GEBYAR DISKON 95%+10%! KEJUTAN SPESIAL KEMERDEKAAN
Belajar Data Science 6 Bulan Bareng Ahli Bersertifikat hanya Rp. 170K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 11 Jam 50 Menit 19 Detik 

Miliki 4 Kemampuan Ini, Agar Menjadi Data Analyst Sukses

Belajar Data Science di Rumah 09-Juni-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9bd710e2c913edcba5f5e7069c4fe72c_x_Thumbnail800.jpg

Bagaimana caranya menjadi seorang Data Analyst yang handal? Pertanyaan ini secara umum sering ditanyakan bagi mereka yang baru saja lulus dari kuliah dan sedang mencari pekerjaan pertama mereka. Sudah menjadi rahasia umum, jika pekerjaan Data Analyst menjadi sebuah karir yang diinginkan banyak orang karena gajinya yang tinggi. Fakta ini dapat dilihat dari tuntutan perusahaan yang banyak membutuhkan Data Analyst untuk membantu mengolah data yang dimiliki perusahaan.


Tugas Data Analyst yaitu melakukan transformasi dari data yang telah diolah menjadi sebuah insight yang sangat bermanfaat untuk improvement bisnis yang telah dijalankan. Melalui bantuan analisis data, pemahaman terkait tren data maupun perkembangan bisnis maka Data Analyst dapat mengevaluasi dan memperbaiki kinerja bisnis. 


Sayangnya, persaingan dalam mencari kerja saat ini sangatlah ketat. Penyebabnya karena saat ini, bukan hanya lapangan kerjanya yang sedikit, tapi juga standar kerjanya yang sudah tinggi. Oleh karena itu, kamu harus menguasai syarat menjadi Data Analyst agar bisa menang dalam persaingan tersebut.


Jika kamu tertarik dengan profesi Data Analyst, maka kamu perlu memperhatikan beberapa hal berikut agar kamu terlihat menarik dimata recruiter! 


1. Membuat Learning Plan

Bila kamu baru mengenal dunia analisis data atau Data Science dan ingin memulai karier ke profesi ini maka bisa belajar pengetahuan dasarnya terlebih dahulu. Melihat gambaran tentang dunia analisis data akan membantumu dalam memutuskan apakah karier ini cocok untuk kamu atau tidak.


Saat ini, untuk memulai posisi Data Analyst pada tingkat awal, kamu bisa mempelajari apa yang dibutuhkan tanpa background pendidikan khusus namun bisa melalui program alternatif seperti program sertifikat, bootcamp, atau belajar mandiri.


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


2. Menguasai Softskill dan Hardskill Data Analyst

Pada dasarnya, setiap profesi mengharuskan kita untuk memiliki soft skill dan hard skill yang seimbang. Kedua hal tersebut merupakan poin mendasar yang tak cuma harus diketahui, namun juga harus dikuasai oleh pencari kerja. Bahkan, bagi yang sudah masuk ke dalam dunia kerja tentunya belajar mendalami dua hal tersebut dapat meningkatkan value dalam bekerja.


Hard skill adalah kemampuan teknis yang dibutuhkan untuk sebuah pekerjaan. Hal ini biasanya tertulis di kolom persyaratan di sebuah lowongan pekerjaan. Hard skill umumnya merupakan kemampuan spesifik dan menjadi salah satu deskripsi pekerjaanmu nantinya. Hard skill yang dibutuhkan oleh seorang Data Analyst antara lain:

  • SQL

  • Microsoft Excel

  • Bahasa Pemrograman Python dan R

  • Matematika dan Statistika

  • Visualisasi Data


Sedangkan soft skill adalah kepribadian, atribut personal, serta kemampuan komunikasi yang dibutuhkan untuk sukses dalam sebuah pekerjaan. Lebih bagus lagi jika soft skill yang kamu miliki menunjukkan bagaimana kamu berinteraksi dengan lingkungan di sekitarmu. Soft skill yang dibutuhkan oleh seorang Data Analyst antara lain:

  • Domain Knowledge

  • Dapat bekerja sama dengan tim

  • Komunikasi yang Baik

  • Mampu berpikir logis dan kritis

  • Problem Solving


3. Memperbanyak Pengalaman

œExperience is Key. Meskipun kamu punya background pendidikan yang relevan di bidang Data Science, ataupun belajar otodidak, tetap saja akan kesulitan mencari pekerjaan jika tidak memiliki pengalaman. Slow but sure, kamu bisa mulai dengan magang atau mencari pekerjaan dengan posisi entry-level. 

Selain itu, mulailah mencari project yang berhubungan dengan Data Science entah itu yang berskala besar ataupun kecil. Dengan bekerja dalam project kecil, perusahaan dapat melihat seberapa bertanggung jawabnya kamu dalam mengerjakan sebuah project walaupun projectnya tergolong kecil.


Pengalaman bisa menjadi pondasi dalam membangun portofolio kamu dan dengan memperbanyak pengalaman kamu dapat melatih teknik-teknik yang sudah kamu pelajari dalam tahap belajar.


4. Membuat Portofolio yang Outstanding

Sebagai seorang calon praktisi data, tentunya membangun portofolio Data Analyst merupakan suatu prasyarat sebelum kalian terjun memasuki ranah industri data. Sederhananya, portofolio data mengisyaratkan bahwa pelamar telah memiliki pengalaman dalam mengerjakan suatu project atau challenge yang diberikan oleh kursus Data Analyst. Bagi pelamar biasanya mencantumkan situs web/blog atau melalui sebuah laman tertentu seperti GitHub yang umumnya dicantumkan ke dalam CV.

Ada beberapa unsur yang perlu dicantumkan dalam portofolio data, seperti penjelasan project yang diangkat, proses pembuatan project, kemampuan visualisasi data, kemampuan dalam melihat tren, dan selalu melakukan update terhadap portofolio.


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


Sahabat DQLab bisa membuat project mandiri dengan menganalisis data yang diperoleh dari web scraping atau situs yang menyediakan dataset seperti Kaggle. Selain itu, sahabat DQ juga bisa loh membuat portfolio data dengan project-project yang diberikan DQLab. Berikan insight dari project yang kamu kerjakan dan buat menjadi portfolio data yang menarik. Yuk, gabung di DQLab.id untuk akses semua project-project DQLab bersama mentor data professional!



Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :