PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 5 Jam 15 Menit 45 Detik 

Punya Resolusi Menjadi Data Analyst di Tahun 2022? Yuk Intip Caranya!

Belajar Data Science di Rumah 07-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9080b6384bf6395edd88e386e0d225e3_x_Thumbnail800.png

Tahun 2022 tinggal menghitung hari. Apakah kamu sudah menulis resolusimu di tahun 2022? Jangan lupa untuk pikirkan capacity building di tahun 2022 ya! Capacity building penting loh untuk terus ditingkatkan karena pada dasarnya manusia terus berkembang dan zaman pun semakin maju jadi kita dituntut untuk terus belajar hal baru agar tetap bisa "survive". Ada banyak hal baru yang bisa kita pelajari di tahun 2022 yang pastinya akan sangat bermanfaat, salah satunya adalah analisis data. Saat ini pemanfaatan dan eksploitasi data terus meningkat. Bahkan banyak perusahaan mulai meng-hire data analyst untuk membantu mereka menemukan "harta karun" di sekumpulan data untuk kepentingan perusahaan. Karena potensi karir yang sangat cemerlang, tak heran jika banyak orang mulai bercita-cita untuk menjadi data analyst.

Data analyst diperlukan perusahaan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Seorang data analyst menggunakan teknik dari berbagai disiplin ilmu seperti pemrograman komputer, matematika, statistika, dan ilmu bisnis. Tujuan utama dari profesi ini adalah untuk menggambarkan, memperdiski, dan meningkatkan kinerja bisnis dari suatu perusahaan. Walaupun membutuhkan pengetahuan dan skills yang cukup sulit, namun setiap orang, bahkan dari background non IT pun bisa menjadi data analyst. Bahkan ilmu analisis data dapat dipelajari secara otodidak! Pada artikel kali ini DQLab akan membagikan cara singkat namun efisien untuk menjadi data analyst. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Membangun Keterampilan Teknis

Profesi data analyst membutuhkan keterampilan teknis khusus seperti statistik, bahasa pemrograman seperti R dan Python, SQL, visualisasi data, data cleaning dan preprocessing, dan lain sebagainya. Untuk mempelajari semua keterampilan teknis tersebut, ada banyak cara yang bisa kita lakukan. Pertama, dengan belajar sendiri secara intensif melalui internet, buku, atau sumber lainnya. Kedua, kita bisa mengikuti kursus yang tersertifikasi agar belajar lebih terarah dan terstruktur. Keterampilan teknis ini tidak hanya dipelajari dengan cara membaca saja, perlu banyak latihan agar dapat menguasai berbagai keterampilan tersebut.


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


2. Mulai Belajar Menganalisis Data Real

Seperti yang telah dijelaskan di poin satu, keterampilan data analyst tidak bisa dikuasai hanya dengan membaca dan mendengar. Perlu banyak latihan untuk membiasakan diri dalam mensinkronkan teori dan praktik. Kita harus mulai berlatih menganalisis data real sederhana dan secara kontinu menaikkan level kesulitan. Kita bisa menggunakan data open source yang bisa diakses di internet. Selain itu, kita juga bisa mengikuti challenge yang disediakan di berbagai komunitas data analyst seperti platform kaggle dan lainnya.


3. Membangun Portofolio

Setelah berhasil menganalisis data real, biasakan untuk mulai menulis hasil analisis dan mempublikasikan hasilnya. Hasil analisis ini dapat menjadi portofolio yang akan sangat berguna saat kita melamar pekerjaan. Portofolio ini sebagai "senjata" untuk menunjukkan keahlian yang kita miliki kepada tim rekrutmen. Pada portofolio analisis data, tulis informasi mengenai proses pengumpulan data dari berbagai sumber, pembersihan raw data, visualisasi temuan melalui grafik, chart, maps, atau visualisasi lainnya, dan jabarkan secara ringkas insight dan tindak lanjut yang dapat dilakukan dari hasil analisis tersebut.


4. Mengikuti Program Internship

Terkadang walaupun sudah menggunakan data real, masih terdapat perbedaan yang sangat signifikan antara data yang kita gunakan untuk latihan dengan data real yang dimiliki perusahaan. Oleh karena itu, untuk menambah pengalaman kita dalam menangani berbagai jenis data, tidak ada salahnya untuk mengikuti program internship data analyst di perusahaan sesuai bidang yang kita minati. Dengan demikian, kita akan mendapatkan gambaran bagaimana cara menghandle data real di perusahaan.


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


5. Belajar Tools Data Analyst Secara Intensif

Seorang data analyst membutuhkan berbagai tools untuk mensupport pekerjaannya. Oleh karena itu, kita harus pintar-pintar mengatur strategi untuk mempelajari tools tersebut. Yuk belajar tools data analyst melalui modul dari DQLab! DQLab memiliki berbagai modul tools analisis data mulai dari R, Python, SQL, hingga Excel. Modul DQLab dirancang khusus sesuai level pemahaman kita mulai dari beginner, intermediate, hingga pengaplikasian di dunia nyata. Modul-modul ini dilengkapi dengan code editor sehingga kita tidak perlu menginstall software tambahan dan pastinya ada challenge yang menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri. Jadi tunggu apa lagi? Yuk akses berbagai modul DQLab dengan klik button di bawah ini dan nikmati pengalaman belajar seru bersama DQLab.


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

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 :