BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 7 Jam 47 Menit 19 Detik

Yuk, Intip Level Karir Data Analyst!

Belajar Data Science di Rumah 13-April-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/968f5cd3a624744335083a8e3f85a4c1_x_Thumbnail800.jpeg

Data Analyst merupakan salah satu profesi di bidang data yang terus meningkat kebutuhannya. Perkembangan teknologi khususnya teknologi digital membuat data yang ada terus berkembang dan bertambah jumlahnya. Tidak ada perusahaan yang tidak membutuhkan data, baik itu startup maupun perusahaan-perusahaan besar. Data yang ada akan sangat berperan penting dalam proses pengambilan keputusan.


Karena hal ini lah, kebutuhan akan orang yang bisa mengolah data untuk menjawab permasalahan yang ada seperti Data Analyst terus meningkat. Bahkan kebutuhan akan Data Analyst meningkat lebih tinggi dibanding posisi Data Scientist dan Data Engineer. Salah satu alasannya adalah karena posisi Data Analyst terbilang sangat menjanjikan karena memiliki jenjang karir yang jelas. Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai jenjang karir yang akan dilalui oleh Data Analyst. Yuk, simak pembahasannya!


1. Entry Level

Posisi ini merupakan posisi pertama yang akan ditempati oleh Data Analyst pemula. Biasanya akan ditempati oleh para fresh graduate atau mereka yang baru saja melakukan switch career ke bidang data. Posisi ini bisa disebut sebagai Junior Data Analyst juga. 


Tugas utama Data Analyst di entry level adalah mengekstrak data, data cleaning, analisis data, serta membagikan hasil temuan data tersebut kepada pihak-pihak yang membutuhkan, misalnya tim marketing atau sales. Di tahapan ini, kamu akan dituntut untuk bisa menguasai tools data visualisasi (seperti Tableau, Power BI, Excel, dll), dasar ilmu data dan statistika, serta kemampuan untuk menggunakan bahasa SQL.


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


2. Medium/Mid Level

Level selanjutnya dalam jenjang karir Data Analyst adalah Mid Level. Kamu akan memasuki tahapan ini ketika telah memiliki cukup pengalaman di entry level. Untuk mencapai level ini, tentu tidak bisa disamaratakan karena akan mempertimbangkan kemampuan mu secara pribadi dan kebijakan perusahaan. Namun umumnya, kamu akan membutuhkan waktu 2-5 tahun untuk ada di posisi ini. 


Layaknya level yang ada di dalam game, posisi ini akan menuntut kamu untuk memiliki skill yang lebih banyak dari sebelumnya, termasuk menguasai bahasa pemrograman seperti R dan Python. Selain itu, kamu akan dihadapkan pada project yang harus diselesaikan dari awal hingga mencapai hasil. Karena hal ini lah, tidak jarang kamu harus bekerja dengan tim lain dan juga memberikan solusi yang inovatif kepada para stakeholder.


3. Senior Level

Level selanjutnya adalah senior level atau level manajerial. Umumnya, untuk bisa mencapai level ini, setidaknya kamu sudah menempati posisi mid level selama 5 tahun. Di level ini, kamu tidak hanya mengemban tugas untuk mengolah data saja, namun juga kemampuan manajerial dan leadership. Kamu akan bertanggung jawab untuk mengarahkan dan mengembangkan keahlian tim secara keseluruhan agar project yang dilaksanakan perusahaan bisa berjalan maksimal. Tidak hanya itu, kamu juga berkewajiban untuk membangun komunikasi ke semua anggota tim dan memastikan mereka memahami peran masing-masing dengan jelas. Setelah mencapai tahap ini, bukan tidak mungkin nantinya kamu akan bisa menempati posisi Head of Data atau bahkan Chief Data Officer.


4. Spesialis Data Analyst 

Setelah berada di mid level, beberapa orang mungkin akan memutuskan untuk naik ke level managerial, namun beberapa lainnya bisa memilih untuk menjadi spesialisasi. Jika memilih spesialisasi, maka kamu akan fokus pada satu bidang saja, misalnya kesehatan, keuangan, dll. Mengingat banyaknya kebutuhan data analyst di hampir seluruh sektor industri, kamu dapat lebih mudah memilih sesuai bidang minat, seperti Financial Analyst, Healthcare Analyst, Machine Learning Analyst, Social Data analyst, Insurance Underwriting Analyst, dan sebagainya.


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


Tertarik menjadi seorang Data Analyst? Kamu bisa mulai dengan belajar bahasa pemrograman R, Python, dan SQL di DQLab sebagai rangkaian penting dalam ilmu data science. Yuk, pelajari lebih lanjut mengenai Data Science & Artificial Intelligence (AI) bersama DQLab menggunakan bahasa pemrograman populer, serta fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based yang ramah pemula! Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif! 


Tunggu apa lagi? sign up sekarang di DQLab.id 


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login