JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 0 Jam 34 Menit 50 Detik

Intip Roadmap untuk Membangun Karir Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 02-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-03-2024-01-02-181237_x_Thumbnail800.jpg

Dalam era digital yang berkembang pesat, data telah menjadi sumber kehidupan bagi perusahaan, mendorong pengambilan keputusan dan perumusan strategi. Data analyst memainkan peran penting dalam mengekstraksi insight yang dapat ditindaklanjuti dari kumpulan data yang sangat besar, sehingga menjadikan role yang satu ini sangat diperlukan di berbagai industri.


Di era big data, peran data analyst semakin penting di berbagai industri. Ketika perusahaan menyadari pentingnya pengambilan keputusan berdasarkan data, jalur karir bagi data analyst telah berkembang, menawarkan berbagai jalur karir yang menarik dan bermanfaat.


Jenjang karir bagi data analyst sangat beragam dan dinamis. Data analyst akan banyak bekerja dengan berbagai role, misalnya data scientist, business intelligence engineer, data engineer, ataupun role lainnya. Seorang data analyst harus memiliki softskill dan hardskill untuk dapat beradaptasi di berbagai industri yang memiliki jenis dan bentuk data yang berbeda-beda.


Pada artikel kali ini, kita akan membahas berbagai career path seorang data analyst yang penting dipelajari agar jenjang karir terus meningkat. Penasaran? Let’s get started!


1. Specialization in Data Science: Jembatan Antara Analisis dan Prediksi

Data Analyst

Calon data analyst sering kali tertarik pada bidang data science. Mengkhususkan diri dalam ilmu data melibatkan lebih dari sekadar analisis data tradisional untuk mencakup pemodelan statistik tingkat lanjut, machine learning, dan analisis prediktif. Data scientist tidak hanya ditugaskan untuk mengungkap insight dari data historis tetapi juga mengembangkan model yang dapat memperkirakan tren dan pola di masa depan.


Untuk menempuh jalur ini, data analyst dapat melanjutkan pendidikan yang berfokus pada algoritma machine learning, memperdalam keterampilan pemrograman khususnya Python atau R, dan mendapatkan pengalaman langsung dengan tools analisis tingkat lanjut. Sertifikasi dalam machine learning atau data science juga dapat meningkatkan kredensial  dan membuka pintu menuju peluang menarik di berbagai bidang.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Business Intelligence Analyst: Mengubah Data menjadi Wawasan yang Dapat Ditindaklanjuti

Data Analyst


Business intelligence analyst fokus pada transformasi data mentah menjadi insight bermakna yang menginformasikan keputusan bisnis yang strategis. Karir path yang satu ini akan ini memerlukan penguasaan tools visualisasi data, seperti Tableau atau Power BI untuk membuat dashboard dan report yang menarik.


BI analyst bekerja sama dengan stakeholders di berbagai departemen untuk memahami kebutuhan bisnis, mengidentifikasi key performance indicator (KPI), dan memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti. Untuk menjadi BI analyst uang unggul, data analyst harus mengasah keterampilan mereka dalam visualisasi data, desain dashboard, dan penyampaian cerita data. 


3. Data Engineer: Membangun dan Mengoptimalkan Infrastruktur Data

Data engineer memainkan peran penting dalam ekosistem data dengan merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur yang memungkinkan analisis data yang efektif. Career path ini akan banyak berfokus pada database, data warehouse, dan proses ETL (extract, transform, and load) untuk memastikan aliran data yang lancar. Data engineer berkolaborasi erat dengan data scientist dan analyst untuk menciptakan landasan yang kuat bagi pengambilan keputusan berbasis data.


Untuk beralih ke data engineer, seorang data analyst dapat memperkuat keterampilan dalam sistem manajemen basis data misalnya SQL dan NoSQL, platform cloud seperti AWS, Azure, Google Cloud, dan arsitektur data. 

Data Analyst


4. Management and Leadership Roles: Memandu Strategi dan Tata Kelola Data

Seorang data analyst yang memiliki minat terhadap strategi dan kepemimpinan dapat memilih untuk menduduki peran manajerial atau kepemimpinan. Dalam posisi ini, para profesional bertanggung jawab untuk membentuk strategi data perusahaan, mengawasi tata kelola data, dan memastikan bahwa inisiatif data selaras dengan tujuan bisnis yang lebih luas. Career path ini melibatkan perpaduan keahlian teknis, pemikiran strategis, dan komunikasi yang efektif.


Untuk beralih ke peran manajemen, data analyst harus mengembangkan keterampilan kepemimpinan dan manajemen project. Agar dapat meningkatkan kualifikasi, data analyst dapat mencari sertifikasi yang relevan dalam manajemen data atau kepemimpinan. Selain itu, menumbuhkan pemahaman mendalam tentang peraturan industri dan standar kepatuhan akan sangat penting dalam menghandle kompleksitas tata kelola data.


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


Yuk persiapkan karir data analyst kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.


Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python berikut untuk informasi lebih lengkapnya!


Penulis: Galuh Nurvinda K



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login