Intip Roadmap untuk Membangun Karir Data Analyst
![https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-03-2024-01-02-181237_x_Thumbnail800.jpg](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
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
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.
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