PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 17 Jam 45 Menit 37 Detik 

Profesi Data Analyst Sulit? Intip Kiat untuk Menghadapi Tantangannya

Belajar Data Science di Rumah 23-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9f7b5cbb17e209fbadbc0e07503769cc_x_Thumbnail800.png

‘Jadi Data Analyst bukannya sulit ya?’ pertanyaan ini mungkin sering kali muncul di permukaan terutama ditujukkan langsung kepada Data Analyst. Berdasarkan prediksi World Economic Forum 2020, Data Analyst semakin banyak peminatnya yang ingin berkarir di industri data. Banyak cara dan metode yang bisa dilakukan dalam pembelajarannya. Perjalanan menjadi Data Analyst pun tidaklah mudah, perlunya waktu untuk belajar, melakukan analisis, setiap hari harus bersinggungan dengan data, belum lagi berkolaborasi dengan tim atau pihak yang bersinggungan. Bekerja keras menjadi salah satu kunci kesuksesan, setiap hari tentunya Data Analyst akan mendapatkan tantangan baru sama halnya dengan sahabat data DQLab yang baru saja memasuki industri data. Rasa khawatir dan tidak percaya diri tentunya pasti akan timbul, tapi tenang saja rasa kekhawatiranmu akan berhenti sampai disini saja. Pada artikel DQLab kali ini, akan memberikanmu beberapa kiat atau tips untuk bisa menghadapi tantangan menjadi Data Analyst. Penasaran apa saja? Yuk langsung saja simak artikel berikut!


1. Ilmu Analisis Data sebagai Bentuk ‘Investasi’ di Era Digital

Semakin bertambahnya volume data, kini permintaan dalam menganalisis data yang terampil semakin meningkat. Mempekerjakan Data Analyst merupakan salah satu prioritas utama pada perusahaan atau instansi di berbagai sektor seperti teknologi, layanan keuangan, perawatan, teknologi informasi dan lainnya. Mempelajari keterampilan baru tidaklah mudah karena membutuhkan waktu dan tenaga, namun jika kamu sudah mematangkan tujuanmu dan pantang menyerah pastinya hal ini bisa memotivasi kamu untuk ‘berinvestasi’ pengetahuan dalam bidang Data Science di masa depan. Setiap kamu mengerjakan koding, mengeluarkan ide ‘aha’ dalam konsep matematika yang rumit, atau ketika kamu menyelesaikan proyek data untuk portofolio kamu. Hal ini, kamu sudah meletakkan dasar untuk berkarir di bidang Data Science


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


2. Mengetahui Kebutuhan Data Analyst

Buat sahabat Data DQLab yang sedang memasuki bidang Data Science atau baru saja untuk memulai belajar Data Analyst pentingnya kamu mengetahui terlebih dahulu skill baik pengetahuan secara teknis dan non teknis. Fundamental yang kuat akan mempermudah dalam pengerjaannya, maka dari itu kamu bisa mempelajari seperti ilmu pengetahuan Matematika, Statistik, Komputer sains. Adapun bahasa pemrograman atau tools yang digunakan oleh Data Analyst misalnya seperti Bahasa R, Python, SQL yang membantu dalam memproses dan mempersiapkan data baik pada Structured Data dan Unstructured Data. atau meningkatkan keterampilan fitur-fitur yang dimiliki Microsoft Excel terutama pada fitur visualisasi data, karena hampir semua perusahaan sudah menerapkan dan menjadikan salah satu syarat pekerjaan Data Analyst dalam perusahaannya.


Setelah sahabat Data DQLab membangun dasar dalam analisis data, kamu bisa memilih satu diantara pilihannya dan menggali lebih dalam serta mempertajam keterampilan tersebut. Pilihlah dengan percaya diri pada keterampilan yang sudah benar-benar kamu sukai dan sukai atau kamu bisa memilih kelemahan terbesarmu dan menjadikannya sebuah tantang untuk membuka peluang positif keterampilanmu.


3. Berkomitmen dalam Pembelajarannya

Pada poin ini, bukan berarti sahabat Data DQLab hanya berkomitmen penuh waktu atau bertahun-tahun hanya menjadi Data Analyst saja. Dengan kamu berkomitmen dalam pembelajarannya, pantang menyerah dan selalu berani mengambil risiko, ini dapat memungkinkan kamu bisa mendapatkan tingkatan baru pada pekerjaan. Tetapi, tidak berarti pembelajaran kamu juga berhenti, karena bidang Data Science sendiri selalu memberikan tantangan dan kesempatan baru dari waktu ke waktu sehingga kamu akan terus mengikutinya menjadi lebih baik dari sebelumnya! Pembelajaran sangatlah berdampak pada peningkatan skill kamu, sehingga sahabat data DQLab harus bisa memilih medium yang tepat dan modulenya sesuai dengan kebutuhan industri kerja nyata.


4. ‘Kesalahan’ menjadi Kesempatan dalam Berkembang

Tidak semua kesalahan bersifat negatif, dari kesalahan kamu bisa menjadi lebih semangat dan bekerja keras. Tidak perlu menunggu sampai kamu memiliki profesi Data Analyst untuk mendapatkan sebuah pengalaman. Melainkan, kamu sudah harus mencarinya dan menerapkan teori pembelajarannya ke dunia nyata. Kamu bisa bergabung dengan komunitas atau forum yang ada, cari permasalahan yang mereka hadapi dan membantu mereka atau kamu juga bisa melakukan do-it-yourself dengan merancang proyek sendiri menggunakan kumpulan dataset bersifat open-source misalnya seperti:

  • Melakukan visualisasi negara mana yang masih terpapar oleh COVID-19 atau yang sudah melakukan vaksinsasi dengan data yang diperbaharui setiap harinya

  • Melakukan analisa trend masa kini dan melihat faktor yang mempengaruhi pada popularitas di tengahnya tren tersebut



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


5. Kamu Bisa Mengikuti Kursus Online Data Analyst bersama DQLab!

Jika kamu sudah siap untuk melangkah berkarir sebagai Data Analyst, tentunya kamu bisa bergabung bersama DQLab. DQLab merupakan kursus online Data Science yang dimana pembelajarannya fleksibel dan module yang ada sudah sesuai dengan kebutuhan industri kerja nyata! Jangan khawatir, latar belakang pendidikan bukanlah suatu masalah untuk kamu bisa terus berkembang. Mulailah dengan rasa berani dan pastinya siap untuk berkompetisi. Kamu bisa signup sekarang di DQLab, nikmati module GRATIS “Introduction to Data Science with R” atau “Introduction to Data Science with Python”. Selamat mencoba Sahabat Data DQLab!



Penulis: Agnes Nurlisa 

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!