FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 74 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 7 Jam 13 Menit 39 Detik 

Pelatihan Data Analyst 2023 dalam Sektor Industri

Belajar Data Science di Rumah 05-Januari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0cb621bf3d1d01ad07421c2115957d5c_x_Thumbnail800.jpeg

Bukan rahasia lagi jika data analyst menjadi pekerjaan yang paling banyak diminati di tahun ini. Hal ini berkaitan dengan perkembangan transformasi digital yang mengharuskan seluruh perusahaan turut mengambil keputusan berdasarkan data yang dimiliki. Data analyst terbukti memberikan dampak signifikan terhadap perkembangan bisnis. Sehingga permintaan untuk profesi ini di berbagai bidang industri akan selalu ada. 


Oleh karena itu, banyak para lulusan baru atau profesional yang ingin beralih menjadi data analyst. Pada persaingan yang ketat tersebut, tentu dibutuhkan persiapan yang matang sehingga kalian bisa mendapatkan pekerjaan impian. Salah satu hal yang bisa dilakukan adalah mengikuti pelatihan. Pelatihan seperti apa yang akan membantu Sahabat DQ menguasai skill data analyst? Simak penjelasannya di bawah ini!


1. Peran Data Analyst Di Perusahaan

Data Analyst

Data analyst adalah orang yang meneliti dan menganalisis informasi menggunakan alat analisis data. Seorang data analyst juga bertanggung jawab dalam menganalisis data numerik, mengolah dan menerjemahkan data yang ada ke suatu laporan yang mudah dipahami oleh perusahaan. Selain itu, data yang sudah diolah juga akan digunakan untuk membantu perusahaan dalam membuat keputusan yang lebih baik, terkait hal-hal tertentu misalnya strategi penjualan, pemasaran, dan lain sebagainya.


Secara detail berikut tanggung jawab seorang data analyst di perusahaan.

  • Mengidentifikasi data dari sumber primer dan sekunder, kemudian menata ulang data tersebut dalam format yang dapat dengan mudah dibaca oleh manusia atau mesin.

  • Menggunakan alat statistik untuk menginterpretasikan kumpulan data, memberikan perhatian khusus pada tren dan pola yang dapat bermanfaat untuk upaya analitik diagnostik dan prediktif.

  • Menyiapkan laporan untuk kepemimpinan eksekutif yang secara efektif dan mengkomunikasikan data dalam bentuk tren, pola, dan prediksi menggunakan data yang relevan.

  • Berkolaborasi dengan programmer, engineer, dan pemimpin perusahaan untuk mengidentifikasi peluang untuk perbaikan proses, merekomendasikan modifikasi sistem, dan mengembangkan kebijakan untuk tata kelola data.

  • Membuat dokumentasi yang tepat yang memungkinkan para stakeholder untuk memahami langkah-langkah proses analisis data dan menduplikasi atau mereplikasi analisis jika diperlukan.


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


2. Jenjang Karir Data Analyst

Data Analyst

Data analyst memiliki prospek kerja yang bagus. Hal ini didasari oleh era yang semakin berfokus pada digitalisasi. Sehingga, jika kalian menjadi seorang data analyst akan ada beberapa jenjang yang bisa Sahabat DQ dapatkan seiring bertambahnya pengalaman dan kemampuan.

  • Data analyst entry level. Sebagai pemula, kalian akan memulai karir dengan menempati posisi entry-level terlebih dahulu atau biasa disebut junior data analyst. Di sini, Sahabat DQ bertanggung jawab untuk mengekstrak data, data cleaning, analisis data, dan membagikan hasil temuan data tersebut kepada pihak-pihak yang membutuhkan, misalnya tim marketing atau sales. 

  • Data analyst mid-level. Setelah memiliki cukup pengalaman di entry-level, kalian akan melanjutkan karir ke mid-level. Seberapa cepat karir menuju jenjang ini bervariasi, tergantung ukuran perusahaan dan apakah Sahabat DQ dapat berkembang dengan cepat di organisasi itu. Pada mid-level, skill dan keterampilan yang kalian miliki juga harus meningkat, seperti mahir dalam SQL, memiliki 2 hingga 5 tahun pengalaman berkaitan dengan data, memahami pemrograman dengan baik dan memiliki pengetahuan mendalam tentang bahasa pemrograman, dan memahami tantangan bisnis dan mampu menghadirkan solusi berbasis data yang bisa ditindaklanjuti.

  • Data analyst senior level. Setelah menduduki posisi mid-level setidaknya 5 tahun, seorang data analyst bisa naik ke jabatan senior level. Di posisi ini, seseorang akan memiliki tugas tambahan berkaitan dengan manajerial. Sebagai senior data analyst, kalian diharuskan mengarahkan dan mengembangkan keahlian tim secara keseluruhan agar project yang dilaksanakan perusahaan bisa berjalan maksimal. Sahabat DQ juga berkewajiban untuk membangun komunikasi ke semua anggota tim dan memastikan mereka memahami peran masing-masing dengan jelas.


  • Spesialisasi. Beberapa orang mungkin memutuskan untuk menjajaki posisi manajerial, namun beberapa lainnya juga bisa mengambil jalur karir sebagai spesialis. Di tahap spesialis, kalian akan mulai memilih dan mengasah keahlian di bidang tertentu sesuai keinginan. Misalnya kalian ingin fokus mengelola data di bidang kesehatan, keuangan, machine learning, atau lainnya.

  • Transisi ke data scientist. Data analyst bekerja dengan data yang terstruktur untuk menyelesaikan permasalahan bisnis. Sementara data scientist terlibat dalam proses pengumpulan data sejak awal, saat semua data masih bercampur jadi satu. Sebenarnya, transisi dari data analyst ke data scientist tidak sepenuhnya linier. Namun, jika ingin menjadi data scientist, kalian dapat menerapkan skill yang dipelajari sebagai data analyst. Nantinya, skill tersebut tinggal diperluas dan dipelajari lebih kompleks.

  • Konsultan. Apabila sudah berkarir selama setidaknya 6 atau 7 tahun di dunia data analytics, kalian dapat mengepakkan karir sebagai konsultan data analytics. Pada dasarnya, konsultan melakukan pekerjaan yang sama dengan data analytics, namun mereka memiliki berbagai klien berbeda antara satu perusahaan dengan perusahaan lain. Sebagai konsultan data analytics, nantinya Sahabat DQ bertanggung jawab memberikan saran yang berkaitan dengan rencana perusahaan/klien. 


3. Skill Wajib Seorang Data Analyst

Data Analyst

Berikut adalah beberapa skill yang perlu dipelajari jika kalian ingin menjadi seorang data analyst.

  • Bahasa pemrograman statistik. Bahasa pemrograman statistik dapat membantu kalian untuk melakukan analisa data dan melakukan prediksi dengan kelompok data yang sangat luas. Beberapa contoh bahasa pemrograman statistik yang paling sering digunakan adalah Python dan R. 

  • Spreadsheet. Tools ini dapat membantu untuk mengumpulkan dan mengolah data. Di Excel atau Google Spreadsheet sudah dilengkapi rumus yang langsung pakai sehingga memudahkan pengolahan data paling dasar.

  • Structured Query Language (SQL). SQL digunakan untuk membangun struktur data, menyimpan, dan juga mengolah data. Ini akan memudahkan seorang data analyst untuk melakukan manajemen data dalam jumlah yang besar.

  • Visualisasi data. Informasi yang kalian dapatkan akan dengan mudah dipahami oleh pihak lainnya jika diringkas dalam bentuk visual. Biasanya skill ini dibutuhkan saat membuat laposan ke manajer atau stakeholder. Ini akan memudahkan pada pemangku keputusan untuk membuat kebijakan yang tepat.

  • Machine learning. Tidak seluruh kegiatan data analyst sebenarnya membutuhkan machine learning. Tapi ini penting untuk dikuasai demi jenjang karir yang lebih baik. Dengan menguasai machine learning maka kesempatan-kesempatan sebagai praktisi data lebih luas. 

  • Ilmu bisnis. Dengan memiliki wawasan yang luas tentang ilmu bisnis, maka seorang data analyst akan lebih memiliki sudut pandang yang tepat berkaitan dengan informasi dalam data. Pemahaman di bidang bisnis akan mempermudah komunikasi antara data analyst dan pihak manajer saat saling bertukar informasi atau membahas relevansi hasil analisis dengan tujuan bisnis.  


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


4. Cara Menjadi Seorang Data Analyst

Data Analyst

Untuk bisa menjadi seorang data analyst, tentu kalian harus melalui beberapa proses persiapan yang tentunya tidak singkat. Berikut beberapa hal atau cara yang perlu kalian lakukan untuk menjadi seorang data analyst. 

  • Mempelajari keahlian yang mendukung. Untuk mendukung pekerjaan sebagai data analyst, kalian dapat mengikuti sejumlah kursus, seperti matematika, statistika, metodologi survei, metode riset, dan ilmu komputer. Pengetahuan tentang ilmu sosial dan bisnis pun sangat diperlukan.

  • Melanjutkan pendidikan formal yang relevan. Tidak hanya program reguler, kamu juga bisa mempelajari data analyst dengan cara mengikuti kuliah online.

  • Magang di perusahaan. Magang di perusahaan adalah solusi terbaik untuk mendapatkan pengalaman. Selanjutnya, pengalaman ini dapat kalian tambahkan ke resume untuk menjadi nilai tambah saat melamar pekerjaan.


5. Ikuti Pelatihan Melalui Bootcamp Data Analyst DQLab

DQLab adalah salah satu platform terbaik yang bisa menjadi media belajar kalian untuk mempersiapkan diri menjadi data analyst. 

Bagi kalian yang pemula tak perlu khawatir karena DQLab adalah salah satu platform belajar yang tepat. DQLab memiliki fasilitas Live Class Bootcamp Data Analyst untuk kalian yang ingin belajar secara intensif bersama praktisi handal di bidangnya. Program ini memberikan beragam manfaat seperti bonus kelas persiapan untuk mengetahui pemahaman awal peserta, bimbingan belajar dan konsultasi intensif, materi dan video yang dapat dipelajari selamanya, dan komunitas yang supportif. Menariknya, bootcamp ini terdiri dari dua jenis yaitu:

  • Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

  • Bootcamp Data Analyst with Excel


Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

Bootcamp Data Analyst with Python & SQL akan mengasah kemampuan Sahabat DQ dalam mengaplikasikan bahasa pemrograman Python dan SQL dalam persiapan karir sebagai Data Analyst. Beberapa materinya yaitu memahami coding dasar dengan Python secara bertahap, melakukan pengolahan data dengan SQL untuk pengambilan data, pengurutan, penyaringan, sampai penggabungan data, pengolahan data dasar dengan Python, dan masih banyak lagi.


Data Analyst


Bootcamp Data Analyst with Excel

Program bootcamp lainnya yang disediakan DQLab adalah Bootcamp Data Analyst with Excel. Pada bootcamp ini Sahabat DQ akan mempelajari analisis data dan reporting menggunakan Excel. Kebanyakan dari pengguna Excel tidak menyadari fungsi-fungsi Excel sangat membantu pada proses analisis data. Di sini, kalian akan lebih mahir menggunakan Excel untuk kebutuhan laporan. Beberapa materi yang diberikan yaitu menggunakan fitur formatting, filter, dan sorting, hingga menghasilkan chart sederhana pada Excel, menerapkan Data Storytelling & Visualisasi, melakukan analisa hasil eksplorasi data yang telah diolah dengan teknik yang tepat, dan masih banyak lainnya. 


Data Analyst


Yuk, tunggu apalagi segera Sign Up dan nikmati proses pembelajaran intensif dengan para ahli di bidangnya! Persiapkan diri kalian untuk menjadi seorang Data Analyst yang mahir bersama DQLab.


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya  



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 :