Tips Roadmap Data Analyst Bisa Rampung dalam 2,5 Bulan

Menjadi seorang data analyst tentu membutuhkan kemampuan teknis dan analisis yang kuat serta pemahaman mendalam tentang bisnis. Biasanya, roadmap untuk menjadi data analyst dirancang dengan alokasi waktu sekitar 6-12 bulan.

Namun, belakangan ini muncul pertanyaan menarik. Apakah mungkin seorang pelamar atau kandidat bisa menyelesaikan roadmap data analyst hanya dalam 2.5 bulan? Tentu jawabannya tergantung pada beberapa faktor kunci seperti pengalaman, intensitas belajar, dan fokus pada keterampilan inti.

Berikut ini adalah analisis apakah dan bagaimana mungkin mencapai tujuan ini dalam waktu sesingkat itu. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Keterampilan Dasar yang Harus Dikuasai

Untuk bisa bersaing sebagai data analyst, ada beberapa keterampilan mendasar yang tidak boleh diabaikan. Statistik dasar, misalnya, sangat penting untuk membantu menganalisis pola dan tren. Pemahaman konsep seperti mean, median, distribusi, hingga regresi sederhana adalah bagian fundamental yang harus dipelajari sejak awal. Selain itu, penguasaan bahasa pemrograman seperti Python atau R juga diperlukan, dengan Python lebih disarankan karena fleksibel dan kaya akan pustaka yang mendukung analisis data.

Sebagai data analyst, kamu juga perlu mahir dalam analisis data dan visualisasi, di mana alat seperti Excel, Tableau, atau Power BI sering kali digunakan. Selain itu, SQL adalah keterampilan yang sangat penting, karena hampir setiap hari data analyst perlu mengakses dan memanipulasi data dari database. Meski ini terdengar cukup banyak, dengan intensitas belajar tinggi selama 6–8 jam per hari, keterampilan-keterampilan ini cukup mungkin untuk dikuasai dalam waktu 2,5 bulan.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Strategi Belajar dan Alokasi Waktu

Untuk mencapai tujuan ini dalam waktu yang singkat, jadwal belajar yang ketat dan terstruktur adalah kunci. Misalnya, alokasikan dua minggu pertama untuk memahami dasar-dasar statistik. Dalam fase ini, kuasai konsep-konsep statistik yang sering digunakan dalam analisis data, termasuk analisis variansi dan distribusi data. Pada dua minggu berikutnya, fokuslah pada penguasaan pemrograman Python atau R, terutama pustaka yang relevan seperti Pandas dan Matplotlib.

Setelah itu, lanjutkan dengan belajar visualisasi data selama dua minggu berikutnya menggunakan alat seperti Tableau atau Power BI, atau alternatif seperti Excel yang lebih mudah diakses. Pada tahap akhir, yaitu minggu ketujuh dan kedelapan, kamu bisa berfokus pada SQL dan pemahaman manipulasi data. Dengan jadwal belajar yang terstruktur seperti ini, kamu memiliki kesempatan untuk menguasai berbagai keterampilan dasar yang diperlukan meski dalam waktu yang cukup singkat.

3. Memilih Sumber Belajar yang Tepat

Penggunaan sumber belajar yang tepat dapat membuat proses belajar lebih efektif. Platform online seperti Coursera, Udacity, dan DataCamp menawarkan kursus intensif yang bisa disesuaikan waktunya. Tutorial gratis di YouTube juga dapat membantu dalam mempelajari dasar-dasar pemrograman, SQL, dan visualisasi data. Selain itu, bergabung dalam komunitas belajar seperti LinkedIn Learning Groups atau forum seperti Stack Overflow dapat mempercepat proses belajar.

Pemilihan sumber yang terfokus ini bisa membantu Anda menyesuaikan jadwal belajar yang padat tanpa tersesat dalam terlalu banyak materi yang tidak langsung relevan. Dengan pendekatan ini, kemungkinan besar roadmap tersebut bisa diselesaikan dalam waktu 2,5 bulan.

4. Praktik Proyek Nyata untuk Mengasah Keterampilan

Selain teori, praktik proyek nyata sangat penting untuk benar-benar menguasai peran data analyst. Mulailah dengan proyek kecil seperti analisis dataset publik, misalnya data penjualan atau data kesehatan, yang banyak tersedia di situs-situs seperti Kaggle. Selain itu, membuat laporan bisnis sederhana dengan visualisasi dapat memberi wawasan tambahan tentang bagaimana hasil analisis bisa diinterpretasikan dan dipresentasikan.

Praktik langsung ini akan membantu kandidat mendapatkan pengalaman nyata dengan keterampilan dasar yang telah dipelajari. Meski proyek sederhana, latihan ini sangat bermanfaat untuk memahami proses analisis data dengan lebih komprehensif.

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

Bisakah roadmap data analyst diselesaikan dalam 2,5 bulan? Jawabannya adalah mungkin saja. Tetapi dengan fokus yang tinggi, kedisiplinan belajar, dan prioritas pada dasar-dasar kompetensi yang paling penting. Metode ini dapat membuat kamu menjadi beginner-level data analyst yang siap untuk mengasah keterampilan di dunia nyata.

Jika kamu punya target waktu yang lebih singkat, ingatlah bahwa penting untuk mempertimbangkan juga kualitas dan kedalaman pemahaman yang kamu pelajari. Sebab, bidang data sangat dinamis dan memerlukan komitmen belajar berkelanjutan.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang!

Penulis: Reyvan Maulid