Roadmap Data Analyst untuk Rencana Karir Jangka Panjang

Sahabat DQ atau bahkan orang awam saat ini sudah tidak asing lagi dengan profesi “Data Analyst”.  Hal ini karena, hampir di segala bidang industri mulai dari pemerintahan, pendidikan, hingga perusahaan yang bergerak di bidang teknologi ada profesi ini di dalamnya. Semua proses kerja sangat bergantung pada data untuk membuat keputusan yang lebih cerdas dan efisien.

Sebagai Data Analyst, kamu akan menjadi salah satu kunci penting dalam perusahaan. Bukan hanya sekadar "mengolah data," tapi kamu akan membantu perusahaan membuat keputusan besar berdasarkan wawasan yang kamu temukan dari kumpulan data yang ada. Karena itulah, semakin banyak orang yang tertarik menjadi Data Analyst, mulai dari pelajar, mahasiswa, hingga profesional yang ingin beralih karier.

Nah, jika kamu tertarik merencanakan karier jangka panjang sebagai Data Analyst, kamu wajib banget buat menyimak pembahasan berikut ini yang akan membantumu memahami roadmap-nya. Mulai dari skill yang harus dikuasai hingga bagaimana kamu bisa berkembang di profesi ini!

1. Unlocked Skill Penting yang Harus Dimiliki Data Analyst

Menjadi Data Analyst tidak hanya tentang bekerja dengan angka dan data, tetapi juga tentang bagaimana kamu bisa memanfaatkan berbagai keterampilan teknis dan non-teknis untuk menghasilkan insight yang relevan bagi perusahaan. Ada dua kelompok keterampilan yang penting bagi seorang Data Analyst: hard skill dan soft skill.

Keterampilan teknis atau hard skill adalah fondasi yang akan kamu gunakan sehari-hari dalam pekerjaan sebagai Data Analyst. Beberapa keterampilan teknis yang harus kamu kuasai antara lain:

• Excel: Meskipun banyak tools canggih lainnya, Excel tetap menjadi alat yang sering digunakan oleh Data Analyst. Ini alat dasar untuk mengolah dan menganalisis data dalam skala kecil hingga menengah.

• SQL: SQL (Structured Query Language) sangat penting karena kamu akan berinteraksi dengan database. Kamu akan menggunakan SQL untuk mengekstraksi data dari basis data perusahaan dan mengolahnya lebih lanjut.

• Bahasa Pemrograman (Python/R): Banyak Data Analyst mengandalkan Python atau R untuk analisis data yang lebih kompleks, terutama saat bekerja dengan big data atau machine learning. Keduanya sangat fleksibel dan mendukung berbagai pustaka untuk analisis data.

• Tableau/Power BI: Untuk menyajikan data dalam bentuk visual yang menarik, software seperti Tableau dan Power BI digunakan untuk membuat dashboard interaktif yang mudah dimengerti oleh stakeholder.

Keterampilan teknis saja tidak cukup. Data Analyst juga membutuhkan keterampilan non-teknis atau soft skill yang sangat penting, seperti:

• Berpikir Analitis: Kamu harus bisa berpikir kritis dalam mengolah dan menganalisis data. Ini termasuk kemampuan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan korelasi dari data yang tampaknya acak.

• Komunikasi: Salah satu tantangan terbesar bagi Data Analyst adalah menyampaikan hasil analisis ke pihak yang tidak memiliki latar belakang teknis. Kamu harus bisa menjelaskan temuanmu dengan jelas dan menggunakan bahasa yang mudah dipahami oleh tim lain.

• Problem Solving: Data Analyst sering kali berperan dalam membantu perusahaan memecahkan masalah yang kompleks melalui data. Oleh karena itu, kemampuan problem-solving sangat diperlukan.

Di era digital saat ini, teknologi terus berkembang. Oleh karena itu, sangat penting bagi Data Analyst untuk terus belajar dan mengikuti perkembangan tren teknologi terbaru seperti Big Data, Artificial Intelligence (AI), dan Machine Learning (ML).

2. Beberapa Langkah Memulai Karir sebagai Data Analyst dengan Roadmap yang Tepat

Jika kamu sudah tertarik untuk menjadi Data Analyst, ada beberapa langkah konkret yang bisa kamu lakukan untuk memulai karier di bidang ini. Berikut adalah beberapa tahapan yang bisa kamu ikuti:

• Pilih Pendidikan atau Kursus yang Tepat

  Untuk memulai karier sebagai Data Analyst, kamu tidak harus memiliki gelar formal di bidang data. Namun, latar belakang pendidikan di bidang Teknik Informatika, Statistik, atau Matematika dapat memberikan landasan yang kuat. Selain itu, kamu juga bisa memulai dari kursus online atau bootcamp yang lebih fokus pada keterampilan praktis.

  Beberapa platform kursus online seperti DQLab, Coursera, Udemy, atau edX menawarkan program yang lengkap untuk mempelajari analisis data dari dasar. Jangan lupa untuk mencari program yang memberikan sertifikat sebagai pengakuan keahlianmu.

• Membangun Portofolio yang Menarik

  Portofolio adalah salah satu aset terpenting bagi seorang Data Analyst. Ini adalah cara untuk memamerkan keterampilanmu dan menunjukkan kepada calon pemberi kerja bahwa kamu benar-benar bisa mengolah dan menganalisis data.

  Kamu bisa mulai dengan mengerjakan proyek mini menggunakan data publik, misalnya data dari pemerintah atau platform terbuka lainnya. Buat analisis yang menarik dan sajikan hasilnya dalam bentuk visualisasi atau dashboard yang mudah dimengerti. Platform seperti Kaggle juga menyediakan data set yang bisa kamu gunakan untuk melatih keterampilan.

• Ikut Sertifikasi dan Komunitas

  Sertifikasi bisa menjadi nilai tambah, terutama jika kamu ingin bekerja di perusahaan besar. Beberapa sertifikasi yang diakui di industri antara lain:

  • Google Data Analytics Professional Certificate
  • Microsoft Certified: Data Analyst Associate
  • Certified Analytics Professional (CAP)

Selain sertifikasi, bergabung dengan komunitas data juga penting. Di komunitas, kamu bisa berdiskusi dengan sesama Data Analyst, mendapatkan tips, dan bahkan peluang kerja. Beberapa komunitas yang aktif seperti LinkedIn Data Community, Kaggle, dan berbagai grup Meetup online.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

3. Pahami Jenjang Karir Jangka Panjang sebagai Data Analyst

Setelah kamu memulai karier sebagai Data Analyst, pertanyaan selanjutnya adalah bagaimana rencana jangka panjangmu. Karier Data Analyst tidak berhenti hanya sebagai "pengolah data." Ada berbagai jalur karier yang bisa kamu ambil seiring pengalamanmu bertambah.

• Junior ke Senior Data Analyst

  Biasanya, kamu akan memulai dari posisi Junior Data Analyst. Di posisi ini, kamu lebih banyak belajar dari analis senior dan bekerja dengan data yang lebih sederhana.

  Seiring waktu, dengan peningkatan skill dan pengalaman, kamu bisa naik menjadi Senior Data Analyst, di mana kamu akan lebih banyak mengambil peran kepemimpinan dalam proyek analisis data.

• Lintasan Karier Lanjutan Data Scientist, Business Intelligence (BI), atau Data Engineer Setelah menghabiskan beberapa tahun sebagai Data Analyst, banyak profesional yang beralih ke peran lain seperti:

• Data Scientist: Lebih fokus pada penerapan algoritma machine learning untuk membuat prediksi dari data.

• Business Intelligence Analyst: Berfokus pada penyediaan wawasan bisnis melalui data, sering kali berkolaborasi dengan manajemen dan pemangku kepentingan lainnya.

• Data Engineer: Membantu membangun infrastruktur data dan memastikan bahwa data bisa diakses dengan mudah oleh tim data lainnya.

  
  

Peran-peran ini akan memberikan peluang bagi kamu untuk terus berkembang dalam karier dan memberikan dampak yang lebih besar di dunia bisnis.

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

Gimana? Kamu tertarik menjadi seorang Data Analyst yang handal dengan merapkan roadmap 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!

DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

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

Penulis: Lisya Zuliasyari