4 Cara Menjadi Data Analyst dengan Prospek Karir Fantastis
Data Analyst adalah salah satu profesi yang mengalami pertumbuhan permintaan signifikan di Indonesia. Menurut laporan LinkedIn, peran analis data masuk dalam 10 besar pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat di Asia Tenggara.
Tetapi untuk bisa menembus industri dengan karir yang fantastis, kamu perlu lebih dari sekadar menguasai tools teknis. Ada empat strategi utama yang bisa membuat perjalananmu sebagai Data Analyst jauh lebih efektif dan kompetitif.
1. Memiliki Skill Komunikasi
Keahlian komunikasi sering kali diremehkan oleh pemula, padahal justru menjadi pembeda utama. Berdasarkan riset LinkedIn, 9 dari 10 eksekutif global menganggap kemampuan komunikasi lebih penting daripada kemampuan teknis, meskipun keduanya idealnya dimiliki.
Sebagai Data Analyst, kamu akan sering berinteraksi dengan tim lintas divisi yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Maka, kemampuan menjelaskan data yang kompleks menjadi bahasa yang sederhana dan relevan sangatlah krusial.
Ini termasuk merangkai data storytelling yang menghubungkan angka dengan dampak bisnis nyata. Analisis tanpa komunikasi yang tepat akan sulit menggerakkan keputusan strategis.
Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa
2. Memahami Konsep Machine Learning
Walaupun tugas utama Data Analyst berfokus pada deskripsi dan diagnosis data, memahami konsep machine learning memberi kamu edge kompetitif. Data dari 365 Data Science menunjukkan bahwa 69% lowongan Data Scientist mengharuskan pengetahuan ML, termasuk familiarity dengan framework seperti PyTorch (11%) dan TensorFlow (10%).
Bagi Data Analyst, pengetahuan ML bisa membantu memperluas cakupan analisis, misalnya, membuat prediksi tren penjualan atau segmentasi pelanggan berbasis model klasifikasi.
Memahami konsep seperti supervised/unsupervised learning, regresi, dan clustering akan membuat kamu lebih siap ketika perusahaan mulai mengadopsi proyek berbasis AI. Jadi, meski tidak menjadi fokus harian, kemampuan ini adalah investasi jangka panjang.
3. Mengikuti Kursus Data Analyst
Riset BrainStation mencatat bahwa 72% profesional data mengikuti kursus online untuk meningkatkan keterampilan, dan 68% menghadiri workshop/seminar sebagai pelengkap. Alasannya jelas, belajar mandiri memang penting, tapi kursus terstruktur menawarkan kurikulum yang sudah diuji dan materi yang berurutan sehingga progres lebih terukur.
Salah satu pilihan yang praktis dan ramah untuk pemula adalah belajar Data Science gratis 1 bulan di DQLab. Di sini kamu akan mempelajari Python, SQL, visualisasi data, bahkan konsep machine learning dasar melalui modul interaktif dan studi kasus nyata. Tambahan integrasi AI Assistant memudahkanmu memahami kode yang rumit, memperbaiki error, dan belajar kapan saja sesuai jadwalmu.
Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian
4. Mencoba Kembangkan Networking
Networking bukan hanya soal mencari pekerjaan, tapi juga membangun hubungan profesional yang bisa membuka peluang di masa depan. Lewat jaringan, kamu bisa bertemu mentor, mendapat masukan untuk portofolio, hingga mendengar peluang proyek atau pekerjaan yang tidak diumumkan secara publik.
Berdasarkan survei Jobvite, 48% profesional mendapatkan pekerjaan melalui referensi jaringan, membuktikan bahwa koneksi personal bisa menjadi saluran rekrutmen yang efektif. Networking bisa dimulai dari bergabung dengan komunitas data lokal, aktif di LinkedIn, atau mengikuti hackathon/kompetisi data.
Menjadi Data Analyst sukses membutuhkan kombinasi kemampuan teknis, komunikasi, dan strategi pengembangan diri yang tepat. Dengan menguasai empat hal di atas, peluang karier fantastis akan terbuka lebih lebar, mulai dari kenaikan gaji, promosi jabatan, hingga kesempatan beralih ke peran yang lebih strategis.
Kalau kamu ingin memulai langkah dengan fondasi yang kokoh, manfaatkan kesempatan belajar gratis 1 bulan di DQLab. Modulnya lengkap, berbasis proyek, dan dirancang agar ramah pemula. Mulailah sekarang, dan biarkan skill-mu berbicara di dunia kerja!
FAQ:
1. Apakah harus punya latar belakang IT untuk menjadi Data Analyst?
Tidak harus. Banyak Data Analyst berasal dari latar belakang non-IT seperti ekonomi, akuntansi, atau manajemen. Yang penting adalah menguasai keterampilan inti seperti Python/SQL, analisis statistik, dan visualisasi data.
2. Berapa rata-rata gaji Data Analyst di Indonesia?
Berdasarkan data Jobstreet 2025, gaji Data Analyst di Indonesia untuk level entry berkisar Rp6–9 juta per bulan, sedangkan level menengah bisa mencapai Rp12–18 juta tergantung industri dan lokasi.