Dilema Sertifikasi Data Analyst, Benarkah Dibutuhkan untuk Berkarier di Industri?

Profesi data analyst semakin banyak diminati seiring meningkatnya kebutuhan perusahaan terhadap pengolahan data untuk mendukung pengambilan keputusan. Kondisi ini membuat banyak calon data analyst mulai mencari cara untuk membuktikan kemampuan mereka. Salah satunya melalui sertifikasi data analyst yang diakui industri.

Sertifikasi memang dapat menjadi bukti bahwa seseorang telah mempelajari kompetensi tertentu. Di sisi lain, perusahaan juga membutuhkan kemampuan praktis seperti mengolah data, menggunakan SQL, membuat visualisasi, memahami kebutuhan bisnis, sampai menyampaikan insight secara jelas. Dari sini, muncul sebuah dilema soal apakah sertifikasi benar-benar dibutuhkan untuk berkarier sebagai data analyst? Ini dia jawabannya sahabat DQLab!

1. Mengapa Sertifikasi Data Analyst Banyak Dipertimbangkan?

Sertifikasi memberikan bentuk pengakuan yang lebih terstruktur terhadap kompetensi seseorang. Berbeda dengan sekadar mencantumkan bahwa seseorang pernah mengikuti kursus, sertifikasi tertentu memiliki standar kompetensi atau proses evaluasi yang harus dilewati.

Contohnya, Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate menguji kemampuan yang berkaitan dengan persiapan data, pemodelan data, visualisasi dan analisis, serta pengelolaan dan keamanan Power BI. Sertifikasi tersebut juga menekankan kemampuan menggunakan Power Query dan Data Analysis Expressions (DAX). Hal tersebut membuat sertifikasi dapat memberikan sinyal kepada recruiter bahwa kandidat telah mempelajari kompetensi tertentu yang relevan dengan peran data analyst.

Namun, perlu diingat bahwa sertifikasi adalah bukti kompetensi pada area tertentu, bukan jaminan seseorang pasti mampu menyelesaikan seluruh persoalan data di lingkungan kerja.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Sertifikasi atau Skill Praktis?

Di sinilah calon data analyst sering menghadapi pilihan. Haruskah waktu dan biaya digunakan untuk mengejar sertifikasi? Atau lebih baik digunakan untuk membangun portofolio dan memperdalam skill? Jawabannya tidak selalu salah satu.

Sertifikasi dapat membantu memberikan struktur dalam proses belajar. Sementara itu, proyek dan portofolio membantu menunjukkan bagaimana seseorang menerapkan pengetahuan tersebut dalam situasi yang lebih nyata.

Misalnya, seseorang dapat memiliki sertifikasi Power BI, tetapi masih perlu menunjukkan kemampuan membersihkan data, membuat model data, membangun dashboard, memilih visualisasi yang tepat, dan menerjemahkan hasil analisis menjadi insight bisnis. Bahkan, kompetensi yang diuji pada sertifikasi Power BI Data Analyst Associate mencakup proses yang cukup dekat dengan pekerjaan data analyst, mulai dari mengambil dan membersihkan data hingga membuat model, visualisasi, analisis, pengelolaan akses, dan keamanan data.

3. Apakah Fresh Graduate Wajib Memiliki Sertifikasi?

Tidak selalu. Fresh graduate yang belum memiliki pengalaman kerja dapat menggunakan sertifikasi sebagai salah satu cara untuk menunjukkan bahwa mereka telah mempelajari kompetensi tertentu. Namun, sertifikasi akan lebih kuat jika disertai portofolio.

Misalnya, setelah mempelajari Power BI, kandidat dapat membuat proyek dashboard penjualan. Setelah mempelajari SQL, kandidat dapat membuat analisis data pelanggan. Setelah mempelajari Python, kandidat dapat membuat analisis data pelanggan. Setelah mempelajari Python, kandidat dapat menggunakannya untuk melakukan exploratory data analysis.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Lebih Penting Sertifikasi atau Portofolio?

Keduanya memiliki fungsi yang berbeda. Sertifikasi dapat menunjukkan bahwa seseorang telah mengikuti proses pembelajaran atau evaluasi berdasarkan kompetensi tertentu. Sementara, portofolio dapat menunjukkan bagaimana seseorang menerapkan kompetensi tersebut untuk menyelesaikan masalah. Maka dari itu, strategi terbaik dan yang lebih masuk akal bagi calon data analyst adalah membangun kombinasi sebagai berikut:

Skill → Sertifikasi → Portofolio → Pengalaman → Pengembangan berkelanjutan

Dilema mengenai sertifikasi data analyst sebenarnya tidak harus berakhir pada pilihan antara sertifikat atau skill. Keduanya dapat berjalan bersama. Sertifikasi yang kredibel dapat membantu memberikan bukti formal mengenai kompetensi tertentu. Sementara itu, portofolio dan pengalaman praktis menunjukkan kemampuan menerapkan kompetensi tersebut.

Bagi calon data analyst, pendekatan yang lebih strategis adalah memilih sertifikasi data analyst yang diakui industri dan relevan dengan posisi yang dituju, kemudian mengimbanginya dengan proyek nyata. Jadi, apakah sertifikasi data analyst dibutuhkan untuk berkarier di industri? Jawabannya, tidak selalu wajib, tetapi dapat menjadi nilai tambah yang strategis. Terutama jika sertifikasi tersebut kredibel, relevan dengan posisi yang dituju, dan didukung oleh skill serta portofolio yang dapat dibuktikan.

FAQ

1. Apakah sertifikasi data analyst wajib untuk bekerja di industri?

Tidak selalu. Sertifikasi bukan syarat mutlak untuk menjadi data analyst, tetapi dapat menjadi nilai tambah untuk menunjukkan kompetensi tertentu. Skill praktis, portofolio, dan kemampuan menyelesaikan masalah juga tetap penting.

2. Apakah sertifikasi data analyst lebih penting daripada portofolio?

Keduanya memiliki fungsi berbeda. Sertifikasi dapat menjadi bukti formal kompetensi, sedangkan portofolio menunjukkan kemampuan menerapkan skill dalam proyek nyata. Menggabungkan keduanya dapat membuat profil kandidat lebih kuat.

3. Bagaimana memilih sertifikasi data analyst yang diakui industri?

Perhatikan kredibilitas penyelenggara, kompetensi yang diuji, relevansi dengan posisi yang dituju, serta apakah sertifikasi tersebut memberikan pengalaman evaluasi atau praktik yang relevan dengan kebutuhan industri.

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