SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

0 Hari 14 Jam 51 Menit 41 Detik

Roadmap Menjadi Data Analyst yang Kompeten 2024

Belajar Data Science di Rumah 21-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-kamis-03-2024-05-23-205047_x_Thumbnail800.jpg

Dalam era digital yang terus berkembang, profesi Data Analyst semakin menonjol dan menjadi salah satu karir yang paling diminati. Peningkatan jumlah data yang dihasilkan oleh berbagai perusahaan dan organisasi menciptakan kebutuhan mendesak untuk memanfaatkan data tersebut secara efektif. Data Analyst memiliki peran krusial dalam mengolah dan menganalisis data untuk membantu perusahaan dalam membuat keputusan yang lebih tepat dan berbasis informasi.


Profesi Data Analyst menawarkan berbagai peluang karir yang menjanjikan, dengan permintaan yang tinggi dan potensi gaji yang menarik. Selain itu, kemajuan teknologi seperti big data, machine learning, dan artificial intelligence semakin memperluas cakupan dan pentingnya peran Data Analyst. Dengan demikian, profesi ini tidak hanya sekedar tren sementara, tetapi juga menjadi bagian integral dari strategi bisnis modern.


Berikut adalah empat roadmap untuk menjadi Data Analyst yang kompeten versi DQLab yang bisa dijadikan pedoman untuk para beginner.


1. Pendidikan dan Penguasaan Dasar

Langkah pertama untuk menjadi Data Analyst adalah memperoleh pendidikan yang relevan. Meskipun banyak Data Analyst memiliki gelar dalam bidang seperti statistik, matematika, ilmu komputer, atau ekonomi, gelar dalam disiplin ilmu lain juga bisa diterima jika memiliki kemampuan analisis yang kuat.


Kuasai alat dan bahasa pemrograman seperti Excel, SQL, R, dan Python adalah senjata utama bagi Data Analyst. Belajar cara menggunakannya untuk mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data. Mengikuti kursus online atau mendapatkan sertifikasi dalam analisis data bisa sangat membantu. Platform seperti DQLab menawarkan kursus yang berfokus pada data analysis.

Data Analyst

Source: community.ibm.com


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Pengalaman Praktis dan Proyek Nyata

Teori saja tidak cukup, pengalaman praktis sangat penting untuk mengasah keterampilan analisis data.  Mulai dengan proyek mandiri, ambil dataset dari sumber terbuka seperti Kaggle atau pemerintah, dan lakukan analisis. Buat laporan dan visualisasi data untuk menyampaikan temuan kita. Cari kesempatan magang atau posisi entry-level yang memungkinkan kita bekerja dengan data. Ini memberikan pengalaman dunia nyata dan wawasan industri.

Data Analyst


3. Pengembangan Keterampilan Lanjutan

Seiring berkembangnya karier, penting untuk terus meningkatkan dan memperdalam keterampilan kita. Pelajari dasar-dasar machine learning dan artificial intelligence, yang merupakan lanjutan dari analisis data. Alat seperti scikit-learn, TensorFlow, dan PyTorch dapat sangat berguna. Kuasai alat-alat big data seperti Hadoop, Spark, dan NoSQL databases, hal ini penting untuk menangani dataset yang sangat besar dan kompleks.

Data Analyst


4. Pengembangan Soft Skills 

Selain keterampilan teknis, Data Analyst juga memerlukan keterampilan non-teknis untuk berhasil dalam karier mereka. Analisis data sering kali tentang menemukan solusi untuk masalah bisnis. Dengan demikian sangat penting memiliki kemampuan untuk berpikir kritis dan memecahkan masalah.


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


Menjadi Data Analyst yang kompeten memerlukan kombinasi pendidikan yang solid, pengalaman praktis, keterampilan lanjutan, dan kemampuan soft skills. Dengan mengikuti roadmap ini, kita dapat mengembangkan kemampuan analisis data yang kuat dan menjadi aset berharga bagi perusahaan mana pun. Terus belajar dan beradaptasi dengan teknologi baru akan memastikan bahwa kita tetap relevan di bidang yang terus berkembang ini.


Yuk perdalam skill analisis data kamu untuk bekal berkompetisi di dunia kerja bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.


Penulis: Galuh Nurvinda K


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login