Intip Peluang Karier Data Analyst untuk Fresh Graduate Non IT

Di tengah berkembangnya industri berbasis data, profesi Data Analyst semakin terbuka untuk berbagai latar belakang pendidikan. Bahkan, lulusan non-IT kini memiliki peluang yang sama besarnya untuk terjun ke bidang ini.

Artikel ini akan membahas bagaimana seorang fresh graduate non-IT bisa membangun karier sebagai Data Analyst, keterampilan penting yang dibutuhkan, hingga langkah memulainya dari nol.

1. Apa yang Dilakukan Seorang Data Analyst?

Data Analyst bertugas mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk membantu perusahaan mengambil keputusan berbasis data. Aktivitas mereka mencakup eksplorasi data, membuat laporan visual, dan menjawab pertanyaan bisnis menggunakan insight berbasis data.

Berdasarkan laporan dari World Economic Forum Future of Jobs Report 2023, Data Analyst & Scientist menempati posisi ke-3 dalam daftar pekerjaan yang paling dibutuhkan hingga tahun 2027, mencerminkan peningkatan permintaan lintas industri.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Apakah Fresh Graduate Non-IT Bisa Bersaing?

Jawabannya, bisa! Bahkan banyak yang sudah membuktikannya. Berdasarkan survei dari DataCamp tahun 2023, sekitar 36% profesional data berasal dari latar belakang non-teknis, seperti ekonomi, bisnis, dan psikologi. Hal ini menunjukkan bahwa pemahaman bisnis dan kemampuan berpikir analitis justru menjadi nilai tambah.

Fresh graduate dari jurusan non-IT seperti manajemen, akuntansi, atau komunikasi bisa mengandalkan kemampuan berpikir kritis dan logika dasar statistik sebagai modal awal untuk belajar tools seperti SQL dan Python. Dunia kerja kini lebih fokus pada portofolio dan skill nyata, bukan sekadar jurusan.

3. Keterampilan Penting yang Harus Dimiliki

Untuk bersaing di industri data, berikut beberapa keterampilan yang wajib dikuasai oleh pemula:

• Bahasa Pemrograman Dasar: Terutama SQL dan Python, yang menjadi standar di industri untuk querying dan data processing.

• Statistik Dasar dan Analisis Data: Pemahaman konsep mean, median, regresi, distribusi, dan sebagainya untuk mendukung keputusan berbasis data.

• Data Visualization: Menggunakan tools seperti Excel, Tableau, atau Matplotlib/Seaborn di Python untuk menyampaikan insight secara visual.

• Soft Skills: Kemampuan komunikasi, critical thinking, dan pemahaman konteks bisnis agar analisis yang dilakukan relevan dan berdampak.

Menariknya, semua keterampilan ini dapat dipelajari secara bertahap, bahkan tanpa background IT sekalipun.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Cara Memulai Karier Data Analyst untuk Fresh Graduate Non-IT

Memulai karier sebagai Data Analyst tanpa latar belakang IT bukan hal yang mustahil. Langkah pertama yang bisa dilakukan adalah mempelajari dasar-dasar analisis data melalui platform belajar online seperti DQLab, yang menyediakan materi Python, SQL, dan statistik dasar secara terstruktur dan praktis. Fokuslah untuk memahami konsep dasar seperti data cleaning, exploratory data analysis (EDA), dan cara membaca data secara logis.

Selanjutnya, bangun portofolio dari proyek-proyek berbasis data nyata. Kamu bisa mengunduh dataset publik dari Kaggle atau Google Dataset dan mencoba membuat analisis sederhana, lalu menyusunnya dalam bentuk dashboard atau laporan visual. Portofolio ini akan menjadi bukti nyata kemampuan kamu kepada HRD, terutama jika kamu belum memiliki pengalaman kerja formal di bidang data.

Peluang menjadi Data Analyst terbuka lebar bagi siapa pun, termasuk fresh graduate non-IT. Dengan kombinasi skill yang tepat dan pembelajaran yang terstruktur, kamu bisa bersaing dan berkembang di dunia data yang dinamis ini. Ingat, yang paling penting bukan latar belakangmu, melainkan tekad untuk terus belajar dan berkembang.

Jika kamu ingin memulai langkah pertama menjadi Data Analyst dengan dukungan mentor dan modul praktis berbasis proyek nyata, kamu bisa ikut Bootcamp Data Analyst with Python & SQL dari DQLab. Belajar terarah, bangun portofolio, dan siap hadapi industri data masa depan!

FAQ:

1. Haruskah saya belajar Python dan SQL untuk menjadi Data Analyst?

Iya, Python dan SQL adalah dua bahasa paling umum yang digunakan dalam pekerjaan Data Analyst. Python membantu untuk manipulasi dan analisis data, sedangkan SQL digunakan untuk mengambil data dari database.

2. Bagaimana cara membangun portofolio sebagai pemula?

Kamu bisa mulai dengan mengerjakan proyek pribadi menggunakan dataset publik dari Kaggle, Google Dataset, atau Data.gov. Buat analisis dan visualisasinya, lalu publikasikan hasilnya di GitHub atau LinkedIn agar mudah dilihat oleh rekruter.