3 Tips Sukses Belajar Data Analyst Tanpa Latar Belakang IT Maupun Statistik
Meningkatnya permintaan akan pekerjaan di bidang data seperti Data Scientist, Data Engineer dan Data Analyst membuat banyak pihak tertarik untuk mempelajari kemampuan-kemampuan yang dibutuhkan pada pekerjaan tersebut. Meskipun pekerjaan tersebut biasanya diisi oleh mereka dengan latar belakang pendidikan di bidang IT, atau statistik, atau Matematika, akan tetapi tidak menutup kemungkinan bahwa orang dengan latar belakang pendidikan lain pun dapat merintis karir di bidang data. Apabila kamu termasuk orang yang sedang mempelajari Data Science dan ingin berkarir di industri data, maka jangan khawatir, karena hal tersebut sangat memugkinkan.
Pada artikel kali ini, DQLab akan berbagi 3 tips untuk sukses belajar menjadi Data Analyst tanpa latar belakang IT, statistik maupun Matematika. Lalu, apa saja ke-3 tips tersebut? Simak terus penjelasan berikut ya!
1. Miliki Growth Mindset
Memiliki latar belakang pendidikan yang tidak berhubungan dengan teknologi informasi, ilmu komputer, atau statistik membuat tantangan yang akan kita hadapi dalam mempelajari Data Science semakin tinggi. Banyak yang akan mengatakan padamu bahwa ini bukan bidangmu, atau kemampuan mu bukanlah di sini. Akan tetapi, kesuksesan bukan hanya ditentukan oleh kemampuan yang kamu bawa sejak lahir. Justru sebagian besar ditentukan oleh kemampuan yang kamu latih setelah kamu lahir.
Growth mindset adalah soal keyakinan. Yakin bahwa tidak ada yang namanya kekurangan bakat, hanya ada kekurangan kemampuan. Kabar baiknya adalah kemampuan dapat terus dilatih dan dikembangkan. Lawan dari Growth Mindset adalah Fixed Mindset. Pada pola pikir ini, kita membatasi mimpi kita dengan situasi saat ini. "Saya bukan tipe orang yang ngerti teknologi, apalagi programming, mana bisa jadi Data Analyst". Ini adalah contoh dari Fixed Mindset. Padahal, "ngerti" teknologi itu adalah kondisi yang mutlak dapat kita ubah. Tapi karena Fixed Mindset, kita membuat situasi itu seakan-akan "fixed" atau tidak dapat berubah. Oleh karena itu, untuk kita yang sedang mempelajari ilmu data dengan latar belakang non IT, sangat penting untuk memiliki Growth Mindset
Baca Juga : Belajar Data Analyst dengan Persiapkan 3 Kemampuan Ini Bersama DQLab untuk Hadapi Industri Nyata
2. Posisikan Dirimu pada Lingkungan yang Mendukung
Ada yang bilang, kita adalah 5 orang terdekat kita. Tentu, dalam konteks ini bukan berarti kita harus mencari 5 orang yang ahli di bidang data untuk dijadikan 5 orang terdekat. Pada poin ini, maksud dari memiliki lingkungan yang mendukung adalah mencari teman yang juga mempelajari ilmu data dan memiliki guru atau mentor. Mempelajari Data Science tidak mudah, kita akan bertemu dengan banyak error saat melakukan pemrograman, kita akan bertemu dengan data yang sangat kotor, kita akan menghadapi banyak kesulitan. Dengan memiliki teman yang sama-sama berjuang, dan mentor yang dapat membantu menyelesaikan masalah yang dihadapi akan mempercepat kita dalam perjalanan menjadi seorang Data Analyst.
Memiliki lingkungan yang mendukung pada masa pandemi ini memang cukup sulit, tapi bukan berarti mustahil. Kita dapat mencari lingkungan belajar secara digital. Contohnya seperti DQLab, DQLab memberikan kesempatan kepada member untuk belajar bersama-sama, juga diberikan platform group baik itu di telegram, Line, maupun platform lainnya untuk saling bertanya. DQLab juga mengadakan banyak kegiatan yang memungkinkan member untuk berdiskusi langsung dengan para praktisi data.
3. Jadikan Bekerja Dengan Data Sebagai Kebiasaan
Apakah kamu mengingat ketika kamu kecil dan masih belum bisa membaca? Saat itu kamu bahkan sangat kesulitan untuk membaca 1 paragraf tulisan. Kamu juga pernah berada di masa ketika kamu sangat kesulitan untuk melakukan penjumlahan. Namun, seiring dengan berjalannya waktu, kamu saat ini bahkan tidak merasa kesulitan untuk membaca, atau menghitung. Tidak hanya penambahan, tapi juga perkalian. Mengapa demikian? Karena kamu telah terbiasa dengan hal itu.
Sama halnya dengan Data Science. Programming bisa jadi sangat menyulitkan di awal, bisa jadi membuat pusing dan beberapa orang mungkin memutuskan untuk menyerah. Namun, apabila kita telah menjadikannya kebiasaan yang kita lakukan setiap hari, pekerjaan berat akan terasa lebih mudah. Karena pekerjaan itu telah menjadi kebiasaan. Oleh karena itu, tips yang tidak kalah penting adalah, sediakan waktu setiap hari untuk mempelajari Data Science. Sediakan waktu setiap hari untuk melakukan pemrograman, gunakan SQL, atau Python, atau R untuk melakukan analisis data on a daily basis. Apabila kita telah terbiasa dengan hal tersebut, maka seiring dengan berjalannya waktu, pekerjaan tersebut dapat semudah kita berhitung dan membaca.
Baca Juga : Belajar Data Analyst, Terapkan Flowchart Analisa Data untuk mengukur Performa Perusahaan dengan SQL
4. Yuk Mulai Belajar Data Analyst Bersama DQLab!
Tertarik berkarir di bidang data? Yuk, bergabung di DQLab! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab. Untuk kamu yang ingin mulai belajar data science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Penulis : Jihar Gifari
Editor : Annissa Widya