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 24 Menit 57 Detik 

Tips Jadi Data Analyst Tanpa Pendidikan Formal di Bidang Data

Belajar Data Science di Rumah 27-April-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8479338920e29978b2a0db514ed2a8db_x_Thumbnail800.jpg

Data analyst berperan untuk membantu perusahaan, organisasi, atau lembaga untuk memahami kondisi saat ini dengan menginterpretasikan data dengan range waktu yang sangat luas. Tujuan dari pekerjaan seorang data analyst adalah untuk membantu perusahaan membuat keputusan bisnis yang lebih baik dengan menggunakan teknik dari berbagai disiplin termasuk computer programming, matematika, dan statistika. Data analyst menarik kesimpulan dari data untuk memprediksi, menggambarkan, dan mengembangkan performa bisnis. Role pekerjaan ini adalah inti dari tim analisis data.


Saat ini, data analyst adalah pekerjaan yang sedang banyak diminati, terutama karena perusahaan mulai sadar untuk mengembangkan dan membangun kemampuan analisisnya. IDC memprediksi bahwa software big data dan analisis akan mendapatkan CAGR 8,7% pada tahun 2024. Data analyst sebagian besar bekerja dengan data terstruktur yang dimiliki oleh perusahaan. Mereka membuat report, dashboard, dan visualisasi lainnya pada data yang dihubungkan dengan customer, proses bisnis, market, dan insight lainnya yang bisa menyajikan insight untuk membantu manajemen dan stakeholders dalam proses pengambilan keputusan.


Untuk menjadi data analyst saat ini, kita tidak perlu memiliki ijazah formal di bidang data. Namun, perlu adanya konsistensi dan ketekunan untuk mempelajari semua aspek yang bisa mendukung pekerjaan data analyst. Pada artikel kali ini DQLab akan membahas langkah-langkah yang bisa kamu ambil untuk menjadi data analyst.

Apa saja langkah tersebut? Yuk simak artikel ini hingga akhir!


1. Bangun Skills Teknis

Data analyst adalah sebuah pekerjaan yang membutuhkan skill teknis yang spesifik. Beberapa skill penting yang wajib kita kuasai untuk menjadi data analyst adalah statistika, bahasa pemrograman R atau Python (akan lebih baik jika kamu memahami keduanya), SQL, visualisasi data, data cleaning, dan metode analisis data lainnya. 

Selain skill teknis, ketika proses rekrutmen berlangsung users akan menilai skills non teknis kita, seperti kemampuan komunikasi, team work, inisiatif, kemampuan problem solving, dan lain sebagainya. Oleh karena itu, kita pun harus mulai membangun soft skills yang dibutuhkan untuk menjadi data analyst.

data analyst


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


2. Berlatih dengan Data Real

Cara terbaik untuk mendapatkan value pada data adalah dengan berlatih langsung menggunakan data yang mirip dengan data real yang biasa digunakan di dunia industri. Saat ini ada banyak public data sets yang gratis yang bisa kita akses untuk membuat project. Kita bisa mendapatkan data tersebut di website pemerintah atau platform open source. 


Setelah berhasil mendapatkan datanya, kita mulai dengan membersihkan datanya, kemudian kita lanjutkan dengan menganalisis pola yang ada pada data tersebut hingga menghasilkan insight yang berguna. Semakin banyak berlatih, maka intuisi kita akan semakin tajam melihat adanya anomali pada dataset.

data analyst


3. Bangun Portofolio

Poin ini berhubungan erat dengan poin nomor 2 di atas. Setelah kita berhasil merancang project, project tersebut bisa kita gunakan sebagai portofolio yang nantinya akan sangat berguna saat proses rekrutmen berlangsung. Portofolio akan menggambarkan skill yang kita miliki pada users sehingga mereka bisa menilai apakah skills yang kita miliki sesuai dengan skill yang mereka butuhkan. 

Tips untuk membangun portofolio adalah, pastikan portofolio kamu berisi scraping data dari berbagai sumber, membersihkan raw data, visualisasi data menggunakan charts, maps, dan visualisasi lainnya, serta deskripsikan insight yang terkandung di dalamnya. 

data analyst


4. Belajar Mempresentasikan Temuan Kita

Menguasai aspek teknis dari analisis data memang lebih mudah, namun jangan pernah lupakan kemampuan komunikasi. Elemen signifikan yang tidak kalah penting sebagai data analyst adalah mempresentasikan hasil temuan kita kepada stakeholder. Ketika kita mampu menceritakan cerita yang ada di dalam data, kita bisa membantu perusahaan untuk membuat keputusaan based on data-driven. Pikirkan pesan apa yang ingin kamu sampaikan dan visualisasi yang ingin kamu gunakan untuk mendukung pesanmu. Tips ini bisa kamu gunakan untuk semua project yang akan kamu kerjakan.

data analyst


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


5. Kuasai Metode yang Banyak Digunakan Data Analyst dengan Modul DQLab

Ingin menjadi seorang data analyst tanpa pendidikan formal terkait data? Yuk belajar semua skill yang dibutuhkan untuk menjadi seorang data analyst bersama DQLab! Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses modul gratis "Introduce to Data Science" dengan R dan Python.


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 :