Tips Jadi Data Analyst Otodidak, Dengan Pelatihan Affordable
Apakah Sahabat DQLab pernah bertanya-tanya bagaimana caranya seseorang bisa menjadi Data Analyst?
Berbicara tentang Data Analyst, profesi yang satu ini bisa dibilang sedang digandrungi oleh masyarakat yang sudah mulai melek data. Dari penelusuran terhadap salah satu job portal terkenal di Indonesia melansir bahwa tersedia 1.135 lowongan profesi Data Analyst. Berdasarkan penelusuran, profesi Data Analyst ini tersedia posisi mulai dari entry-level hingga senior.
Data Analyst merupakan orang yang bertugas untuk mengumpulkan dan membersihkan data, kemudian menafsirkan data tersebut untuk menjawab permasalahan yang sedang dihadapi. Tanggung jawab yang dimiliki profesi ini 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.
Apakah kamu tertarik untuk menjadi Data Analyst? Tidak perlu bingung! Karena untuk memulai belajar di bidang Data Science banyak sekali caranya dan kamu bisa memulainya tanpa harus mengeluarkan biaya. Kamu bisa memulai belajar dari berbagai sumber di internet, bergabung dengan komunitas, hingga mengikuti kursus online. Lalu bagaimana langkah yang benar dalam memulai belajar Data Science? Apa saja yang perlu kamu persiapkan untuk berkarir menjadi Data Analyst? Disini DQLab akan membantumu untuk belajar dengan membahasnya satu per satu di artikel berikut ini. Selamat mencoba!
1. Mempelajari Ilmu Dasar Data Science dan Bahasa Pemrograman Python
Untuk menjadi seorang Data Analyst, kamu bisa memulainya dari mempelajari dasar-dasar bahasa pemrograman salah satunya yaitu Python. Menguasai bahasa pemrograman Python merupakan salah satu skill yang harus dikuasai untuk berkarir menjadi Data Analyst. Pada tahun 2016, Python mengambil alih posisi R di Kaggle, platform utama untuk kompetisi Data Science. Kamu bisa belajar melalui berbagai komunitas Python maupun Data Science untuk dapat berdiskusi langsung dengan para ahlinya.
Untuk mempelajari Python lebih jauh, kamu dapat membuat akun Kaggle dan mencoba beberapa proyek mini atau dataset yang disediakan disana. Dengan membuat projek mini akan membantumu dalam mempelajari Python dengan efektif.
Belajar bahasa pemrograman bisa diikuti dengan mempelajari ilmu dasar Data Science lainnya seperti linear algebra, statistik, probabilitas hingga kalkulus. Ilmu-ilmu ini dapat menjadi fondasi bagi kamu dalam mengoperasikan koding, memahami algoritma Machine Learning serta mengembangkan model matematika yang lebih baik.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Memanfaatkan Kursus Online dan Dapatkan Sertifikasi
Jika ingin memulai belajar Data Science, kamu tidak diwajibkan untuk mengikuti sekolah formal dalam jangka waktu tertentu. Saat ini ada banyak sekali kursus online yang bisa kamu ikuti dengan beragam harga dan juga pilihan program belajar. Kursus online ini tentunya merupakan metode belajar yang efektif dan efisien karena bisa kamu lakukan dimanapun dan kapanpun. Ada beberapa kursus gratis yang bisa kamu ikuti. Untuk kamu yang lebih menyukai kursus dalam bahasa Indonesia, kamu bisa mengikuti kursus salah satunya adalah kursus Data Science yang disediakan oleh DQLab.
Selain mengikuti program kursus belajar tersebut, agar kemampuan analisis data kamu semakin dilirik oleh banyak perusahaan, kamu bisa mengikuti program belajar yang memberikan sertifikasi. Sertifikasi tersebut dapat menjadi bukti kemampuan dan keterampilan kamu untuk menjadi Data Analyst yang kompeten.
3. Membangun Portofolio Data Analyst
Untuk dapat berkarir di bidang Data Analyst dan menjadi seorang praktisi data yang berkompeten, tidak cukup hanya dengan memiliki kemampuan-kemampuan dasar saja. Kamu juga perlu memperbanyak portofolio datamu untuk mengasah kemampuan agar dapat menjadi bukti dan dapat diperlihatkan kepada para ahli. Selain itu, dengan membangun portofolio dapat membantumu ketika mencari kerja dan ingin berkarir di bidang data, karena portofolio merupakan salah satu hal yang dapat menjadi pertimbangan oleh perusahaan dalam menilai kemampuanmu.
Kamu bisa memulai dengan sharing pengalaman kamu melalui Instagram, atau blog seperti Medium, ataupun membuat website pribadi kamu untuk sharing proyek-proyek yang kamu kerjakan. Selain itu kamu bisa menggunakan GitHub untuk menyimpan portofolio kamu, dengan GitHub kamu juga bisa berkolaborasi dengan orang lain. Apapun platform yang kamu pilih fungsinya sama saja, tinggal bagaimana cara kamu membuat tiap studi kasus yang kamu kerjakan di portfolio menjadi lebih outstanding.
4. Mulai Mencari Pekerjaan Data Analyst
Setelah kamu melakukan ketiga hal di atas, itu artinya kamu sudah mendekati kata siap untuk berkarir menjadi Data Analyst. Profesi ini dibutuhkan hampir di semua industri, sehingga peluang untuk bekerja di bidang ini sangat besar. Kamu tidak hanya bekerja di industri teknologi saja, tapi juga bisa bekerja di industri transportasi, perbankan, kesehatan, e-commerce dan lain sebagainya.
Selain mendapatkan pembelajaran serta pembekalan di bidang Data Science, di DQLab kamu juga berkesempatan mendapatkan kerja melalui fitur Job Connector. Job Connector telah terhubung dengan sejumlah perusahaan yang dapat merekomendasikan kamu sebagai calon pekerjanya. Bagi para member DQLab yang ingin mencari pekerjaan, bisa langsung mengajukan CV beserta portofolio yang dimiliki dengan mengakses website DQLab.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Kamu Ingin Menjadi Data Analyst? DQLab adalah Pilihan yang Tepat!
Apakah kamu adalah talenta data yang ingin menjadi seorang Data Analyst? Jika kamu menginginkannya maka DQLab punya sesuatu untukmu! Bagi sahabat data DQLab yang tidak memiliki latar belakang pendidikan Science, Technology, Engineering, Math (STEM) tidak perlu takut untuk memulai karir menjadi Data Analyst asal memiliki kemauan untuk mempelajari dan memahami skill yang dibutuhkan karena bidang ini bisa dipelajari oleh siapa saja. Terdapat program-program menarik DQLab yang bisa kamu ikuti.
Kamu tetap bisa belajar dan siap bersaing dengan mereka yang lebih dulu memiliki background atau bekal Analisis Data! Yuk belajar berbagai pengetahuan dan skill yang dibutuhkan Data Analyst bersama DQLab dengan cara sign up di DQLab.id.
Tunggu apa lagi? Mulai karirmu bersama DQLab!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annissa Widya Davita