PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
0 Hari 22 Jam 5 Menit 26 Detik

Kilas Roadmap untuk Sukses Jadi Data Analyst 2024

Belajar Data Science di Rumah 22-September-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-03-2024-09-22-191727_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Menjadi seorang data analyst yang sukses bukanlah perjalanan yang singkat. Diperlukan keterampilan teknis, pemikiran analitis, dan pengetahuan bisnis yang mendalam. Seorang data analyst berperan penting dalam membantu perusahaan memahami dan memanfaatkan data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.


Agar bisa sukses dalam karier ini, ada beberapa langkah yang harus dipahami dan dikuasai. Pelajari selengkapnya pada pembahasan di bawah ini!


1. Pemahaman Dasar Tentang Data

Langkah pertama adalah memahami dasar-dasar tentang data. Data pada dasarnya adalah kumpulan informasi yang diambil dari berbagai sumber, baik itu transaksi bisnis, survei, atau aktivitas pengguna di internet. Pemahaman tentang jenis-jenis data, seperti data terstruktur (seperti dalam tabel) dan data tidak terstruktur (misalnya teks dan gambar), sangat penting dalam analisis. Selain itu, kalian juga harus memahami bagaimana data dihasilkan, diolah, dan disimpan, baik dalam basis data standar maupun cloud.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Kuasai Alat dan Bahasa Pemrograman

Seorang data analyst tidak bisa lepas dari penggunaan alat-alat dan bahasa pemrograman tertentu. Tools seperti Microsoft Excel, Google Sheets, dan perangkat Business Intelligence (BI) seperti Tableau atau Power BI, adalah alat dasar yang banyak digunakan dalam analisis data. Untuk menganalisis data yang lebih kompleks, bahasa pemrograman seperti SQL, Python, dan R juga diperlukan.


SQL (Structured Query Language) adalah bahasa standar yang digunakan untuk berinteraksi dengan database. Python dan R memungkinkan kalian melakukan analisis data yang lebih mendalam dengan berbagai library yang dirancang untuk analisis statistik, visualisasi, dan pembelajaran mesin. Menguasai tools ini akan membuat kalian untuk lebih efisien dan efektif dalam menyelesaikan berbagai tugas analitis.


3. Keterampilan Analisis dan Pemecahan Masalah

Keterampilan analitis adalah skill utama dari pekerjaan seorang data analyst. Kalian harus mampu memahami masalah bisnis yang kompleks dan menerjemahkannya menjadi pertanyaan yang bisa dijawab melalui data. Proses ini melibatkan pengumpulan data yang relevan, mengidentifikasi pola, dan menggunakan metode statistik untuk menemukan solusi. 


Keterampilan analitis yang kuat memungkinkan kalian untuk tidak hanya membaca data, tetapi juga mendapatkan insight yang berguna bagi perusahaan. Selain itu, kemampuan pemecahan masalah juga penting, karena kalian akan sering dihadapkan dengan tantangan teknis dan bisnis yang membutuhkan solusi kreatif dan tepat waktu.


4. Pembangunan Portofolio yang Kuat

Portofolio adalah salah satu aset paling penting bagi seorang data analyst, terutama ketika kalian baru memulai karier di bidang ini. Portofolio memberikan bukti konkret tentang keterampilan dan pengalaman kalian dalam menganalisis data. Portofolio yang baik biasanya mencakup beberapa proyek analisis data yang mencerminkan kemampuan kalian dalam mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data.


Kalian bisa memulai dengan mengerjakan proyek-proyek mandiri atau menggunakan dataset publik untuk membangun portofolio. Beberapa contoh proyek yang bisa ditampilkan antara lain analisis tren penjualan, analisis data pelanggan, atau prediksi menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Platform seperti GitHub atau Kaggle dapat menjadi tempat yang ideal untuk mempublikasikan dan membagikan proyek kepada calon pemberi kerja.


5. Pengembangan Soft Skills yang Relevan

Meskipun keterampilan teknis sangat penting, pengembangan soft skills juga tidak boleh diabaikan. Seorang data analyst harus mampu berkomunikasi dengan baik secara tertulis maupun lisan, untuk menjelaskan hasil analisis kepada pihak yang tidak memiliki latar belakang teknis.


Selain itu, kemampuan bekerja dalam tim, manajemen waktu, dan adaptabilitas juga penting. Kalian akan sering berinteraksi dengan berbagai departemen dan stakeholder sehingga kemampuan interpersonal yang baik akan membantu kalian membangun hubungan kerja yang produktif.


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


6. Membangun Networking Profesional

Networking profesional yang kuat dapat menjadi salah satu kunci keberhasilan dalam karier data analyst. Dengan terhubung ke komunitas yang relevan, kalian bisa mendapatkan pengetahuan baru, belajar dari pengalaman orang lain, serta membuka peluang karier baru. Berpartisipasi dalam acara-acara seperti konferensi, webinar, atau meetup data science dapat menjadi cara yang baik untuk memperluas jaringan.


Selain itu, platform online seperti LinkedIn, GitHub, atau Kaggle juga merupakan tempat yang bagus untuk membangun profil profesional dan berinteraksi dengan profesional lainnya di bidang data. Semakin luas jaringan kalian, semakin besar peluang kalian untuk mendapatkan mentor, rekan kerja, atau bahkan peluang kerja baru di industri data.


7. Mengambil Sertifikasi Pendukung

Sertifikasi adalah cara yang bagus untuk membuktikan bahwa kalian memiliki keterampilan yang diakui secara profesional dalam analisis data. Sertifikasi dapat memberikan nilai tambah pada resume dan memperkuat kredibilitas kalian di mata perekrut atau perusahaan. Beberapa sertifikasi yang populer dalam bidang data analytics antara lain Google Data Analytics Certificate, Microsoft Certified: Data Analyst Associate, dan sertifikasi dari Coursera atau edX di bidang analisis data dan ilmu data.


Ternyata untuk bisa menjadi data analyst profesional, kalian perlu mempersiapkan kemampuan teknis yang matang terlebih dahulu. Mulai dari pemahaman bahasa pemrograman hingga merepresentasikan insight dalam bentuk yang mudah dipahami. DQLab dapat menjadi solusi untuk platform belajar kalian. Banyak keunggulan yang DQLab miliki sehingga menjadikan proses pembelajaran kalian menyenangkan.

  • Modul pembelajaran yang lengkap dan mudah dipahami.

  • Terdiri dari materi dasar sampai beragam kasus untuk diselesaikan.

  • Dilengkapi Live Code Editor sehingga praktis untuk belajar coding tanpa aplikasi bantuan.

  • Ada modul gratis yang bisa dicoba untuk mengetahui metode pembelajaran di DQLab.

  • Belajar bersama dengan komunitas dan mentor yang suportif.


Bahkan modul di DQLab diintegrasikan dengan ChatGPT loh. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan buatkan jenjang karir data analyst kalian cemerlang dengan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

Mulai Belajar
Skill Data Analyst Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajar & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Analyst.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login