Pindah Karier ke Data Analyst dari Jurusan NonIT, Apakah Bisa?

Ingin berkarier sebagai data analyst, tetapi bukan lulusan IT? Eits, tenang. Jangan buru-buru mengurungkan niat! Di era digital, kemampuan mengolah dan menganalisis data semakin dibutuhkan di berbagai industri. Kabar baiknya, peluang ini tidak hanya terbuka bagi lulusan teknologi informasi, tetapi juga bagi mereka yang berasal dari jurusan ekonomi, manajemen, akuntansi, komunikasi, hingga ilmu sosial.

Pindah karier menjadi data analyst memang membutuhkan persiapan. Kamu perlu mempelajari keterampilan teknis, memahami cara membaca data, dan membangun portofolio yang relevan. Melalui strategi belajar yang tepat dan latihan yang konsisten, kamu bisa memulai perjalanan tersebut meskipun tidak memiliki latar belakang IT. Lantas, bagaimana cara memulai karier sebagai data analyst dari jurusan nonIT? Simak penjelasannya sahabat DQLab!

1. Pahami Tugas dan Tanggung Jawab Data Analyst

Sebelum mulai belajar, kenali terlebih dahulu pekerjaan seorang data analyst. Secara umum, data analyst bertugas mengumpulkan, membersihkan, mengolah, dan menganalisis data untuk membantu perusahaan mengambil keputusan. Contohnya, perusahaan ritel ingin mengetahui alasan penurunan penjualan.

Data analyst dapat memeriksa data transaksi, membandingkan performa produk, mengidentifikasi tren pembelian, dan menyajikan temuannya dalam bentuk laporan atau dashboard. Dari contoh tersebut, kamu bisa melihat bahwa pekerjaan data analyst bukan sekadar berhadapan dengan angka. Kamu juga perlu memiliki kemampuan berpikir kritis, memahami masalah bisnis, dan mengomunikasikan hasil analisis kepada orang lain.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Pelajari Skill Data Analyst dari Dasar

Setelah memahami pekerjaannya, mulailah mempelajari keterampilan yang paling sering digunakan dalam analisis data. Kamu tidak harus menguasai semuanya sekaligus. Mulailah dari dasar, kemudian tingkatkan kemampuan secara bertahap. Berikut beberapa keterampilan yang bisa menjadi prioritas:

• Microsoft Excel atau Google Sheets: Mengolah data, menggunakan rumus, membuat tabel pivot, dan melakukan analisis sederhana.

• SQL (Structured Query Language): Mengambil, menyaring, dan mengolah data yang tersimpan dalam database.

• Statistik dasar: Membantu memahami rata-rata, median, distribusi, korelasi, dan interpretasi data.

• Data visualization: Menyajikan informasi melalui grafik dan dashboard menggunakan Power BI atau Tableau.

• Komunikasi dan pemecahan masalah: Membantu menjelaskan hasil analisis dan mengubah temuan menjadi rekomendasi yang relevan.

Bagaimana dengan coding? Kamu tidak harus langsung menjadi programmer. Namun, mempelajari Python dapat menjadi nilai tambah, terutama jika ingin menangani data berukuran besar atau melakukan analisis yang lebih kompleks.

3. Pilih Jalur Belajar yang Sesuai

Ada beberapa cara untuk mempelajari data analytics, mulai dari belajar mandiri melalui sumber gratis hingga mengikuti pelatihan terstruktur. Jika kamu memiliki banyak waktu untuk mengeksplorasi materi sendiri, belajar mandiri bisa menjadi pilihan. Kamu dapat memanfaatkan dokumentasi, video tutorial, dan dataset publik untuk berlatih.

Namun, jika kamu membutuhkan panduan belajar yang lebih terarah, bootcamp data analyst dapat menjadi alternatif. Program ini umumnya menawarkan kurikulum terstruktur, latihan praktis, project-based, dan pendampingan mentor. Bagi pemula dari jurusan nonIT, struktur pembelajaran yang jelas dapat membantu mengurangi kebingungan saat menentukan materi yang perlu dipelajari terlebih dahulu.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Bangun Portofolio dari Proyek Nyata

Salah satu cara untuk menunjukkan kemampuan analisis data adalah melalui portofolio. Portofolio membantu calon pemberi kerja melihat bagaimana kamu mengolah data, memecahkan masalah, dan menyampaikan kesimpulan. Kamu tidak harus menunggu mendapatkan pekerjaan untuk mulai membuat proyek. Gunakan dataset publik atau data simulasi yang relevan dengan bidang yang kamu minati. Berikut beberapa ide proyek untuk pemula:

• Analisis penjualan: Identifikasi produk terlaris, tren penjualan bulanan, dan kategori dengan pendapatan tertinggi menggunakan Excel.

• Analisis pelanggan: Kelompokkan pelanggan berdasarkan pola transaksi dan frekuensi pembelian.

• Dashboard kinerja bisnis: Visualisasikan pendapatan, biaya, dan pencapaian target menggunakan Power BI.

• Analisis kampanye pemasaran: Evaluasi performa kampanye berdasarkan jumlah klik, konversi, dan biaya pemasaran.

Untuk setiap proyek, jelaskan masalah yang ingin diselesaikan, sumber data, tahapan analisis, temuan utama, dan rekomendasi yang dihasilkan. Jadi, portofolio kamu tidak sekadar berisi grafik saja, tetapi juga memperlihatkan cara berpikirmu sebagai seorang analyst.

5. Sesuaikan CV dan Mulai Melamar Pekerjaan

Setelah memiliki keterampilan dasar dan portofolio, mulailah mempersiapkan diri untuk melamar pekerjaan. Perbarui CV dengan menonjolkan kemampuan yang relevan, proyek analisis data, dan pengalaman sebelumnya yang menunjukkan kemampuan berpikir analitis. Misalnya, kika kamu pernah bekerja di bidang pemasaran. pengalaman menganalisis performa kampanye dapat menjadi nilai tambah. Contoh lagi, kalau kamu merupakan lulusan jurusan Akuntansi maka pengalaman mengolah laporan keuangan dapat menunjukkan kemampuan bekerja dengan angka dari data.

Kamu juga bisa mencari posisi awal seperti junior data analyst, reporting analyst, business intelligence analyst tingkat pemula, atau posisi lain yang sesuai dengan keterampilan dan persyaratan perusahaan. Jangan hanya berfokus pada lowongan yang mencantumkan kata data analyst. Perhatikan deskripsi pekerjaan, tools yang digunakan, dan kompetensi yang diminta agar kamu dapat menyesuaikan persiapan dengan kebutuhan perusahaan.

6. Berapa Lama Waktu yang Dibutuhkan untuk Beralih Karier?

Waktu yang dibutuhkan setiap orang bisa berbeda, tergantung pada pengalaman sebelumnya, intensitas belajar, dan tingkat kemampuan yang ingin dicapai. Sebagai gambaran, berikut contoh rencana belajar selama 12 minggu untuk pemula.

Periode	Fokus Pembelajaran	Target
Minggu 1-3	Excel dan pengolahan data	Mampu membersihkan dan menganalisis data sederhana
Minggu 4-6	SQL dan statistik dasar	Mampu mengambil data dan memahami hasil analisis
Minggu 7-9	Power BI atau Tableau	Membuat dashboard interaktif sederhana
Minggu 10-12	Proyek portofolio dan persiapan kerja	Menyelesaikan proyek, memperbarui CV, dan mulai melamar

Rencana di atas merupakan contoh, bukan jaminan siap kerja dalam tiga bulan. Kamu mungkin membutuhkan waktu lebih panjang untuk memperdalam materi, menyelesaikan proyek, atau memenuhi persyaratan lowongan tertentu. Memahami teori saja belum cukup jika kamu belum terbiasa menerapkannya untuk menyelesaikan masalah.

Pindah karier menjadi data analyst dari jurusan nonIT bukan hal yang mustahil. Latar belakang pendidikan bukan satu-satunya faktor penentu karena keterampilan teknis, kemampuan analitis, pemahaman bisnis, dan portofolio juga berperan penting dalam proses rekrutmen. Kamu bisa memulainya dengan mempelajari Excel, SQL, statistik dasar, dan visualisasi data. Setelah itu, perkuat kemampuan melalui proyek praktis dan persiapkan CV yang sesuai dengan posisi yang dituju. Tidak melulu harus berasal dari jurusan IT untuk mulai belajar data. Yang kamu butuhkan adalah kemauan untuk belajar, berlatih, dan terus mengembangkan kemampuan.

FAQ

1. Apakah lulusan non-IT bisa menjadi data analyst?

Bisa. Lulusan non-IT dapat berkarier sebagai data analyst dengan mempelajari keterampilan teknis, mengembangkan kemampuan analitis, dan membangun portofolio yang relevan.

2. Apakah menjadi data analyst harus bisa coding?

Tidak selalu. Excel, SQL, dan tools visualisasi data dapat menjadi titik awal. Python bisa dipelajari kemudian untuk analisis yang lebih kompleks, sesuai kebutuhan pekerjaan.

3. Apakah bootcamp data analyst cocok untuk pemula?

Bootcamp dapat menjadi pilihan bagi pemula yang membutuhkan kurikulum terstruktur, latihan praktis, dan bimbingan mentor. Sebelum mendaftar, periksa materi, proyek, metode pengajaran, dan dukungan karier yang ditawarkan.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science