Roadmap Singkat Menuju Karir Data Analyst Profesional

Saat ini profesi sebagai Data Analyst semakin diminati di era informasi, di mana keputusan bisnis sangat bergantung pada data. Dalam dunia yang dipenuhi dengan informasi dan angka, perusahaan-perusahaan menyadari bahwa analisis data yang efektif dapat memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan.
Data Analyst bertanggung jawab untuk mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data, serta menyajikan wawasan yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik. Permintaan terhadap profesional di bidang ini terus meningkat, menciptakan peluang karir yang menjanjikan bagi mereka yang memiliki keterampilan yang tepat.
Namun, untuk mencapai posisi sebagai Data Analyst, ada beberapa langkah dan keterampilan yang perlu dikuasai. Pertama-tama, pemahaman yang kuat tentang statistik dan metodologi analisis data adalah hal yang esensial. Selain itu, kemampuan untuk menggunakan alat dan bahasa pemrograman seperti Excel, SQL, Python, dan software visualisasi data sangat penting dalam pekerjaan sehari-hari.
Selain keterampilan teknis, Data Analyst juga perlu memiliki kemampuan komunikasi yang baik, agar dapat menyampaikan temuan dan rekomendasi secara jelas kepada para pemangku kepentingan di perusahaan.
Dalam artikel ini, kita akan membahas roadmap yang dapat membantu seseorang memulai dan mengembangkan karier sebagai Data Analyst. Setiap orang mungkin memiliki journey yang berbeda-beda. Namun, roadmap ini dapat diterapkan jika kamu masih bingung harus memulai dari mana. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Mempelajari Dasar-dasar Statistik dan Analisis Data
Langkah Awal yang dapat kita lakukan adalah mengikuti kursus dasar statistik untuk memahami konsep dasar statistik, seperti mean, median, modus, deviasi standar, dan distribusi probabilitas, adalah langkah awal yang penting. Banyak kursus online, seperti DQLab yang menawarkan materi ini.
Kedua, kita perlu mempelajari bagaimana cara mengolah dan menganalisis data menggunakan alat dasar seperti Microsoft Excel atau Google Sheets. Keterampilan dalam menggunakan formula, pivot table, dan grafik sangat berharga.
Hal ini penting karena statistik adalah fondasi dari analisis data. Paham bagaimana menginterpretasikan data dan menarik kesimpulan dari hasil analisis adalah keterampilan inti yang diperlukan oleh setiap Data Analyst.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Menguasai Alat dan Teknologi Data
Langkah awal yang bisa kita ambil adalah dengan mempelajari SQL. SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk mengelola dan memanipulasi database. Penguasaan SQL akan mempermudah Data Analyst untuk mengakses dan mengambil data yang diperlukan dari database.
Selain itu, kita perlu mempelajari tools visualisasi data seperti Tableau, Power BI, atau Google Data Studio. Kemampuan untuk menyajikan data dalam bentuk grafik dan dashboard yang menarik akan membantu dalam presentasi data kepada pemangku kepentingan. Dengan menguasai alat dan teknologi yang relevan, akan membantu Data Analyst untuk bekerja dengan efisien dan efektif, serta membantu dalam menghasilkan insight yang bermanfaat dari data yang dianalisis.
3. Mendalami Pemrograman dan Keterampilan Lainnya
Langkah awal yang dapat kita ambil adalah belajar bahasa pemrograman R atau Python. Keduanya adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan dalam analisis data. Python terkenal karena kemudahan penggunaannya dan banyaknya pustaka (library) yang tersedia untuk analisis data, sedangkan R lebih fokus pada statistik dan visualisasi.
Meskipun tidak semua Data Analyst harus menjadi ahli machine learning, pemahaman dasar tentang algoritma machine learning dapat memberikan nilai tambah yang signifikan dalam analisis data. Kemampuan pemrograman akan membantu Data Analyst untuk mengotomatiskan proses analisis dan manipulasi data dalam skala besar, meningkatkan efisiensi kerja mereka.
4. Membangun Portofolio dan Jaringan Profesional
Kita bisa mulai dengan mengerjakan proyek pribadi atau kolaboratif. Cari ide dan kerjakan proyek analisis data yang menarik, baik itu analisis dataset publik atau proyek kolaboratif dengan teman. Hasilkan visualisasi yang menarik dan buat laporan yang jelas. Pada dasarnya, kita adalah makhluk sosial yang memerlukan bantuan orang lain.
Oleh karena itu, agar belajar lebih optimal kamu bisa mengikuti Komunitas Data dan bergabung dengan forum online, grup media sosial, atau meetup yang berkaitan dengan data. Komunitas ini dapat membantu dalam membangun jaringan profesional dan memberikan peluang untuk belajar dari pengalaman orang lain.
Membangun portofolio yang kuat dan jaringan profesional yang luas sangat penting untuk meningkatkan peluang kerja. Portofolio yang baik menunjukkan keterampilan dan pengalaman yang dimiliki, sedangkan jaringan profesional dapat membuka peluang kerja baru.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Membangun karir sebagai Data Analyst memerlukan langkah-langkah yang terstruktur dan penguasaan berbagai keterampilan. Dengan mempelajari dasar-dasar statistik, menguasai alat dan teknologi, mendalami pemrograman, serta membangun portofolio dan jaringan profesional, pemula dapat meraih kesuksesan dalam karier ini. Mengingat permintaan yang tinggi untuk Data Analyst saat ini, memulai perjalanan ini bisa menjadi keputusan yang sangat menguntungkan bagi masa depan karier seseorang.
Yuk bagun portfolio data analyst kamu dengan modul dari 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 Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K