Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Tertarik Jadi Data Analyst? Ini Jenjang Karirnya

Belajar Data Science di Rumah 10-Februari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/a2f681b6397601311023400f8d9fe87a_x_Thumbnail800.jpeg

Data Analyst menjadi salah satu profesi yang dibutuhkan oleh banyak perusahaan, khususnya ketika perkembangan teknologi yang semakin pesat. Data terus bertambah setiap detiknya, dan tidak ada perusahaan yang tidak membutuhkan data. Pembuatan yang berlandaskan data dengan keputusan yang hanya mengandalkan insting atau emosi para pengambil keputusan tentu akan memberikan hasil yang sangat berbeda.


Hal inilah yang kemudian membuat profesi praktisi data khususnya Data Analyst menjadi sangat banyak dibutuhkan, baik oleh perusahaan besar maupun start up. Bahkan di akhir tahun 2022, lowongan pekerjaan yang dibuka untuk Data Analyst mencapai 10 ribu lowongan yang tersebar di berbagai portal pencarian kerja. Namun sebelum memutuskan untuk bekerja di profesi tertentu, salah satu hal yang harus diperhatikan adalah jenjang karir. Lalu bagaimana jenjang karir Data Analyst? Apakah bisa berkembang atau hanya akan diam di tempat yang sama? Yuk, kita temukan jawabannya di artikel berikut ini!


1. Mengapa Perlu Memperhatikan Jenjang Karir

Data Analyst

Jenjang karir memang menjadi hal yang harus kita perhatikan ketika akan memulai bekerja karena itu akan menentukan bagaimana keberlanjutan karir kita selanjutnya. Tentu kita tidak ingin karir kita hanya diam di tempat bahkan setelah bertahun-tahun bekerja. Maka ada baiknya sebelum memulai untuk menempati posisi tertentu, kita harus memiliki rencana yang tepat. Sebenarnya ada beberapa faktor yang bisa membuat kita memiliki jenjang karir yang jelas, diantaranya adalah:

  • Skill: Jenjang karir akan meningkat jika kita memiliki skill yang semakin mahir. Jika kita tidak menambah skill yang kita miliki, maka bukan tidak mungkin kita hanya akan di situ-situ saja.

  • Minat: Minat akan sangat mempengaruhi bagaimana kita ingin meningkatkan kualitas kita. Jika kita menyukai pekerjaan yang sedang dijalani, maka tentu saja menambah skill akan sangat menyenangkan, namun sebaliknya jika tidak memiliki minat di bidang tersebut maka akan sangat memberatkan untuk mempelajari bidang tersebut lebih dalam.

  • Perusahaan: Perusahaan juga memiliki peranan yang sangat penting dalam kenaikan jenjang karir. Maka kita harus jeli untuk melihat perusahaan mana yang memberikan peluang agar karir kita terus berkembang.


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


2.Jenjang Karir Data Analyst

Data Analyst

Seperti profesi lainnya, Data Analyst juga memiliki jenjang karir tersendiri. Biasanya, kita akan memulai dari entry level. Di level ini, pemula yang belum benar-benar ahli pun masih bisa berkontribusi. Namun setidaknya kita harus memiliki skill minimal untuk menjadi Data Analyst. Dari entry level, Data Analyst akan melanjutkan ke mid level. Biasanya untuk sampai di level ini, mereka memerlukan pengalaman sekitar 2 sampai 5 tahun, namun seberapa cepat untuk mengalami peningkatan karir akan bergantung pada perusahaan masing-masing. 


Tahapan selanjutnya adalah senior level atau posisi manajerial. Umumnya, untuk bisa sampai di posisi senior level, setidaknya orang tersebut telah menjadi Data Analyst mid level selama 5 tahun. Di tahapan ini, Data Analyst juga akan mendapat tugas tambahan, yaitu tugas manajerial. Tahapan selanjutnya adalah spesialisasi, yaitu memilih ingin fokus di bidang apa. Atau bisa juga jika ingin switch karir ke Data Scientist. Selain itu, jika sudah bekerja 6 sampai 7 tahun di bidang data analytic, Data Analyst juga bisa menjadi konsultan yang akan fokus menangani klien dari berbagai perusahaan.


3. Perbedaan Dari Setiap Jenjang Karir

Data Analyst

Setiap jenjang karir akan dibedakan oleh tugas dan tanggung jawab yang harus diemban. Layaknya sedang bermain game, semakin tinggi levelnya maka tantangannya pun akan semakin susah. Misalnya saja di entry level, Data Analyst hanya perlu memiliki skill yang paling minimal. Kemudian di mid level, skill tersebut harus bertambah dan yang sudah dikuasai sebelumnya harus semakin mahir, dan tentu saja di level ini sudah mulai aktif berkolaborasi dengan tim lain. Di level senior, Data Analyst tidak hanya harus memiliki hard skill, namun juga soft skill karena berhubungan dengan tugas manajerial.


4. Mulai dari Entry Level

Data Analyst

Entry level adalah level paling awal yang akan ditemui dalam pekerjaan Data Analyst. Level ini akan cocok bagi pemula di bidang data analytic seperti fresh graduate atau orang yang baru melakukan switch career. Hal ini karena kualifikasi yang dibutuhkan untuk posisi ini bisa dikatakan sebagai yang paling ringan, yaitu menguasai basic dari skill yang harus dimiliki oleh Data Analyst. Tidak ada yang salah jika harus memulai dari entry level. Bahkan banyak orang yang harus memulai karirnya dari level internship. Di level ini, kita harus banyak belajar, karena semakin cepat proses pembelajarannya, maka akan semakin cepat juga kita bisa berpindah ke level yang lebih tinggi.


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


Tertarik menjadi seorang Data Analyst? Kamu bisa mulai dengan belajar bahasa pemrograman R, Python, dan SQL di DQLab. Seperti kata pepatah, “sekali menyelam dua tiga pulau terlampaui” bisa kamu temukan disini. Tidak hanya belajar bahasa pemrograman, namun kamu juga akan belajar untuk membuat visualisasi data, mencari insight dari data, serta ada project yang sangat mirip dengan permasalahan di lapangan. Caranya cukup mudah, kamu hanya perlu berlangganan menjadi member premium DQLab dan kamu akan bisa menikmati semua hal tersebut.


Tapi untuk kamu yang belum mau berlangganan menjadi member premium, kamu juga tetap bisa mengakses live code yang ada di free modul loh, yaitu modul “Introduction to Data Science with R” dan “Introduction to Data Science with Python”. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up dan nikmati fasilitasnya!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login