Cara Menjadi Data Analyst untuk Fresh Graduate Non IT

Data Analyst sering disebut sebagai salah satu profesi yang paling menjanjikan di era digital. Hal ini tidak terlepas dari perkembangan Industri 4.0 yang mendorong berbagai sektor untuk memanfaatkan teknologi dalam aktivitas bisnisnya. Salah satu contoh yang paling dekat dengan kehidupan sehari-hari adalah online shopping. Konsumen kini dapat membeli berbagai kebutuhan kapan saja dan dari mana saja. Tidak hanya produk nonkonsumsi, berbagai bahan pangan seperti sayuran juga dapat dipesan secara online dan dikirim langsung ke rumah.

Kemudahan tersebut menghasilkan data dalam jumlah besar. Setiap transaksi, pencarian produk, interaksi pelanggan, hingga aktivitas di platform digital dapat menghasilkan data baru. Data yang terus bertambah perlu disimpan, dikelola, dan dianalisis agar tidak hanya menjadi kumpulan informasi yang tersimpan di sistem. Di sinilah peran Data Analyst dibutuhkan. Data Analyst mengolah data menjadi informasi dan insight yang dapat membantu perusahaan memahami kondisi bisnis, menemukan pola, mengevaluasi kinerja, hingga mendukung pengambilan keputusan. Karena kebutuhan tersebut muncul di berbagai industri, peluang karier Data Analyst pun semakin luas. Bagi fresh graduate atau kamu yang berasal dari jurusan non-IT, peluang untuk berkarier sebagai Data Analyst tetap terbuka. Lalu, apa saja yang perlu dipersiapkan?

1. Kuasai Kompetensi Data Analyst

Langkah pertama adalah memahami kompetensi yang dibutuhkan seorang Data Analyst. Kemampuan analisis data, statistik, matematika, dan pemrograman menjadi beberapa hard skill yang penting karena pekerjaan Data Analyst tidak berhenti pada pengumpulan data, tetapi juga mencakup proses pengolahan hingga menghasilkan insight yang relevan.

Selain hard skill, soft skill juga tidak kalah penting. Data Analyst perlu memiliki kemampuan berpikir kritis, problem solving, storytelling, komunikasi, dan pengambilan keputusan. Hasil analisis yang bagus akan kurang bernilai jika tidak dapat dijelaskan kepada orang lain dengan cara yang mudah dipahami.

Untuk mengasah kemampuan tersebut, cobalah berlatih menggunakan berbagai jenis dataset dan kasus. Jangan hanya fokus pada cara menjalankan tools, tetapi pahami juga alasan memilih metode tertentu, cara membaca hasil analisis, serta bagaimana menyampaikan insight secara efektif.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Berlatih Menggunakan Tools Data Analyst

Data Analyst membutuhkan berbagai tools untuk mengelola, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Kemampuan menggunakan tools akan membantu ketika berhadapan dengan data dalam jumlah besar maupun dataset yang memiliki struktur kompleks. Beberapa tools dan bahasa pemrograman yang umum digunakan antara lain:

• SQL, untuk mengakses, mengelola, dan memanipulasi data dalam database.

• Python, untuk pengolahan, analisis, dan otomatisasi data menggunakan berbagai library.

• R, yang banyak digunakan untuk analisis statistik dan visualisasi data.

• Excel, untuk pengolahan dan analisis data, terutama pada kebutuhan bisnis sehari-hari.

• Tableau dan Microsoft Power BI, untuk membuat dashboard serta visualisasi data interaktif.

Kamu tidak harus langsung menguasai semuanya. Mulailah dengan beberapa tools yang paling relevan dengan tujuan kariermu. Misalnya, pelajari SQL untuk database, Python atau R untuk analisis, kemudian Excel atau Power BI untuk menyajikan hasilnya. Setelah fondasinya kuat, kemampuanmu dapat dikembangkan secara bertahap.

3. Mulai Buat Portfolio Data yang Menarik

Bagi fresh graduate, portofolio dapat menjadi cara untuk menunjukkan kemampuan ketika pengalaman kerja masih terbatas. Portofolio data berisi project yang menunjukkan bagaimana kamu menyelesaikan suatu permasalahan menggunakan data. Sebuah project sebaiknya tidak hanya menampilkan grafik atau hasil akhir. Jelaskan tujuan analisis, dataset yang digunakan, proses pengolahan data, metode yang diterapkan, visualisasi yang dibuat, hingga insight yang diperoleh.

Jika belum pernah mendapatkan project dari klien, kamu dapat membuat project mandiri menggunakan dataset publik. Dataset dapat diperoleh dari berbagai platform penyedia data seperti Kaggle. Pilih topik yang menarik, kemudian tentukan pertanyaan yang ingin dijawab melalui data.

Misalnya, kamu dapat menganalisis tren penggunaan media sosial, perkembangan penjualan, perilaku konsumen, atau topik sosial tertentu. Yang terpenting, tunjukkan bahwa kamu mampu mengubah data mentah menjadi insight yang memiliki makna. Portofolio dapat disajikan dalam bentuk presentasi, PDF, artikel, atau repository project. Pilih platform yang sesuai dan pastikan setiap project memiliki penjelasan yang jelas serta mudah dipahami.

4. Ikut Webinar dan Perluas Networking

Belajar Data Analyst tidak harus dilakukan sendirian. Mengikuti webinar, workshop, seminar, atau komunitas data dapat membantu memperluas wawasan sekaligus mengenal perkembangan industri. Berbagai kegiatan tersebut biasanya menghadirkan praktisi yang membagikan pengalaman langsung mengenai dunia kerja. Topiknya pun beragam, mulai dari Data Analytics, Digital Marketing Analytics, SQL, Python, R, hingga visualisasi data.

Selain mendapatkan pengetahuan baru, manfaatkan kegiatan tersebut untuk membangun networking. Jangan hanya menjadi peserta pasif. Cobalah bertanya, berdiskusi, atau terhubung dengan pembicara dan peserta lain melalui platform profesional seperti LinkedIn.

Networking yang baik dapat membuka peluang untuk mendapatkan informasi mengenai project, komunitas, mentoring, magang, hingga lowongan pekerjaan.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

5. Belajar Data Science bersama Mentor

Bagi kamu yang berasal dari non-IT, memulai perjalanan di dunia data mungkin terasa membingungkan. Karena itu, belajar bersama mentor dapat menjadi salah satu pilihan untuk mendapatkan arahan yang lebih terstruktur.

Mulailah dari konsep dasar seperti pengertian data science dan data analytics, jenis-jenis data, proses pengolahan data, metode analisis, hingga prinsip visualisasi data. Setelah memahami konsep dasarnya, lanjutkan dengan praktik menggunakan tools Data Analyst dan dataset berdasarkan real case.

Belajar melalui praktik akan membantu memahami bagaimana konsep yang dipelajari diterapkan dalam pekerjaan nyata. Jangan takut melakukan kesalahan karena proses mencoba, mengevaluasi, dan memperbaiki hasil analisis merupakan bagian penting dalam membangun kemampuan sebagai Data Analyst.

FAQ

1. Apakah lulusan non-IT bisa menjadi Data Analyst?

Bisa. Lulusan non-IT tetap memiliki peluang berkarier sebagai Data Analyst selama menguasai kompetensi dasar seperti analisis data, statistik, SQL, Python atau R, visualisasi data, serta memiliki portofolio yang relevan.

2. Tools apa yang perlu dikuasai untuk menjadi Data Analyst?

Beberapa tools yang umum digunakan adalah SQL, Python, R, Excel, Tableau, dan Microsoft Power BI. Tidak harus menguasai semuanya sekaligus. Kamu bisa mulai dari beberapa tools yang sesuai dengan kebutuhan dan tujuan karier.

3. Apakah fresh graduate harus memiliki pengalaman kerja untuk menjadi Data Analyst?

Tidak selalu. Fresh graduate dapat menunjukkan kemampuan melalui portofolio berisi project analisis data mandiri. Jelaskan tujuan analisis, proses pengolahan data, metode yang digunakan, visualisasi, dan insight yang dihasilkan.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid