4 Step Menjadi Data Analyst yang Harus Pemula Coba
Data Analyst termasuk posisi yang banyak dicari karena tingginya kebutuhan akan posisi ini di berbagai bidang pekerjaan. Perkembangan teknologi digital ternyata memberikan dampak negatif dan juga positif bagi dunia pekerjaan. Beberapa profesi pekerjaan memang mulai digantikan dengan teknologi, namun ternyata teknologi ini juga menciptakan berbagai pekerjaan baru yang bisa mengurus segala sesuatu yang ada di belakang teknologi digital. Contoh pekerjaan baru yang muncul adalah pekerjaan yang berhubungan dengan data, seperti Data Analyst, Data Scientist, dan juga beberapa profesi data lainnya.
Beberapa perusahaan mulai menyadari pentingnya melibatkan data dalam membuat keputusan. Data yang banyak sebenarnya sangat berguna untuk mendapatkan insight data yang semakin luas. Namun sayangnya, sebanyak apapun datanya jika tidak diolah dengan cara yang benar, maka data tersebut tidak akan berarti apa-apa. Karena hal ini lah, praktisi data yang notaben nya merupakan orang yang ahli akan data menjadi sangat dibutuhkan.
Nah, jika kamu tertarik menjadi seorang praktisi data khusus nya Data Analyst, 4 cara ini bisa kamu coba. Apa saja sih caranya? Yuk, simak artikelnya!
1. Mengambil Pendidikan yang Sesuai
Setiap pekerjaan, tentu harus memiliki dasar ilmu tertentu. Untuk menjadi seorang Data Analyst, cara pertama yang bisa kamu coba adalah dengan mempelajari ilmu Data Science yang akan banyak digunakan dalam pekerjaanmu. Data Science sendiri merupakan ilmu yang didasari oleh beberapa ilmu lainnya seperti Statistika/Matematika, Programming, dan Ilmu Bisnis. Menguasai ilmu Data Science tidak hanya diwajibkan untuk seorang Data Scientist saja, namun juga praktisi data lainnya seperti Data Analyst.
Untuk menguasai ilmu ini, kamu bisa menempuhnya melalui jalur formal dengan memilih jurusan yang berhubungan dengan Data Science. Selain itu, kamu juga bisa belajar secara informal dengan mengikuti kursus atau bootcamp Data Science yang diadakan oleh lembaga kursus secara online maupun offline.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Menguasai Hard Skill
Untuk mengerjakan suatu pekerjaan tertentu, kita pastinya akan membutuhkan skill yang mumpuni. Secara garis besar, skill seseorang dapat dikelompokkan menjadi dua garis besar, yaitu hard skill dan soft skill. Hard skill merupakan hal yang akan membantu kita secara langsung dalam melakukan pekerjaan, karena hard skill akan berkaitan dengan skill yang teknikal. Contoh hard skill untuk seorang Data Analyst adalah menguasai bahasa pemrograman R, SQL, Python, Ms. Excel serta kemampuan visualisasi dengan berbagai tools seperti Tableau, Google Studio, dll. Hard skill merupakan skill yang bisa dipelajari dalam waktu yang relatif singkat asalkan kita terus berlatih.
3. Menguasai Soft Skill Tidak Kalah Penting
Meskipun soft skill tidak berpengaruh langsung terhadap pekerjaan karena bukan merupakan skill yang bersifat teknis, namun skill ini tentu tidak kalah pentingnya. Menguasai hard skill dan soft skill secara bersamaan akan sangat membantu untuk membuat pekerjaanmu menjadi lebih mudah. Terkadang meskipun telah mengolah data dengan bahasa pemrograman atau tools yang paling canggih sekalipun, namun tetap saja ada hal-hal yang tidak bisa dikerjakan oleh tools tersebut karena hanya bisa diselesaikan dengan soft skill.
Contoh soft skill yang dibutuhkan oleh Data Analyst adalah problem solving, creativity, curiosity akan data, intuisi akan data, dan masih banyak lagi. Mempelajari soft skill ternyata tidak secepat mempelajari hard skill karena untuk bisa memiliki skill ini, kita harus membiasakan diri untuk melakukan perilaku tersebut.
4. Bangun Portofolio
Portofolio merupakan hal yang sangat penting bagi praktisi data karena bisa menjadi salah satu cara untuk membranding diri. Dalam portofolio, kita akan menyampaikan apa saja yang telah kita kerjakan. Semakin banyak yang telah dikerjakan tentu akan membuat kita memiliki nilai jual yang tinggi karena dianggap semakin mahir. Sebagai seorang Data Analyst, kamu bisa membuat portofolio yang berhubungan dengan pekerjaanmu. Misalnya untuk coding bisa disimpan di GitHub, untuk visualisasi data bisa disimpan di Tableau Public, dll. Sebenarnya media untuk pembuatan portofolio tidak ditentukan secara langsung, kamu bebas menggunakan media apa saja untuk membuat portofolio mu, asalkan mudah untuk dipahami.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Yuk, Buat Portofolio Mu dengan Mengerjakan Project di DQLab!
Kamu sebagai calon praktisi data juga harus memiliki portofolio data untuk meningkatkan nilai jual mu di mata recruiter. Nah, kalau kamu bingung mau mengerjakan apa untuk menjadi portofolio mu, kamu bisa memanfaatkan berbagai project yang telah disediakan oleh DQLab dalam berbagai bahasa pemrograman. Selain bisa digunakan untuk membuat portofolio, mengerjakan project juga bisa menguji kemampuanmu. Nah, untuk mengerjakan project caranya gampang banget, kamu cukup mendaftarkan dirimu sebagai member di DQLab. Tunggu apa lagi? Yuk, bangun portofolio mu dan jadi praktisi data yang profesional di bidangnya!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri