Cara Mengubah Pengalaman Non-IT Menjadi Modal Masuk Dunia Data

Banyak orang mengira masuk dunia data science harus dimulai dari latar belakang IT atau kemampuan coding mahir. Padahal, realita di lapangan menunjukkan hal sebaliknya. Banyak profesional data justru berasal dari bidang nonIT seperti administrasi, keuangan, pemasaran, pendidikan, hingga operasional. Kuncinya bukan pada lulusannya, tetapi cara mengubah pengalaman kerja lama menjadi nilai tambah yang akan dibawa saat proses rekrutmen nanti.

Bagi career switcher, pengalaman nonIT merupakan aset yang sering kali luput disadari. Dunia data science membutuhkan konteks bisnis, kemampuan analisis masalah, dan pemahaman proses kerja. Konteks inilah yang justru banyak dimiliki oleh profesional nonteknis. Artikel ini membahas langkah-langkah praktis untuk mengonversi pengalaman tersebut menjadi modal masuk ke dunia data science. Simak penjelasannya sahabat DQLab!

1. Pahami Bahwa Dunia Data Bukan Cuma Soal Coding

Kesalahan paling umum career switcher adalah menganggap dunia data identik dengan pemrograman. Padahal, banyak peran data lebih menekankan pemahaman data, logika analisis, dan kemampuan menerjemahkan angka menjadi insight. Pengalaman nonIT seperti mengolah laporan, membuat rekap, mengevaluasi kinerja, atau menyusun strategi berbasis angka sudah sangat dekat dengan praktik data. Dengan mindset ini, transisi ke dunia data menjadi jauh lebih realistis.

2. Identifikasi Pengalaman Kerja yang Beririsan dengan Data

Langkah awal yang paling penting adalah melakukan audit pengalaman kerja sebelumnya. Hampir semua pekerjaan nonIT bersentuhan dengan data, meski tidak disebut secara eksplisit. Contohnya, staf administrasi terbiasa mengelola spreadsheet, tim marketing menganalisis performa kampanye, dan bagian keuangan bekerja dengan laporan angka secara rutin. Catat aktivitas yang melibatkan pengumpulan data, pembersihan data, analisis sederhana, atau pengambilan keputusan berbasis angka. Aktivitas inilah yang nantinya bisa diterjemahkan ke dalam dunia data dan ditampilkan sebagai pengalaman relevan.

Baca Juga: Kenapa Profesional Perlu “Rem” Saat Belajar Skill Baru?

3. Ubah Aktivitas Harian Menjadi Skill Data

Setelah mengidentifikasi aktivitas terkait data, langkah berikutnya adalah mengubahnya menjadi skill yang terstruktur. Misalnya, pekerjaan membuat laporan bulanan bisa diterjemahkan menjadi kemampuan data reporting. Mengelola data pelanggan dapat disebut sebagai data management dasar. Proses ini penting karena recruiter dan hiring manager tidak menilai latar belakang pekerjaan semata, tetapi sebuah keterampilan yang bisa diaplikasikan.

4. Bangun Skill Teknis Berdasarkan Pengalaman Lama

Belajar skill teknis data akan jauh lebih efektif jika dikaitkan langsung dengan pengalaman kerja sebelumnya. Career switcher dari bidang administrasi bisa mulai dari Excel lanjutan dan Google Sheets. Latar belakang keuangan bisa fokus pada SQL untuk analisis laporan, sementara marketing bisa memperdalam data visualization dan dashboard. Pendekatan ini membuat proses belajar lebih kontekstual. Hasil belajar juga bisa langsung digunakan sebagai bahan portofolio yang relevan dengan dunia kerja.

Baca Juga: Cara Mengenali Peran Data yang Paling Cocok untuk Pemula

5. Susun Portofolio dari Real-Case

Portofolio menjadi jembatan penting bagi career switcher nonIT. Namun, portofolio yang kuat bukan berasal dari meniru dataset tutorial semata, melainkan dari studi kasus yang dekat dengan pengalaman kerja sebelumnya. Contohnya, analisis penjualan sederhana, evaluasi performa operasional, atau laporan efektivitas campaign.

6. Ceritakan Transisi Karier Secara Strategis

Saat melamar pekerjaan, cara bercerita tentang perjalanan karier sama pentingnya dengan skill itu sendiri. Fokuskan narasi pada kesinambungan pengalaman yang kamu miliki. Tunjukkan bahwa ketertarikan pada data yang lahir dari kebutuhan di pekerjaan sebelumnya. Pendekatan ini membantu rekruter melihat transisi karier sebagai proses logis.

Masuk ke dunia data tanpa background IT bukan hal yang mustahil, asalkan dilakukan dengan strategi yang tepat. Pengalaman kerja nonIT menyimpan banyak potensi yang bisa dikonversi menjadi skill data bernilai tinggi. Kuncinya adalah mengenali irisan pengalaman, membangun skill teknis secara bertahap, dan menyajikannya dalam bahasa yang dipahami industri data.

FAQ

1. Apakah pengalaman kerja non-IT benar-benar bisa dihitung saat melamar posisi data?

Ya, selama pengalaman tersebut memiliki irisan dengan pengolahan data, analisis, atau pengambilan keputusan berbasis angka. Aktivitas seperti membuat laporan, mengelola spreadsheet, dan mengevaluasi kinerja dapat dikemas menjadi skill data yang relevan.

2. Apakah saya harus bisa coding sebelum masuk dunia data?

Tidak selalu. Banyak peran data lebih menekankan logika analisis dan pemahaman data. Coding bisa dipelajari bertahap setelah dasar analisis dan tools non-coding dikuasai.

3. Apa langkah paling realistis untuk memulai career switch ke bidang data?

Mulailah dengan mengaudit pengalaman kerja lama, lalu bangun skill data yang paling dekat dengan pekerjaan tersebut. Setelah itu, buat portofolio dari studi kasus nyata agar transisi karier terlihat logis dan terencana.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid