Tips Jitu Memulai Karir Sebagai Data Analyst Versi DQLab

Di era digital, data menjadi salah satu aset penting bagi perusahaan dalam mengambil keputusan. Kondisi tersebut membuat kebutuhan terhadap tenaga profesional yang mampu mengolah dan menerjemahkan data menjadi insight semakin meningkat. Salah satu profesi yang banyak dibutuhkan adalah Data Analyst.

Data Analyst bertugas mengolah data, menemukan pola atau informasi penting, melakukan analisis, serta menyajikan hasilnya agar lebih mudah dipahami oleh berbagai pihak. Hasil analisis tersebut dapat membantu perusahaan mengevaluasi kinerja, memahami perilaku pelanggan, mengidentifikasi peluang, hingga mendukung pengambilan keputusan bisnis.

Menariknya, karir sebagai Data Analyst tidak hanya terbuka bagi lulusan IT atau Teknik. Lulusan Ekonomi, Bisnis, Statistika, Matematika, hingga bidang lainnya juga memiliki peluang untuk menekuni profesi ini. Hal yang paling penting adalah kemauan untuk belajar, kemampuan berpikir analitis, dan konsistensi dalam mengembangkan skill. Jika kamu tertarik memulai karir sebagai Data Analyst, DQLab punya beberapa tips yang bisa kamu ikuti. Yuk, simak selengkapnya!

1. Kenali Role Data Analyst

Langkah pertama untuk memulai karir sebagai Data Analyst adalah memahami terlebih dahulu seperti apa pekerjaan tersebut. Jangan sampai kamu tertarik karena profesinya sedang populer, tetapi belum mengetahui tanggung jawab dan kemampuan yang dibutuhkan. Secara umum, Data Analyst berperan dalam mengumpulkan, membersihkan, mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Data yang awalnya masih berupa angka atau informasi mentah kemudian diterjemahkan menjadi insight yang dapat membantu perusahaan mengambil keputusan.

Dalam praktiknya, pekerjaan Data Analyst juga dapat berbeda-beda tergantung industri dan perusahaan. Ada Data Analyst yang lebih banyak berhadapan dengan database, ada yang fokus pada business intelligence, marketing analytics, financial analytics, maupun product analytics. Karena itu, memahami role sejak awal akan membantu kamu menentukan skill apa saja yang perlu dipelajari dan jenis pekerjaan seperti apa yang ingin kamu tuju.

2. Pahami dan Kuasai Skill yang Dibutuhkan

Setelah memahami role-nya, langkah berikutnya adalah mulai membangun skill yang dibutuhkan seorang Data Analyst. Tidak harus langsung menguasai semuanya. Kamu bisa memulainya secara bertahap dari kemampuan dasar. Beberapa skill yang umum digunakan dalam pekerjaan Data Analyst antara lain:

SQL

SQL atau Structured Query Language merupakan salah satu skill penting untuk Data Analyst. SQL digunakan untuk mengambil, mengolah, memfilter, dan menggabungkan data yang tersimpan dalam database. Kemampuan SQL akan sangat membantu ketika kamu harus bekerja dengan dataset berukuran besar dan membutuhkan informasi tertentu untuk dianalisis.

Excel atau Spreadsheet

Jangan menganggap Excel sudah tidak relevan hanya karena banyak tools data analytics yang lebih modern. Kemampuan menggunakan spreadsheet masih bermanfaat untuk melakukan pengolahan data sederhana, membuat perhitungan, hingga melakukan eksplorasi awal terhadap dataset.

Python atau R

Python dan R dapat digunakan untuk mengolah serta menganalisis data secara lebih fleksibel. Python banyak digunakan untuk data analysis, automation, hingga machine learning, sedangkan R dikenal kuat untuk kebutuhan statistik dan visualisasi data. Untuk pemula, kamu tidak harus mempelajari keduanya sekaligus. Pilih salah satu terlebih dahulu dan bangun pemahaman yang kuat.

Data Visualization

Data yang sudah dianalisis perlu disampaikan dalam bentuk yang mudah dipahami. Karena itu, kemampuan visualisasi juga penting bagi Data Analyst. Kamu dapat mempelajari berbagai tools seperti Tableau, Power BI, maupun library visualisasi pada Python dan R. Pemilihan tools dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan tujuan karir yang ingin kamu capai.

Statistik Dasar

Statistik membantu Data Analyst memahami data dan menarik kesimpulan secara lebih tepat. Beberapa konsep yang dapat dipelajari pemula antara lain mean, median, persentase, distribusi, korelasi, hingga pengujian hipotesis dasar.

Communication Skill

Kemampuan teknis saja belum cukup. Data Analyst juga harus mampu menjelaskan hasil analisis kepada orang lain, termasuk pihak yang tidak memiliki latar belakang teknis. Insight yang bagus akan menjadi lebih bernilai ketika dapat disampaikan dengan bahasa yang sederhana, jelas, dan relevan dengan kebutuhan bisnis. Tenang saja, kamu tidak perlu menguasai seluruh skill tersebut dalam waktu singkat. Belajar secara bertahap dan konsisten justru lebih penting daripada mencoba mempelajari semuanya sekaligus.

3. Mulai Belajar dari Project Sederhana

Setelah mengetahui skill yang dibutuhkan, jangan hanya berhenti pada teori. Salah satu cara terbaik untuk memahami data analysis adalah langsung mempraktikkannya. Kamu bisa memulai dari dataset sederhana, misalnya data penjualan, pelanggan, transaksi, harga produk, atau data publik lainnya. Coba lakukan proses mulai dari membersihkan data, melakukan eksplorasi, mencari pola, membuat visualisasi, hingga menarik kesimpulan.

Melalui project, kamu juga dapat memahami bagaimana skill seperti SQL, Python, Excel, atau Power BI digunakan untuk menyelesaikan masalah yang lebih nyata. Jika masih bingung menentukan project, platform pembelajaran seperti DQLab dapat menjadi salah satu pilihan untuk membantu mempelajari data secara bertahap melalui materi dan latihan berbasis praktik.

4. Bangun Portofolio Data

Portofolio menjadi salah satu bagian penting ketika kamu mulai mencari kesempatan magang maupun pekerjaan. Portofolio dapat menunjukkan bagaimana kamu menerapkan skill yang sudah dipelajari untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Tidak perlu menunggu sampai menjadi ahli untuk mulai membuat portofolio. Justru, kamu bisa membangunnya sejak masih belajar. Misalnya, buat project analisis penjualan dengan tahapan:

• Menentukan pertanyaan atau permasalahan bisnis.

• Mengumpulkan atau memilih dataset.

• Membersihkan dan mempersiapkan data.

• Melakukan eksplorasi dan analisis.

• Membuat visualisasi.

• Menemukan insight dari data.

• Menyusun rekomendasi berdasarkan hasil analisis.

Dengan alur tersebut, portofolio tidak hanya berisi grafik atau dashboard, tetapi juga menunjukkan cara berpikir analitis dan kemampuan kamu dalam menyelesaikan masalah. Project dari hasil pembelajaran di DQLab juga dapat dikembangkan menjadi portofolio yang merepresentasikan kemampuan dalam mengerjakan kasus yang mendekati kebutuhan industri.

5. Lengkapi dengan Sertifikasi

Selain portofolio, sertifikasi dapat menjadi salah satu bukti bahwa kamu telah mempelajari kompetensi tertentu. Sertifikasi juga dapat membantu memperkuat profil ketika kamu masih berada pada tahap awal membangun pengalaman. Namun, jangan menjadikan sertifikat sebagai satu-satunya tujuan belajar. Recruiter tidak hanya melihat berapa banyak sertifikat yang kamu miliki, tetapi juga bagaimana kamu mampu menerapkan skill tersebut. Karena itu, akan lebih baik jika sertifikasi berjalan beriringan dengan project dan portofolio. Dengan begitu, kamu tidak hanya memiliki bukti telah menyelesaikan pembelajaran, tetapi juga memiliki contoh hasil pekerjaan yang dapat ditunjukkan.

6. Perbanyak Relasi di Dunia Data

Membangun relasi juga tidak kalah penting ketika ingin memulai karir sebagai Data Analyst. Bergabung dengan komunitas data dapat membuka kesempatan untuk bertemu dengan orang-orang yang memiliki minat dan bidang yang sama. Kamu bisa mengikuti berbagai kegiatan seperti kursus, workshop, seminar, webinar, komunitas, maupun event yang berkaitan dengan data analytics.

Dari kegiatan tersebut, kamu dapat memperoleh wawasan baru mengenai dunia kerja, mengetahui skill yang sedang banyak dibutuhkan, bertukar pengalaman dengan sesama data enthusiast, hingga menemukan informasi mengenai kesempatan magang atau pekerjaan. Relasi yang baik bukan sekadar tentang mencari lowongan pekerjaan. Lingkungan yang tepat juga dapat membantu kamu mendapatkan mentor, berdiskusi ketika mengalami kesulitan belajar, dan terus termotivasi untuk berkembang.

7. Latih Kemampuan Memecahkan Masalah

Data Analyst bukan sekadar orang yang bisa menggunakan SQL, Python, Excel, atau membuat dashboard. Kemampuan yang tidak kalah penting adalah problem solving. Ketika mendapatkan sebuah dataset, jangan hanya bertanya, “Grafik apa yang bisa saya buat?” Cobalah mulai dengan pertanyaan seperti:

• Apa permasalahan yang ingin diselesaikan?

• Informasi apa yang dibutuhkan?

• Data apa yang tersedia?

• Apakah data tersebut sudah cukup?

• Pola apa yang terlihat dari data?

• Apa arti temuan tersebut bagi bisnis?

Cara berpikir seperti ini akan membantu kamu beralih dari sekadar mengolah data menjadi seorang analis yang mampu menghasilkan insight.

8. Persiapkan Diri untuk Dunia Kerja

Ketika skill dan portofolio sudah mulai terbentuk, jangan lupa mempersiapkan diri untuk proses rekrutmen. Pelajari kembali konsep dasar yang sudah kamu kuasai dan biasakan diri mengerjakan studi kasus. Kamu juga dapat berlatih menjelaskan project yang pernah dibuat. Misalnya, apa masalah yang ingin diselesaikan, data apa yang digunakan, tools apa yang dipakai, bagaimana proses analisisnya, serta insight apa yang ditemukan. Kemampuan menjelaskan proses tersebut penting karena interview Data Analyst tidak selalu hanya menguji kemampuan teknis. Recruiter atau user juga dapat melihat bagaimana kamu berpikir dan mengomunikasikan hasil analisis.

Memulai karir sebagai Data Analyst tidak harus menunggu memiliki latar belakang pendidikan IT atau menjadi ahli teknologi terlebih dahulu. Siapa pun memiliki kesempatan untuk masuk ke bidang ini selama mau belajar dan mengembangkan kemampuan secara konsisten.

Mulailah dengan memahami role Data Analyst, kemudian pelajari skill dasar seperti SQL, Excel, Python atau R, statistik, dan visualisasi data. Setelah itu, terapkan kemampuan tersebut melalui project, bangun portofolio, lengkapi dengan sertifikasi, dan jangan lupa memperluas relasi.

Yang paling penting, jangan terlalu fokus mengejar banyak tools dalam waktu singkat. Bangun fondasi, perbanyak praktik, dan biasakan diri menyelesaikan masalah menggunakan data. Dengan proses belajar yang konsisten, langkahmu untuk memulai karir sebagai Data Analyst akan menjadi lebih terarah.

FAQ

1. Apakah harus lulusan IT untuk menjadi Data Analyst?

Tidak. Profesi Data Analyst terbuka bagi berbagai latar belakang pendidikan. Hal yang lebih penting adalah memiliki kemampuan analitis serta menguasai skill yang relevan dengan pekerjaan Data Analyst.

2. Skill apa yang sebaiknya dipelajari pemula?

Pemula dapat memulai dari SQL, Excel atau spreadsheet, statistik dasar, serta salah satu bahasa pemrograman seperti Python atau R. Setelah memiliki fondasi tersebut, kamu dapat mempelajari data visualization dan tools lain sesuai kebutuhan karir.

3. Apakah portofolio penting untuk Data Analyst?

Ya. Portofolio dapat membantu menunjukkan kemampuan kamu dalam menerapkan skill data untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Karena itu, sebaiknya mulai membangun portofolio sejak masih dalam tahap belajar.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat 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!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

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

Penulis: Reyvan Maulid