GIMANA MEMULAI KARIER JADI DATA ANALYST?
Simak caranya di webinar GRATIS dan raih DOORPRIZE menarik!
DAFTAR SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 17 Jam 13 Menit 14 Detik 

Ingin Menjadi Seorang Data Analyst? Kuasai Hal-Hal Penting Berikut

Belajar Data Science di Rumah 07-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3f46fcf6ccd877647af6ee028849cf22_x_Thumbnail800.jpg

Sekarang ini  kebutuhan akan Data Analyst teruslah meningkat seiring perkembangan zaman yang semakin membutuhkan orang yang dapat mengelola data perusahaan. Tercatat lebih dari 1.135 lowongan Data Analyst mulai dari posisi junior hingga manager Data Analyst. Walaupun perusahaan tidak bergerak dibidang data, tetap harus menggunakan jasa Data Analyst untuk menyiapkan strategi yang sesuai dengan apa yang terjadi dilapangan.


Data Analyst memiliki tanggung jawab yang besar dalam mengelola data perusahaan. Secara garis besar, Data Analyst adalah orang yang menerjemahkan data yang tersruktur maupun tidak terstruktur menjadi laporan yang mudah dipahami oleh orang awam dengan data. Teknologi Data Analyst mampu mempermudah perusahaan dalam mendapatkan data yang lebih baik dan tentunya lebih akurat. Selain itu, perusahaan juga bisa mencocokan data-data dengan hal yang terjadi dilapangan, dengan begitu jika ada kecurangan ataupun salah input data akan terlihat dalam proses data analisis. Berikut cara-cara menjadi seorang Data Analyst 


1. Data Science : Ilmu yang Cukup Fleksibel

Ilmu Data Science merupakan ilmu multidisiplin yang dimana ilmu ini merupakan gabungan dari ilmu-ilmu lainya seperti matematika, statistika, bahasa pemrograman, dan masih banyak lagi. Data Science sendiri juga dapat dipelajari secara non-formal ataupun mengikuti pendidikan formal. Pendidikan formal adalah pendidikan di sekolah yang diperoleh secara teratur, sistematis, beringkat, serta mengikuti syarat-syarat dari pemerintah. Sedangkan Pendidikan non formal ialah jalur pendidikan yang tujuannya untuk mengganti, menambah dan melengkapi pendidikan formal.

Setiap pendidikan tentunya memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing seperti

  • Kelebihan Pendidikan Formal

    1. Belajar dari Dasar, Dalam pendidikan formal Kamu akan mulai belajar dari dasar hingga terakhir, tentunya ini akan memperkuat prinsip-prinsip dasar yang Kamu pelajari.
    2. Belajar dengan Tim, Pendidikan formal tidaklah jauh dari kerja kelompok dengan begitu Kamu dapat bertukar pikiran dan juga menambah relasi. Dengan sering belajar tim juga Kamu tidak kaget saat bekerja karna bekerja sangatlah membutuhkan kerja sama tim yang baik.
    3. Mencari Jati Diri, Pendidikan formal mempunyai pembelajaran yang banyak. Dengan itulah Kamu juga mempelajari hal-hal apa yang Kamu kuasai dan juga Kamu senangi sehingga mempermudah Kamu dalam mengambil keputusan saat mengambil jurusan saat Kuliah.
  • Kekurangan Pendidikan Formal

    1. Sedikit Pengalaman, Walaupun seringkali diberikan tugas di sekolah, namun saat Kamu bekerja sering kali banyak pelajaran yang baru Kamu temui saat bekerja.
    2. Waktu yang Relatif Lama, Pendidikan formal seringkali lebih memakan waktu lebih lama dibandingkan dengan belajar non-formal. Karna dalam pendidikan formal Kamu akan belajar dari dasar-dasarnya.
    3. Cenderung Lebih Mahal, masih banyak orang yang bisa masuk ke dalam perguruan tinggi diakibatkan biaya yang mahal.


  • Kelebihan Pendidikan Non Formal

    1. Waktu Belajar, dalam pendidikan formal waktu belajar telah ditentukan, berbeda dengan non formal Kamu dapat menentukan waktu yang sesuai dengan waktu mu.
    2. Mandiri, dalam pendidikan non formal kamu juga dituntut untuk lebih aktif dalam menyelesaikan masalah dengan menggunakan semua yang ada misal mencari jawaban dari buku, google, teman, dan lainya.
    3. Praktik, dalam pendidikan non formal belajar langsung dilapangan merupakan metode yang sangat efektif. Banyak orang baru memahami satu konsep karna mereka belajar dengan metode learning by doing.


  • Kekurangan Pendidikan Non Formal

    1. Tidak Ada Gelar, Gelar juga menjadi alasan kenapa orang-orang memilih pendidikan formal. Sayangnya saat Kamu belajar pendidikan Non Formal gelar merupakan hal yang sulit didapatkan, namun kamu bisa mengambil banyak pelatihan yang menjamin sertifikat.
    2. Motivasi yang Berubah-ubah, tentunya saat Kita belajar hal baru membutuhkan semangat yang besar apalagi saat tidak ada yang mengawasi, maka dari itu memiliki motivasi yang kuat dari awal merupakan hal yang penting dalam belajar.


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


2.  Kenali Machine Learning

Machine Learning adalah mesin yang dikembangankan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa bantuan dari pembuatnya. Machine learning ini meliputi disiplin ilmu lainya seperti statistik, matematika dan data mining.


Machine learning merupakan salah satu cabang dari terbentuknya artificial intelligence (AI). Di dalam sebuah AI banyak machine learning dibutuhkan untuk memperoleh data yang ada dan mempelajari data tersebut agar dapat melakukan tugas tertentu.


Pasti diantara Kamu masih bingung dengan machine learning, bagaimana cara mereka belajar dan megembangkan dirinya sendiri. Sama seperti manusia machine learning  memiliki teknik belajar yang beragam yaitu supervised learning dan unsupervised.


  • Supervised Learning

    Teknik ini biasanya digunakan pada barang yang memiliki informasi yang lengkap. Machine learning akan memberikan barang tersebut label sesuai dengan kategori-kategori yang sama dan juga menempatkanya sesuai dengan kategori tersebut. Teknik ini bertujuan untuk memberikan target terhadap output yang dilakukan dengan membandingkan pengalaman dari masa lalu


  • Unsupervised Learning

    Sebaliknya dengan supervised, teknik ini digunakan saat informasi terkait barang tersebut tidak lengkap. Sehingga machine learning belum mempunyai acuan untuk melabeli barang. Teknik ini digunakan untuk mencari struktur ataupun pola-pola tertentu yang tidak memiliki label.


Tentunya machine learning juga membutuhkan perawatan yang tidak gampang, disinilah tugas seorang Data Scientist untuk memastikan semua berjalan lancar dan semestinya.


3. Tingkatkan Kompetensi Bahasa Pemrograman

Bahasa pemrograman tentunya dibutuhkan jika Kamu ingin meniti karir di bidang data. Bahasa pemrograman memiliki banyak bahasa, tetapi tidak semua bahasa pemrograman harus dipelajari secara bersamaan. Di Indonesia sendiri terdapat 2 bahasa pemrograman yang sering digunakan antara Python dengan bahasa pemrograman R. Sesuaikan bahasa pemrograman yang akan dipelajari dengan kemampuan yang kita miliki. 


Dengan begitu, Anda dapat lebih mudah untuk belajar pemrograman dan mengerti apa yang dipelajari. Jika Anda baru saja memulai untuk belajar pemrograman, mungkin dapat dilakukan dengan html dan jika Anda sudah menguasai bidang tersebut dapat melanjutkan ke tahap berikutnya. Jadi, lakukan dengan bahasa pemrograman yang paling mudah dipelajari.

Dengan belajar bahasa pemrograman juga Kamu akan dilatih untuk lebih teliti terhadap detail-detail kecil . Dalam membuat sebuah program, seseorang akan dihadapkan pada baris-baris kode yang harus disusun secara sistematis. Baris-baris kode ini tidak boleh terbolak-balik baik penyusunannya maupun penulisannya, agar program yang dibangun dapat berjalan tanpa permasalahan. Sistematika ini berlaku untuk


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


4. Sertifikat DQLab 

Satu-satunya cara yang dilakukan untuk bisa mendapat sertifikat dari DQLab adalah dengan bergabung untuk belajar data science bersama dan menyelesaikan pembelajaran modul yang telah disediakan DQLab. Nantinya sertifikat ini bisa kamu gunakan sebagai bukti kalau kamu pernah mengikuti pelatihan ilmu data science. Itu membuktikan bahwa setidaknya ada beberapa ilmu yang kamu upgrade di diri kamu. Sertifikat ini juga dilengkapi dengan credential ID, sehingga tentunya memiliki kredibilitas yang dapat kamu sertakan di platform pencarian kerja seperti Linkedin.


Dengan memiliki sertifikat pelatihan DQLab, itu artinya kamu memiliki kesempatan emas untuk bisa berkarir di industri data. Sebab, sertifikat ini bisa kamu jadikan sebagai portofolio yang menjual. Yohanes Sefriyanto salah satu member DQLab yang kini berprofesi sebagai data analyst di JD.iD mengungkapkan dirinya menerima sejumlah panggilan kerja setelah menggunakan sertifikat DQLab sebagai portofolionya.


"Saya mengupload beberapa sertifikat DQLab ke media sosial pencarian kerja, seperti Linkedin. Imbasnya, saya mendapatkan sekitar 30-an penawaran kerja tanpa saya harus melamar ke perusahaan. Saat saya mendatangi beberapa interview, user juga sangat mengapresiasi sertifikat yang saya raih di DQLab," kata Yohanes.


Jadi apalagi yang kamu tunggu, ayo bergabung di DQLab! Kamu juga bisa belajar data science dari nol hingga bisa bergabung di perusahaan besar. Dengan bergabung sekarang kamu juga  bisa mendapat module GRATIS “Introduction to Data Science” loh! 


Penulis : Yohanes Ricky


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!