengan kata lain, masalah tersebut akan di break down menjadi bagian-bagian kecil sehingga kita tau apa yang harus dikerjakan terlebih dahulu. Proses pemecahan masalah menjadi lebih sederhana ini bisa disebut sebagai analytical thinking. 

Umumnya orang yang memiliki analytical thinking akan mengevaluasi berbagai opini yang didapatkan kemudian menarik kesimpulan berdasarkan opini-opini tersebut. Tujuannya adalah agar proses break down masalah menjadi bagian yang lebih kecil akan mudah untuk dilakukan.


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


2. Problem Solving

Selain analytical thinking, seorang Data Analyst juga harus memiliki kemampuan problem solving atau memecahkan masalah. Jika pada analytical thinking kita hanya melakukan break down masalah, maka pada problem solving kita harus mulai menentukan langkah apa yang harus dilakukan untuk menyelesaikan masalah yang telah disederhanakan tersebut. Skill break down akan menjadi lebih bermanfaat jika kita mampu mengkombinasikannya dengan skill analytical thinking. Skill ini tidak hanya ditujukan untuk profesi Data Analyst, hampir semua jenis pekerjaan akan membutuhkan skill problem solving.


3. Curiosity

Skill lain yang tidak kalah penting adalah adanya rasa penasaran terhadap data atau bahasa anak jaman sekarang adalah “kepo”. Ternyata kepo tidak selalu bermakna negatif jika digunakan untuk hal yang bermanfaat seperti proses analisis data. Setiap data umumnya selalu memiliki pattern tertentu yang berulang dalam rentang waktu tertentu. Dengan adanya rasa kepo, kita akan mencari tahu data seperti apa saja yang bisa menghasilkan pattern tertentu. Selain itu, untuk bisa melakukan break down masalah menjadi lebih kecil serta menyelesaikannya, adanya rasa kepo untuk menemukan fakta-fakta yang berkaitan dengan permasalahan tersebut menjadi sangat penting. 


4. Communication

Hal yang tidak kalah penting untuk dimiliki oleh Data Analyst adalah skill komunikasi. Loh, kerja di balik layar tetap membutuhkan komunikasi yang baik? Eits jangan salah. Seorang Data Analyst akan tetap menyampaikan insight yang didapatkan kepada stakeholder. Komunikasi yang baik akan membuat seorang Data Analyst dapat menyampaikannya insight tersebut dengan baik dan mudah dimengerti serta tidak terlalu teoritis. Terlebih jika stakeholder nya tidak berasal dari background statistika/matematika.


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


5. Selain Soft Skill, Kamu Juga Harus Menguasai Hard Skill

Sebelum mulai mengasah soft skill, hal yang tidak kalah penting adalah kamu harus menguasai hard skill yang dibutuhkan oleh seorang Data Analyst. Jika kamu sangat awam dengan dunia data analyst, kamu bisa mulai mempelajari hard skill di DQLab. Ada 3 bahasa pemrograman yang bisa kamu pelajari di DQLab saat ini, yaitu bahasa R, Python, dan juga SQL. Modul-modul yang ada di DQLab disusun oleh praktisi data yang telah berpengalaman di bidangnya selama bertahun-tahun. Bahasa yang digunakan juga bahasa yang sangat sederhana serta mudah dimengerti oleh orang awam sekalipun. Selain modul yang berbayar, kamu juga bisa menikmati free modul dari DQLab loh. Caranya gampang banget, kamu cukup sign up menjadi member dan akan bisa menikmati modul-modul yang ada. Yuk, tunggu apa lagi?


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!