SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

1 Hari 9 Jam 57 Menit 16 Detik

Tutorial Fast Track Jenjang Karir Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 06-Juli-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4fb10196-d77e-4f52-8fab-f5cf72434019-2023-07-07-005627_x_Thumbnail800.jpeg

Sebagai seorang data analyst, peran kalian di perusahaan sangat dibutuhkan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menyajikan data yang dapat memberikan insight berharga bagi stakeholder. Namun, di era yang semakin kompetitif ini, kalian juga perlu mempersiapkan diri agar jenjang karir kalian di bidang analisis data semakin cemerlang. Apalagi perkembangan transformasi digital juga semakin pesat. Sehingga tuntutan untuk terus meningkatkan kemampuan diri juga semakin besar.


Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa tips dan trik yang dapat SahabatDQ terapkan untuk mempercepat jenjang karir sebagai seorang data analyst. Mulai dari meningkatkan pemahaman tentang data science, menguasai alat dan teknologi terkini, memperluas networking, hingga terlibat dalam beragam proyek. Yuk segera cari tahu tipsnya di sini!


1. Tingkatkan Pemahaman Data Science

Cakupan data science sangatlah luas. Apalagi di era transformasi digital seperti sekarang, topik dan materi data science akan selalu berkembang. Nah, supaya tidak tertinggal, kalian perlu selalu update dengan perkembangan tersebut. Semakin kalian meningkatkan pemahaman di bidang data science, semakin kalian menguasai banyak hal. Bukan tidak mungkin jika jenjang karir data analyst SahabatDQ juga akan semakin meningkat.


Misalnya dengan memahami lebih jauh tentang machine learning. Meski data analyst cukup jarang menggunakan machine learning untuk pemodelan, tidak ada salahnya untuk mulai mempelajarinya. Ketahui dulu perbedaan supervised dan unsupervised, macam-macam algoritma di dalamnya, serta lanjutkan dengan cara penggunaannya dan interpretasi hasil pemodelannya. Dengan ini, kalian akan lebih mungkin untuk memiliki kesempatan sebagai data scientist, yang berperan lebih jauh dalam pengambilan keputusan.


Pahami juga teknik-teknik lanjutan dalam data analyst. Jika awalnya kalian sudah ahli tentang visualisasi data, tingkatkan di aspek lainnya. Misalnya dengan memahami teknik pengolahan data. Mulai dari merging, split, sampai transform data. Kuasai teknik-teknik yang lebih cepat namun tetap akurat. Ini membantu kalian untuk semakin mengefisiensikan waktu, sehingga dapat lebih fokus pada tahapan analisis yang lebih dalam.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Kuasai Tools Terupdate

Sebagai seorang data analyst, menguasai alat dan teknologi terkini sangat penting untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam melakukan tugas analisis data. Ini daftar beberapa alat dan teknologi yang perlu kalian kuasai.

  • SQL adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengakses dan mengelola data dalam database. Penting untuk menguasai perintah SQL dasar seperti SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, dan JOIN ketika melakukan manipulasi data dan mengambil informasi yang diperlukan.

  • Dengan menguasai Python akan membantu kalian melakukan berbagai tugas seperti manipulasi data, analisis statistik, visualisasi data, dan pemodelan machine learning. SahabatDQ juga dapat menggunakan library populer seperti Pandas, NumPy, dan Matplotlib untuk memperluas kemampuan analisis data.

  • R adalah bahasa pemrograman yang kuat untuk analisis statistik dan visualisasi data. Banyak packages dan library yang tersedia dalam bahasa R yang dapat digunakan untuk melakukan tugas analisis data seperti eksplorasi data, model regresi, analisis klastering, dan visualisasi data. Menguasai R akan memperluas pilihan alat analisis data yang bisa kalian gunakan nantinya.

  • Mulai pahami cara kerja tools collaborative. Menggunakan tool kolaborasi seperti Git dan GitHub akan membantu kalian dalam mengelola kode dan proyek analisis data secara tim. SahabatDQ dapat bekerja sama dengan teman analisis data lainnya, melakukan inspeksi data error, dan menemukan insight dari berbagai sudut pandang.


3. Perluas Networking

Kalian bisa mulai dengan ikut komunitas. Cari dan bergabunglah dengan komunitas data science baik secara online maupun offline. Bisa melalui grup LinkedIn, forum diskusi, telegram channels, atau grup meetup daerah. Bergabung dengan komunitas akan memberi kalian kesempatan untuk berinteraksi dan bertukar ide dengan para profesional yang sudah berpengalaman, mendapatkan informasi tentang tren industri terkini, dan mendengar tentang peluang karir yang mungkin ada dan bisa kalian coba.


Selain itu, carilah konferensi dan acara industri terkait data science yang diadakan baik secara lokal, nasional, maupun internasional. Ikuti sesi presentasi, workshop, dan diskusi panel untuk memperluas pengetahuan, bertemu dengan para ahli industri, dan menjalin hubungan dengan mereka. Gunakan kesempatan ini untuk bertanya, berbagi pengalaman, dan mencari inspirasi untuk pengembangan karir SahabatDQ.


Kalian juga bisa mulai ambil bagian dalam proyek kolaboratif atau proyek sampingan yang melibatkan tim multidisiplin. Cara seperti ini dapat memberi kalian kesempatan untuk bekerja dengan profesional dari berbagai latar belakang, memperluas networking dan mengembangkan keterampilan kolaboratif yang penting dalam industri data science. Jangan lupa untuk manfaatkan media sosial. Ikuti dan berpartisipasi dalam pembahasan yang relevan di Twitter, Reddit, atau platform lainnya. Langkah ini dapat membantu kalian membangun profil profesional, meningkatkan visibilitas, dan menarik perhatian dari orang-orang yang relevan dalam industri tersebut.


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


4. Banyak Terlibat dalam Beragam Proyek

Untuk mempercepat jenjang karir sebagai seorang data analyst, penting untuk terlibat dalam beragam proyek yang relevan dan bervariasi. Tunjukkan minat dan ambisi kalian dengan mengambil inisiatif untuk terlibat dalam proyek-proyek baru di tempat kerja. Jika ada proyek yang menarik dan relevan , tunjukkan minat tersebut kepada atasan atau tim terkait dan tawarkan diri untuk membantu. Ini akan membuka peluang baru dan memperluas pengalaman SahabatDQ dalam berbagai aspek analisis data.


Selain proyek di tempat kerja, pertimbangkan untuk terlibat dalam proyek sampingan yang relevan dengan data science. Kalian dapat mencari proyek sampingan di platform seperti Kaggle, sehingga kalian dapat berpartisipasi dalam kompetisi analisis data atau bergabung dengan tim proyek open source. Ini akan memperluas lingkup pengalaman kalian dan memberikan kalian kesempatan untuk belajar dari dan berkolaborasi dengan profesional lainnya.


Tidak kalah penting adalah pelajari berbagai industri. Terlibat dalam proyek di berbagai industri dapat memberikan kalian pemahaman yang lebih mendalam tentang berbagai tantangan dan peluang dalam analisis data. Jika memungkinkan, ambil kesempatan untuk terlibat dalam proyek yang berbeda di sektor-sektor seperti keuangan, pemasaran, kesehatan, atau teknologi. Ini akan memperluas pemahaman tentang aplikasi data science dan memberikan kalian perspektif yang lebih luas.


5. Persiapkan Jenjang Karir Data Analyst Bersama DQLab

Kalian perlu menyiapkan diri dari sekarang. DQLab dapat menjadi solusi untuk platform belajar kalian. Banyak keunggulan yang DQLab miliki sehingga menjadikan proses pembelajaran kalian menyenangkan.

  • Modul pembelajaran yang lengkap dan mudah dipahami.

  • Terdiri dari materi dasar sampai beragam kasus untuk diselesaikan.

  • Dilengkapi Live Code Editor sehingga praktis untuk belajar coding tanpa aplikasi bantuan.

  • Ada modul gratis yang bisa dicoba untuk mengetahui metode pembelajaran di DQLab.

  • Belajar bersama dengan komunitas dan mentor yang suportif.

Bahkan modul di DQLab diintegrasikan dengan ChatGPT loh. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan buatkan jenjang karir data analyst kalian cemerlang! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya  


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login