Intip Peluang Karier Data Analyst untuk Fresh Graduate Non IT

Di tengah berkembangnya industri berbasis data, profesi Data Analyst semakin dibutuhkan di berbagai sektor. Kabar baiknya, peluang untuk berkarier di bidang ini tidak hanya terbuka bagi lulusan teknologi informasi IT. Fresh graduate dari berbagai latar belakang pendidikan juga dapat mempersiapkan diri untuk memasuki bidang data dengan membangun keterampilan yang relevan.

Bagi lulusan nonIT, perpindahan ke bidang Data Analyst mungkin terlihat menantang karena adanya kebutuhan akan kemampuan teknis seperti SQL dan Python. Namun, kemampuan analitis, pemahaman bisnis, dan pengetahuan yang diperoleh dari jurusan sebelumnya dapat menjadi modal untuk mempelajari keterampilan tersebut. Artikel ini akan membahas peluang karier Data Analyst untuk fresh graduate nonIT, keterampilan yang perlu dikuasai, dan langkah yang dapat dilakukan untuk mulai membangun karier di bidang data dari nol. Simak penjelasannya lebih lanjut sahabat DQLab!

1. Apa yang Dilakukan Seorang Data Analyst?

Data Analyst bertugas mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk membantu perusahaan mengambil keputusan berbasis data. Pekerjaan ini tidak hanya berkaitan dengan angka, tetapi juga bagaimana mengubah data mentah menjadi informasi yang mudah dipahami dan relevan dengan kebutuhan bisnis.

Dalam praktiknya, seorang Data Analyst dapat terlibat dalam berbagai aktivitas, mulai dari data cleaning, eksplorasi data, mencari pola atau tren, membuat visualisasi, menyusun laporan, hingga menyampaikan insight kepada tim atau stakeholder. Misalnya, seorang Data Analyst di perusahaan retail dapat menganalisis data transaksi untuk mengetahui produk yang paling banyak dibeli, periode dengan penjualan tertinggi, atau faktor yang memengaruhi penurunan penjualan.

Artinya, pekerjaan Data Analyst membutuhkan kombinasi antara kemampuan teknis dan kemampuan memahami masalah bisnis. Data yang sudah dianalisis harus dapat menjawab pertanyaan seperti “Mengapa penjualan turun?”, “Siapa pelanggan yang paling potensial?”, atau “Strategi apa yang dapat dilakukan berdasarkan data tersebut?” Berdasarkan World Economic Forum Future of Jobs Report 2023, Data Analysts and Scientists termasuk dalam kelompok pekerjaan yang mengalami pertumbuhan permintaan. Hal ini menunjukkan bahwa kemampuan mengolah dan memahami data semakin dibutuhkan di berbagai sektor industri.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Apakah Fresh Graduate Non-IT Bisa Bersaing?

Jawabannya, bisa. Latar belakang pendidikan non-IT tidak otomatis menjadi penghalang untuk memulai karier sebagai Data Analyst. Justru, beberapa jurusan non-IT memiliki pengetahuan yang dapat mendukung pekerjaan analisis data. Misalnya, lulusan ekonomi sudah terbiasa berhadapan dengan angka, statistik, dan interpretasi kondisi ekonomi.

Lulusan manajemen dapat memiliki pemahaman mengenai proses bisnis dan pengambilan keputusan, sementara lulusan akuntansi terbiasa membaca laporan keuangan dan bekerja dengan data numerik. Kemampuan tersebut dapat menjadi modal awal, kemudian dilengkapi dengan keterampilan teknis seperti SQL, Python, Excel, dan data visualization. Jadi, fresh graduate nonIT tidak harus memulai semuanya dari nol. Mereka dapat menghubungkan pengetahuan yang sudah dimiliki dengan kebutuhan di bidang data.

Selain itu, proses rekrutmen untuk posisi Data Analyst tidak hanya berkaitan dengan jurusan kuliah. Kemampuan menyelesaikan masalah, memahami data, menjelaskan hasil analisis, dan menunjukkan proyek melalui portofolio juga dapat menjadi bagian dari pertimbangan perusahaan. Karena itu, daripada berfokus pada pertanyaan “Apakah jurusan saya cocok?”, fresh graduate nonIT dapat mulai mempertimbangkan terkait skill apa yang masih perlu saya kuasai untuk memenuhi kebutuhan posisi Data Analyst?

3. Keterampilan Penting yang Harus Dimiliki

Untuk mulai membangun karier sebagai Data Analyst, fresh graduate nonIT tidak harus langsung menguasai seluruh tools sekaligus. Pembelajaran dapat dilakukan secara bertahap dengan memprioritaskan keterampilan yang palling sering digunakan dalam proses analisis data.

Bahasa pemrograman dan querying

SQL menjadi salah satu keterampilan penting karena digunakan untuk mengambil dan mengolah data dari database. Sementara itu, Python dapat digunakan untuk data processing, exploratory data analysis (EDA), hingga visualisasi. Bagi pemula, tidak perlu langsung mempelajari Python secara mendalam. Fokus terlebih dahulu pada konsep dasar yang berkaitan dengan kebutuhan analisis data.

Statistik dasar

Pemahaman statistik membantu Data Analyst membaca pola dan menarik kesimpulan dari data dengan lebih tepat. Beberapa konsep yang penting untuk dipahami antara lain mean, median, persentase, distribusi, korelasi, dan regresi dasar.

Data cleaning dan data preparation

Data yang diperoleh dari perusahaan tidak selalu langsung siap dianalisis. Data bisa memiliki nilai kosong, duplikasi, format yang tidak konsisten, atau kesalahan pencatatan. Karena itu, kemampuan membersihkan dan mempersiapkan data menjadi bagian penting dari pekerjaan Data Analyst.

Data visualization

Hasil analisis perlu disampaikan dengan cara yang mudah dipahami. Excel, Tableau, Power BI, maupun library visualisasi di Python dapat digunakan untuk membuat grafik dan dashboard. Visualisasi yang baik dapat membantu pembaca memahami informasi penting dari data.

Soft Skills dan pemahaman bisnis

Kemampuan teknis saja belum cukup. Data Analyst juga perlu memiliki critical thinking, komunikasi, problem solving, dan kemampuan memahami konteks bisnis. Seorang Data Analyst harus mampu menjelaskan mengapa suatu pola muncul dan apa artinya bagi perusahaan.

Menariknya, berbagai keterampilan tersebut dapat dipelajari secara bertahap. Fresh graduate non-IT tidak perlu menunggu sampai mahir coding untuk mulai belajar analisis data.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Cara Memulai Karier Data Analyst untuk Fresh Graduate NonIT

Memulai karier sebagai Data Analyst dapat dilakukan secara bertahap, terutama bagi fresh graduate yang belum memiliki pengalaman di bidang teknologi. Hal pertama yang perlu dilakukan adalah menentukan fondasi skill yang ingin dipelajari. Mulailah dari spreadsheet seperti Excel untuk memahami cara mengolah data.

Setelah itu, lanjutkan dengan SQL untuk mempelajari cara mengambil data dari database dan Python untuk memperluas kemampuan data processing dan analisis. Dasar statistik juga dapat dipelajari bersamaan agar proses analisis tidak hanya berorientasi pada penggunaan tools. Setelah memiliki dasar, langkah berikutnya adalah membangun portofolio. Jangan hanya mencantumkan daftar tools yang pernah dipelajari. Tunjukkan bagaimana tools tersebut digunakan untuk menyelesaikan sebuah masalah.

Misalnya, kamu dapat mengambil dataset penjualan dari Kaggle, kemudian melakukan data cleaning, menganalisis tren penjualan, mencari produk dengan performa terbaik, dan menyajikan hasilnya dalam bentuk dashboard. Proyek sederhana seperti ini dapat membantu menunjukkan proses berpikir dan kemampuan analitis.

Portofolio juga sebaiknya dilengkapi dengan penjelasan singkat mengenai masalah, data yang digunakan, proses analisis, insight yang ditemukan, dan kesimpulan. Dengan begitu, recruiter dapat melihat bahwa kamu tidak sekadar bisa menggunakan Excel, SQL, atau Python, tetapi juga memahami bagaimana data digunakan untuk menjawab sebuah pertanyaan.

Setelah memiliki beberapa proyek, fresh graduate bisa mulai mencari posisi seperti Junior Data Analyst, Data Analyst Intern, Business Intelligence Intern, atau posisi entry-level lain yang memiliki tugas analisis data. Pengalaman dari proyek pribadi, organisasi, freelance, atau internship juga dapat menjadi bahan untuk menunjukkan kemampuan saat mengikuti proses rekrutmen.

Peluang berkarier sebagai Data Analyst tidak hanya ditentukan oleh latar belakang IT atau nonIT. Fresh graduate dari berbagai jurusan dapat membangun jalur menuju bidang ini dengan menggabungkan pengetahuan dari jurusan asal, kemampuan analisis, skill teknis, dan portofolio yang relevan.

FAQ

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

Bisa. Lulusan non-IT dapat memulai karier sebagai Data Analyst dengan mempelajari keterampilan seperti Excel, SQL, statistik dasar, Python, dan data visualization. Latar belakang seperti ekonomi, bisnis, akuntansi, maupun bidang lainnya juga dapat menjadi modal karena memberikan pemahaman terhadap angka, bisnis, atau pemecahan masalah.

2. Apakah harus bisa coding untuk menjadi Data Analyst?

Tidak harus langsung mahir coding. Untuk pemula, kamu dapat memulai dari Excel dan statistik dasar, kemudian mempelajari SQL dan Python secara bertahap. Yang penting adalah memahami konsep analisis data dan mampu menggunakan tools tersebut untuk menjawab permasalahan tertentu.

3. Apa yang harus dipelajari fresh graduate non-IT untuk menjadi Data Analyst?

Mulailah dari dasar-dasar pengolahan data, statistik, Excel, SQL, dan data visualization. Setelah memiliki fondasi, kamu dapat melanjutkan ke Python, exploratory data analysis, dan membangun portofolio proyek agar kemampuanmu lebih mudah ditunjukkan kepada recruiter.

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