4 Cara Menjadi Data Analyst Secara Otodidak

 Data Analyst merupakan profesi yang sedang populer di abad 21 ini. Tak heran banyak orang-orang yang ingin beralih profesi sebagai seorang data analyst. Lantas bagaimana cara menjadi data analyst meskipun tidak memiliki background pendidikan STEM? Sebelum membahas ke arah tersebut, kita perlu memahami peran serta tanggung jawab seorang Data Analyst di perusahaan. Data Analyst memiliki tanggung jawab antara lain melakukan penelitian terkait data pada perusahaan yang akan digunakan sebagai pendukung pengambilan keputusan, memvisualisasikan data dalam bentuk grafik, melakukan penelitian terkait data pada perusahaan yang akan digunakan sebagai metode penentuan keputusan, serta melakukan analisis data perusahaan dalam skala besar yang sering disebut big data.

Berdasarkan beberapa peran serta tanggung jawab secara umum seorang data analyst di perusahaan. Sebenarnya sudah sedikit terlihat bagaimana cara menjadi data analyst dan apa saja yang harus dipelajari bagi pemula. Jika, kebetulan kamu pemula atau masih bingung tentang bagaimana cara menjadi data analyst yang handal. Maka, kamu berada di artikel yang tepat karena kali ini DQLab akan membahas mengenai 4 cara menjadi data analyst mulai dari nol. Yuk, simak artikel ini hingga selesai!

1. Kuasai Fundamental Data Analyst

Untuk mempelajari segala sesuatu, kita wajib memulainya dari fundamental atau konsep dasar terlebih dahulu. Mengapa? alasannya agar kamu memiliki pondasi yang kokoh dan pedoman yang sangat penting yang sifatnya dasar yang menjadi elemen terpenting di berbagai bidang keilmuan khususnya data analyst. Sebagai contoh kamu bisa mencoba memahami variabel, tipe data, struktur data di python atau R, kemudian kamu bisa mencoba memahami library yang bisa digunakan untuk data analyst kemudian memanggil library itu dengan menggunakan bahasa python.

Data analyst merupakan bidang ilmu yang memiliki tiga pilar utama yaitu matematika, statistika dan programming. Oleh karena itu, konsep dasar yang wajib kamu kuasai untuk menjadi seorang data scientist adalah seputar metode-metode matematis dan statistika yang sering digunakan untuk pengolahan data. Dimana setelah kita memahami perhitungan dasar matematika dan statistika tersebut, selanjutnya kita harus bisa menggabungkannya dengan teknologi untuk mengolah data dengan menggunakan bahasa pemrograman tertentu. 

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

2. Mencoba dan Membiasakan Menggunakan Tools Data Analyst

Adapun alasan mengapa data science baru booming beberapa tahun ini, padahal algoritma dan metodenya sudah ada sejak lama? Alasannya karena perkembangan teknologi yang semakin maju dan ketersediaan data yang semakin meningkat saat ini. Oleh karena itu, kamu juga harus update terkait tools-tools apa saja yang lebih efektif untuk melakukan pengolahan data kamu sehingga dapat membantu percepatan proses kerja kamu. Adapun beberapa tools yang sering digunakan oleh data scientist meliputi, advanced spreadsheet SPSS/Excel, Tableau dan Storytelling, Google Analytics, Talend, Power BI, Python/R serta SQL. 

3. Mengikuti Webinar dan Kursus 

Alternatif lain yang bisa kamu pelajari mengenai data analisis adalah dengan rajin mengikuti webinar, workshop hingga kursus data analyst. Dengan begitu, bukan hanya pengetahuan yang berharga yang akan kamu dapatkan.  Tapi, kamu juga bisa memperluas relasi, menambah wawasan seputar data science dari sudut pandang praktisi data yang berkompeten di bidangnya.

Mengikuti kursus juga dapat mencegah overdosis informasi, apabila kamu ingin memulai belajar data science melalui jalur otodidak. Karena dengan kursus data science tentunya cara belajar kamu akan lebih terarah, adapun rekomendasi kursus online data analis, data science dan sekitarnya yang bisa kamu coba ikuti adalah DQLab. DQLab menyediakan ratusan modul dan studi kasus nyata yang bisa kamu gunakan sebagai bahan untuk portfolio kamu.

4. Aktif Share Portfolio Kamu di Media Online

Seperti yang sudah disinggung di atas terkait portofolio pribadi, selain rajin mengasah teknikal skill dan juga menambah relasi dengan mengikuti webinar, dan kursus data science. Kamu juga harus aktif membagikan portfolio kamu di berbagai platform online, hal ini sebagai langkah sempurna untuk melakukan personal branding kamu agar ketika kamu mulai apply di posisi tersebut, akan menjadi bahan pertimbangan bagi recruiter.

Adapun rekomendasi platform yang bisa kamu gunakan untuk melakukan personal branding adalah medium, instagram, website pribadi, kaggle, atau github. Apapun platform yang kamu pilih fungsinya sama saja, tinggal bagaimana cara kamu mengemas tiap kasus di portfolio kamu agar lebih outstanding lagi.

Berikut adalah beragam Portfolio Data Analyst yang bisa kamu hasilkan dengan belajar di DQLab.

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

5. Yuk, Mulai Belajar Data Analyst dari Nol Hingga Advance!

Kamu pemula yang tidak memiliki background STEM? Jangan khawatir, karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data analyst agar bisa berkarir di industri 4.0. Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir. Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita