Kisah Lia NON IT yang Sukses Berkarir di Bidang Data

Sahabat DQ, cerita member DQLab yang satu ini mungkin bisa jadi penyemangat nih buat kalian yang sedang mengejar impian untuk bisa berkarir di dunia data! Kenalin Sahabat DQ, ini dia Nur Amalia Susanti, perempuan yang akrab disapa Lia. Lia merupakan lulusan pendidikan matematika di Universitas Sriwijaya (UNSRI). Di masa-masa akhir perkuliahannya itulah ia mulai tertarik dan mengenal data science.

Lia memulai perjalanannya di dunia data science dengan mengikuti bootcamp yang diselenggarakan KOMINFO bertajuk Digital Talent Scholarship (DTS). Selama mengikutui rangkaitan acara, Lia pun mengaku sangat tertarik mengikuti pemaparan materi yang diberikan, salah satunya mengenai kompetensi di bidang IT. Hal ini karena baginya materi yang diberikan sangat erat kaitannya dengan dengan ilmu perkuliahan yang pernah ia lalui. Dan dari sini pula ia merasa memiliki ruang untuk bisa mengulik lebih banyak hal tentang program matematika dengan ilmu matematika.

Berawal dari bootcamp DTS, Lia pun melanjutkan penjelajahannya di dunia Data Science dengan bergabung bersama DQLab. Lalu, seperti apa ya cerita Lia hingga akhirnya kini berkarir sebagai Data Analyst?

1. Meriset Berbagai Profesi Data Science

Sebelum akhirnya memilih Data Analyst, rupanya Lia sudah lebih dulu mencari tahu perbedaan antara masing-masing profesi di bidang data, Data Scientist, Data Engineer, maupun Data Analyst. Hal ini ia lakukan ketika belajar di DQlab. Jika ada waktu senggang, ia manfaatkan waktunya untuk membaca artikel seperti yang sedang kalian baca saat ini, Sahabat DQ! 

“Saya banyak belajar dari artikel yang tersedia di DQLab, banyak istilah data atau peran dan role profesi di bidang data yang saya tidak ketahui, biasanya saya cari tahu di artikel DQLab. Saat saya cari tahu apa perbedaan dari ke tiga role tersebut, saya interest dengan Data Analyst,” kata Lia.

Baginya, pengalaman belajar Data Science di DQLab sangat menyenangkan, karena fitur Live Code Editor yang tersedia sangat memudahkan dirinya dalam belajar dan mengenal coding di bidang data. Fitur ini juga menurutnya sangat cocok bagi pemula seperti dirinya yang tidak memiliki background pendidikan IT.

Baca juga: Lika-Liku Belajar Data Science Hingga Berkarir Versi Hanan

2. Memaksimalkan Media Sosial sebagai Wadah Portofolio

Lia mengatakan, kemudahan yang diberikan DQLab dalam belajar tidak hanya memmbuatnya semangat belajar, akan tetapi juga mendorongnya untuk aktif membangun portofolio. Sebab, ia merasa di DQLab 1 case dapat dipecah menjadi beberapa konten untuk didistribusikan ke berbagai channel.

Ia pun memaksimalkan kemampuannya untuk membangun portofolio sebagai self branding, baik di LinkedIn, Medium, maupun Google Collab. Menurutnya self branding menjadi sangat penting untuk diperhatikan di era media sosial seperti saat ini.

“Pertama yang dilihat (recruiter) itu kan pengalaman, ya kalau tidak ada pengalaman seperti saya yang pemula tentunya yang dilihat & dinilai adalah portofolio analisis. Semua portofolio aku kebanyakan dari project di DQLab, karena funel terbesar untuk self branding itu adalah Linkedin maka saya coba maksimalkan di sana. Saya suka di approach rekruter karena suka share portofolio,” ungkapnya. 

3. Keseharian Lia sebagai Data Analyst

Perjalanan Lia yang terasa cepat tentu bukan tanpa sebab ya Sahabat DQ! Itu semua merupakan buah keseriusan dan kegigihannya dalam mempelajari Data Sciece. Seperti saat ini, ia mendapat kesempatan berkarir sebagai Data Analyst di AYOCONNECT. Ia mengaku merasa memiliki banyak insight baru melalui sharing dengan sesama karyawan.

“Dua minggu masuk, saya sudah mulai pegang Excel untuk visualisasi data, selain itu juga saya menggunakan Google Data Studio," begitu katanya.

Kini, Lia memiliki segudang kesibukan sebagai Data Analyst yang berfokus pada Client Success Analyst. Salah satunya yakni memberikan report secara weekly untuk performa perusahaan. Selaij itu Lia juga turut membantu client yang memiliki pertanyaan seputar revenue dan transaksi, baik mengalami kenaikan atau penurunan.

Baca juga: Ini 4 Alasan NON-IT Harus Belajar Data Science, Berani Coba?

4. Tips untuk Sahabat DQ dari Lia!

Sebagai NON IT yang kini berkiprah di industri data, Lia punya sejumlah tips nih untuk Sahabat DQ yang juga tidak memiliki background pendidikan IT!

• Menurutnya, ada baiknya NON IT memiliki waktu senggang minimal 1-2 bulan untuk mempelajari fondasi dari materi-materi Data Science.

• Sebagai pemula, jangan pernah setengah-setengah dalam belajar dan berlatih. Sebab baginya, konsistensi sangat dibutuhkan dalam menggapai impian.

• Ketika Sahabat DQ ingin berkarir di bidang data, selain belajar, kita harus banyak mencari tahu banyak seputar lowongan kerja.

Lia juga menambahkan, pembelajaran bersama lembaga sangat membantunya untuk belajar secara berstruktur.

"Saat 2020 saya lost dan saya ikut course pelatihan untuk mulai belajar & dapat arahan yang jelas terkait kurikulum belajarnya," tuturnya.

DQLab sebagai wadah pembelajaran sangat terbuka lebar memberi kesempatan bagi Sahabat DQ yang ingin memulai karir di bidang data. Yuk belajar Data Science!