PAYDAY SALE! DISKON 95%
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 2 Jam 37 Menit 33 Detik

Kenali Ragam Jobdesc Jenjang Karir Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 12-Desember-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/73e6271678d4ea62e6f83bf3d9e03f7c_x_Thumbnail800.jpeg

Data Analyst merupakan salah satu profesi di bidang data yang terus meningkat kebutuhannya. Perkembangan teknologi khususnya teknologi digital membuat data yang ada terus berkembang dan bertambah jumlahnya. Tidak ada perusahaan yang tidak membutuhkan data, baik itu startup maupun perusahaan-perusahaan besar. Data yang ada akan sangat berperan penting dalam proses pengambilan keputusan.


Karena hal ini lah, kebutuhan akan orang yang bisa mengolah data untuk menjawab permasalahan yang ada seperti Data Analyst terus meningkat. Bahkan kebutuhan akan Data Analyst meningkat lebih tinggi dibanding posisi Data Scientist dan Data Engineer. Salah satu alasannya adalah karena posisi Data Analyst terbilang sangat menjanjikan karena memiliki jenjang karir yang jelas. Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai jenjang karir yang akan dilalui oleh Data Analyst. Yuk, simak pembahasannya!


1. Entry Level

Posisi ini merupakan posisi pertama yang akan ditempati oleh Data Analyst pemula. Biasanya akan ditempati oleh para fresh graduate atau mereka yang baru saja melakukan switch career ke bidang data. Posisi ini bisa disebut sebagai Junior Data Analyst juga. Tugas utama Data Analyst di entry level adalah mengekstrak data, data cleaning, analisis data, serta membagikan hasil temuan data tersebut kepada pihak-pihak yang membutuhkan, misalnya tim marketing atau sales. Di tahapan ini, kamu akan dituntut untuk bisa menguasai tools data visualisasi (seperti Tableau, Power BI, Excel, dll), dasar ilmu data dan statistika, serta kemampuan untuk menggunakan bahasa SQL.


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


2. Mid Level


Level selanjutnya dalam jenjang karir Data Analyst adalah Mid Level. Kamu akan memasuki tahapan ini ketika telah memiliki cukup pengalaman di entry level. Untuk mencapai level ini, tentu tidak bisa disamaratakan karena akan mempertimbangkan kemampuan mu secara pribadi dan kebijakan perusahaan. Namun umumnya, kamu akan membutuhkan waktu 2-5 tahun untuk ada di posisi ini. 


Layaknya level yang ada di dalam game, di posisi ini kamu akan dituntut untuk memiliki skill yang lebih banyak dari sebelumnya, termasuk menguasai bahasa pemrograman seperti R dan Python. Selain itu, kamu akan dihadapkan pada project yang harus diselesaikan dari awal hingga mencapai hasil. Karena hal ini lah, tidak jarang kamu harus bekerja dengan tim lain dan juga memberikan solusi yang inovatif kepada para stakeholder.


3. Senior Level


Level selanjutnya adalah senior level atau level manajerial. Umumnya, untuk bisa mencapai level ini, setidaknya kamu sudah menempati posisi mid level selama 5 tahun. Di level ini, kamu tidak hanya mengemban tugas untuk mengolah data saja, namun juga kemampuan manajerial dan leadership. Kamu akan bertanggung jawab untuk mengarahkan dan mengembangkan keahlian tim secara keseluruhan agar project yang dilaksanakan perusahaan bisa berjalan maksimal. Tidak hanya itu, kamu juga berkewajiban untuk membangun komunikasi ke semua anggota tim dan memastikan mereka memahami peran masing-masing dengan jelas. Setelah mencapai tahap ini, bukan tidak mungkin nantinya kamu akan bisa menempati posisi Head of Data atau bahkan Chief Data Officer.


4. Data Analyst Specialist


Setelah berada di mid level, beberapa orang mungkin akan memutuskan untuk naik ke level managerial, namun beberapa lainnya bisa memilih untuk menjadi spesialisasi. Jika memilih spesialisasi, maka kamu akan fokus pada satu bidang saja, misalnya kesehatan, keuangan, dll. Mengingat banyaknya kebutuhan data analyst di hampir seluruh sektor industri, kamu dapat lebih mudah memilih sesuai bidang minat, seperti Financial Analyst, Healthcare Analyst, Machine Learning Analyst, Social Data analyst, Insurance Underwriting Analyst, dll.


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


Tertarik menjadi seorang Data Analyst? Kamu bisa mulai dengan belajar bahasa pemrograman R, Python, dan SQL di DQLab. Seperti kata pepatah, “sekali menyelam dua tiga pulau terlampaui” bisa kamu temukan disini. Tidak hanya belajar bahasa pemrograman, namun kamu juga akan belajar untuk membuat visualisasi data, mencari insight dari data, serta ada project yang sangat mirip dengan permasalahan di lapangan. Caranya cukup mudah, kamu hanya perlu berlangganan menjadi member premium DQLab dan kamu akan bisa menikmati semua hal tersebut.


Tapi untuk kamu yang belum mau berlangganan menjadi member premium, kamu juga tetap bisa mengakses live code yang ada di free modul loh, yaitu modul “Introduction to Data Science with R” dan “Introduction to Data Science with Python”. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up dan nikmati fasilitasnya!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login