Level Pekerjaan Data Analyst dari Beginner Hingga Expert

Pekerjaan data analyst merupakan salah satu profesi yang banyak dibicarakan belakangan ini. Hal ini karena profesi data analyst memiliki peran penting untuk mengolah data dan mencari insights berharga yang bisa menyelesaikan berbagai masalah, seperti melihat bagaimana trend saat ini, membuat prediksi atau proyeksi, hingga melihat bagaimana pola suatu kejadian dari dataset yang berasal dari berbagai sumber. Data analyst dapat ditemukan di berbagai sektor industri seperti finance, ritel, kesehatan, pemasaran, bahkan media. Perusahaan raksasa seperti Meta (ex Facebook) dan Google menganalisis big data yang sangat kompleks. Oleh karena itu, mereka membutuhkan expert data analyst yang sudah berpengalaman menggunakan berbagai jenis data.

Dalam dunia industri sendiri, setiap data analyst memiliki pekerjaan yang berbeda-beda. Hal ini karena data yang ditangani berbeda. Selain itu, kemahiran dan pengalaman data analyst juga berbeda sehingga scope pekerjaannya sangat beragam. Kemahiran dan pengalaman seorang data analyst juga akan mempengaruhi salary yang ia dapat. Idealnya, data analyst yang lebih senior dengan segudang pengalaman dan  kemahiran akan mendapat salary yang lebih tinggi juga. Secara umum ada beberapa level data analyst yang dibutuhkan oleh dunia industri. Penasaran apa saja level data analyst dan apa kriterianya? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Beginner Data Analyst

Sebenarnya level beginner ini adalah level data analyst yang masih sangat awal terjun di dunia analisis data. Sebagian besar belum memiliki pengalaman bekerja di suatu perusahaan bahkan ada beberapa yang masih fresh graduate. Pada level ini seorang data analyst dituntut untuk lebih mendalami preprocessing data hingga membuat visualisasi.

Selain itu keterampilan SQL, dasar python, data mining, dan tools lainnya adalah keterampilan teknis yang harus dikuasai. Data analyst pada level ini akan menggunakan portofolio, sertifikat kursus, bootcamp, dan lain sebagainya untuk "bekal" mencari pekerjaan.

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

2. Entry Level Data Analyst

Entry level data analyst adalah seorang data analyst yang sudah memiliki pengalaman bekerja sebagai data analyst kurang lebih satu hingga dua tahun. Pada level ini, data analyst bertugas untuk mengekstrak dan cleansing data, melakukan semua analisis, dan mempresentasikan hasil temuan kepada tim lain. Selain itu, data analyst entry level juga akan bekerja sama dengan stakeholders untuk membuat decision making yang lebih baik berdasarkan insights yang telah didapatkan. Nama lain dari entry level data analyst adalah junior data analyst. 

3. Mid-Level Data Analyst

Mid-level data analyst dikenal juga dengan senior data analyst. Senior data analyst rata-rata sudah memiliki pengalaman tiga hingga empat tahun menjadi data analyst. Pada level ini, tidak sedikit data analyst yang bertanggung jawab untuk memimpin sebuah project dalam jangka waktu tertentu. Senior data analyst merupakan level data analyst yang sudah memiliki banyak pengalaman, seperti kata pepatah "sudah banyak makan asam manis mengolah data". Jika diperhatikan, data analyst pada level ini juga banyak yang mulai menjadi pembicara di seminar atau pelatihan analisis data.

4. Manager Data Analyst

Terakhir adalah level manajerial. Pada level ini data analyst akan lebih fokus untuk mengawasi strategi data perusahaan secara keseluruhan dan mengelola analisis yang lain. Data analyst dibutuhkan di semua industri sehingga pada level ini data analyst bisa memilih untuk fokus di suatu bidang tertentu dan menjadi spesialis, misalnya financial analyst, healthcare analyst, machine learning analyst, dan lain sebagainya. Untuk mencapai level ini, seorang data analyst setidaknya memiliki pengalaman kurang lebih lima tahun.

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

5. Persiapkan Diri Menjadi Data Analyst Bersama DQLab

Untuk bisa berkarir menjadi data analyst ada beberapa skills yang perlu kita pelajari, seperti tools analisis data seperti python dan R, metode statistika, visualisasi data dan toolsnya, dan manajemen basis data seperti SQL. Wow, banyak juga ya! Yuk pelajari semuanya bersama DQLab! DQLab memiliki banyak modul R, Python, Visualisasi data, SQL, bahkan excel. Modul ini juga memiliki beberapa tingkatan sehingga kita bisa mulai dari basic dan naik sesuai pemahaman kita. Selain itu, kita juga akan berlatih langsung menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri.

Yuk akses modulnya dengan klik button di bawah ini atau signup disini dan nikmati berbagai fasilitas belajar lainnya.

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Tags