Cara Menyusun Career Plan Data dengan Backward Planning

Banyak orang yang bekerja di bidang data science merasa sudah belajar banyak hal, tetapi kariernya terasa stuck alias jalan di tempat. Skill-nya sih bertambah, sertifikat juga sudah didapatkan, tetapi masih belum keliatan arah naik levelnya. Kok bisa?

Salah satu penyebab utamanya adalah menyusun career plan secara random tanpa tujuan akhir yang jelas. Backward planning hadir sebagai solusi yang lebih strategis. Metode ini menawarkan pendekatan bagi pelamar data science untuk menentukan posisi karier impian terlebih dahulu, lalu menarik langkah mundur secara sistematis. Pendekatan ini sangat relevan di bidang data science yang dinamis dan menawarkan banyak pilihan jalur karier. Lalu, bagaimana caranya? Simak artikelnya sampai habis, sahabat DQLab!

1. Apa itu Backward Planning dalam Career Plan Data?

Backward planning adalah metode perencanaan yang dimulai dari tujuan akhir, kemudian diuraikan ke langkah-langkah sebelumnya secara logis. Dalam konteks karier data, tujuan akhir bisa berupa posisi seperti Senior Data Analyst, Data Scientist, Analytics Manager, atau Data Engineer. Setiap keputusan belajar, proyek, dan pengalaman kerja memiliki alasan yang jelas. Jadi, kamu tidak hanya modal “ikut-ikutan” saja. Kamu tahu persis skill apa yang dibutuhkan di tahap karier yang sedang kamu lalui saat ini.

Baca Juga: Kenapa Skill Teknis Saja Tidak Cukup untuk Naik Karier?

2. Tentukan Posisi Data yang Ingin Dicapai

Langkah pertama adalah memilih posisi target secara spesifik, bukan hanya sekadar “ingin sukses berkarier di bidang data”. Tentukan role, level, dan konteks industrinya. Misalnya, Senior Data Analyst di startup teknologi atau Data Scientist di perusahaan finansial. Semakin jelas tujuan akhirnya maka semakin mudah menyusun langkah karier kamu. Cari tahu job description, skill wajib, tools yang sering digunakan, dan ekspektasi pengalaman kerja untuk posisi tersebut.

3. Petakan Skill dan Pengalaman yang Dibutuhkan

Setelah tujuan akhir jelas, buat daftar kompetensi yang harus dimiliki pada posisi tersebut. Ini mencakup hard skill seperti SQL, Python, Machine Learning, data visualization, maupun soft skill seperti komunikasi dan problem solving. Di tahap ini, backward planning membantu pelamar untuk memecah target besar menjadi beberapa komponen kecil. Kamu bisa melihat mana skill yang harus dikuasai sejak awal dan mana yang bisa dikembangkan ketika sudah berada di level mid.

4. Tarik Mundur ke Level Karier Saat Ini

Selanjutnya, bandingkan kebutuhan posisi target dengan kondisi kamu saat ini. Lakukan gap analysis sederhana seperti skill apa yang sudah dikuasai, skill apa yang belum, dan pengalaman apa yang masih kurang. Dari sini, kamu bisa menentukan posisi yang realistis. Misalnya dari Junior Data Analyst ke Mid-Level terlebih dahulu. Backward planning membuat proses naik karier terasa logis dan tidak terkesan meloncat terlalu jauh.

Baca Juga: Cara Menemukan Top 5 Selling Products Menggunakan SQL

5. Susun Timeline dan Target Belajar yang Realistis

Backward planning tentu saja berkaitan dengan masalah waktu. Tentukan estimasi waktu untuk mencapai setiap tahap. Misalnya, 6 bulan pertama fokus pada peningkatan skill SQL dan dashboarding. Kemudian, 1 tahun lebih fokus pada membangun portofolio proyek lanjutan. Melalui penyusunan timeline yang jelas, kamu bisa memprioritaskan apa yang perlu dipelajari sekarang dan apa yang bisa ditunda dulu untuk sementara. Hal ini membantu kamu menghindari burnout akibat belajar terlalu banyak hal sekaligus.

6. Selaraskan Proyek dan Portofolio dengan Tujuan Akhir

Setiap proyek yang kamu kerjakan sebaiknya mendekatkanmu ke posisi yang menjadi incaran. Jika tujuan akhirnya adalah menjadi seorang Data Scientist maka proyek analisis statistik dan machine learning akan jauh lebih relevan dibanding sekadar menyusun laporan Excel dasar. Backward planning membuat portofolio lebih fokus. Atasan pun bisa melihat arah kariermu dengan jelas dari jenis proyek yang kamu tampilkan.

FAQ

1. Apa perbedaan backward planning dengan career plan biasa di bidang data?

Backward planning dimulai dari posisi karier yang ingin dicapai, lalu ditarik mundur ke langkah-langkah sebelumnya. Sementara career plan biasa sering dimulai dari kondisi saat ini tanpa tujuan akhir yang spesifik, sehingga arah belajar dan pengembangan skill kurang fokus.

2. Apakah backward planning cocok untuk pemula di bidang data?

Sangat cocok. Pemula justru terbantu karena bisa mengetahui sejak awal skill inti apa yang perlu diprioritaskan dan jalur karier apa yang ingin dituju, tanpa harus mencoba terlalu banyak hal yang tidak relevan.

3. Seberapa sering career plan dengan backward planning perlu dievaluasi?

Idealnya setiap 6–12 bulan. Evaluasi rutin membantu menyesuaikan rencana dengan perkembangan skill, perubahan minat, serta kebutuhan industri data yang terus berkembang.

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

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science