Tips Meningkatkan Jenjang Karir Data Analyst

Ketika kamu ingin berkarir menjadi seorang Data Analyst, ada baiknya kamu perlu tahu terlebih dahulu terkait jenjang karir dari profesi Data Analyst. Jenjang karir menggambarkan tingkatan posisi yang dapat dilalui oleh seorang pegawai di perusahaan. Setiap perusahaan apalagi yang berada di tech industry pastinya punya team data beserta anggotanya. Setiap anggota memiliki kesempatan untuk menduduki setiap posisi.

Contoh kamu sebelumnya telah menempati posisi entry-level kemudian diberikan mandat untuk naik satu level menduduki posisi kepala bagian atau satuan. Contoh lainnya dalam gambaran jenjang karir di dunia data misalnya sebelumnya posisi yang dipegang adalah junior Data Analyst kini naik satu tingkat menjadi seorang senior Data Analyst. Jenjang karir ini biasanya disesuaikan dengan latar belakang industri dan jumlah ketersediaan posisi yang ada di perusahaan.

Data Analyst juga mempunyai career path yang sangat terstruktur dan menjanjikan. Terdapat 5 tingkatan yang bisa ditempuh untuk menjadi Data Analyst profesional. Tingkatan tersebut berjenjang seiring dengan meningkatnya skill dari Data Analyst itu sendiri. Tingkatan dalam Data Analyst antara lain Data Analyst Entry Level, Data Analyst Junior, Data Analyst Senior, Data Scientist sampai Head of Data.

Wah, menarik ya jenjang karir Data Analyst. Bagaimana ya cara mencapai jenjang karir tersebut? Yuk simak tutorialnya di bawah ini!

1. Cara Mengembangkan Karir Data Analyst

Setiap kali kamu mencari jalur karir baru, salah satu tips yang sebaiknya dilakukan adalah mengambil langkah ekstra untuk memahami apa yang kamu hadapi. Berikut adalah beberapa tips saat mempertimbangkan karir di bidang Data Analytics.

• Jangkau jaringan kamu atau cari kontak LinkedIn kamu untuk mengetahui apakah kamu mengenal seorang analis data. Tanyakan kepada mereka bagaimana mereka menyukai pekerjaan mereka. Apakah mereka menikmati kehidupan sehari-hari sebagai analis data?

• Lakukan pencarian Google untuk profesi Data Analyst paling umum yang tercantum di barisan paling atas. Apakah deskripsi pekerjaan membuat kamu ingin melamar? Bisakah kamu melihat diri kamu melakukan tugas-tugas yang tercantum? Lihat iklan pekerjaan di berbagai industri dan catat mana yang kamu sukai.

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

2. Punya Hardskill dengan Memahami Statistik dan Bahasa Pemrograman

Untuk menjadi seorang Data Analyst kamu perlu memiliki kemampuan untuk menafsirkan data. Seorang Data Analyst yang handal harus memiliki kemampuan dalam memahami statistik seperti statistik inferensial dan deskriptif.

Konsep statistik perlu dipelajari sedemikian rupa agar proses analisis data menjadi lebih akurat dan menggunakan sistem yang tepat. Hasil data yang lebih akurat dan sistem yang tepat akan membuat data menjadi lebih kredibel, sehingga penggunaan data tersebut dapat lebih maksimal dan kebutuhan perusahaan dapat terpenuhi.

Bahasa pemrograman juga tidak kalah penting bagi seorang Data Analyst yang handal. Ibaratnya, semakin banyak bahasa pemrograman yang kamu pahami dan kuasai akan membantu kamu lebih baik dalam melakukan pekerjaan sebagai seorang Data Analyst.

Ada berbagai bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh Data Analyst seperti SQL, R, Python dan sebagainya. Pengalaman dalam menggunakan berbagai bahasa pemrograman dapat meningkatkan kredibilitas kamu sebagai seorang Data Analyst.

Oleh karena itu, kamu perlu terus berlatih dan meningkatkan kemampuan dalam menggunakan bahasa pemrograman tersebut untuk menjadi Data Analyst yang handal dan berkompeten.

3. Memiliki Soft Skill yang Kuat

Apakah kamu gemar memecahkan sebuah teka-teki? Apakah kamu suka menganalisis hal-hal yang terjadi? Atau mungkin sahabat data DQLab membantu memecahkan masalah sekalipun? Maka profesi Data Analyst bisa menjadi salah satu pilihan untuk berkarir di bidang Data Science.

Data Analyst harus memiliki critical and analytical thinking yang kuat karena pekerjaannya hampir setiap hari mendapatkan sebuah masalah dan harus menemukan solusi yang tepat. Dengan demikian maka akan muncul pemahaman baru hingga dapat meningkatkan produktivitas perusahaan atau instansi tersebut.

Memiliki komunikasi dan interpersonal skill juga harus dimiliki, karena Data Analyst akan memberikan sebuah laporan dari data dan memberikan wawasan data tersebut dengan cara mengkomunikasikan baik secara verbal maupun nonverbal seperti menggunakan tools visualisasi data yaitu diagram batang, diagram pie, scatter plot, dan lainnya.

4. Mengikuti Pelatihan Data Analyst

Buat sahabat data yang baru memulai untuk belajar Data Analyst, DQLab menyediakan berbagai jenis modul yang ditawarkan oleh para member. Sahabat data bisa pelajari career tracknya melalui laman DQLab.id.

Kalian bisa mulai pelajari dari yang paling dasar ada Python for Data Professional Beginner, Fundamental SQL hingga pemahaman konsep Machine Learning for Beginner dan Business Decision Research.

Tenang saja, sahabat data akan menikmati serunya belajar dilengkapi dengan live code editor. Metode ini cocok untuk pembelajaran Data Analyst sehingga dengan mudah dipahami oleh sahabat data.

Pilihan bahasa pemrograman yang tersedia akan membuat kamu jadi lebih siap untuk menghadapi rekrutmen industri data. Dengan demikian, sahabat data saat mengakses modul akan memberikan pengalaman belajar yang seru dan dapat diaplikasikan saat latihan.

Jangan lupa juga, setelah sahabat data menyelesaikan seluruh chapter dalam modul tersebut, tentunya kamu akan mendapatkan sertifikat sebagai penanda ketika telah selesai menyelesaikan kelasnya. 

5. Membangun Project dan Portfolio

Untuk sukses menjadi Data Analyst, langkah ini sangatlah penting. Recruiter akan melihat kamu berdasarkan pengalaman yang kamu miliki, salah satu pengalaman yang dapat menghasilkan bukti adalah project yang kamu lampirkan dalam portfolio.

Project yang kamu lakukan dapat berupa project individual seperti membantu memecahkan masalah dalam forum di suatu komunitas atau mengikuti kelas online yang memiliki project didalamnya.

Mengikuti internship juga menjadi salah satu project yang bisa kamu ikuti, karena internship menjadi salah satu batu loncatan bagi kamu untuk mempersiapkan lebih mantang pada hard dan soft skill yang kamu miliki berdasarkan real case industry.

Dengan internship juga, dapat membuka peluang untuk bekerja secara tim dan berkolaborasi dengan praktisi Data Analyst secara profesional hal tersebut menjadi kesempatan yang pastinya jangan sampai sahabat data data sia-siakan.

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

Yuk perkuat skill Data Analyst kamu bersama DQLab! Modul DQLab disusun secara terstruktur, mulai dari basic hingga penerapan langsung di dunia industri sehingga sangat cocok untuk beginner non IT yang tidak memahami bahasa pemrograman dan dasar-dasar analisis data.

Modul DQLab juga dilengkapi dengan live code editor sehingga kamu tidak perlu menulis script code secara terpisah.

Klik button di bawah ini atau Sign Up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL ‘Introduction to Data Science with R and Python’ untuk berkenalan dengan live code editor dari DQLab. Selamat belajar!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita