Roadmap Belajar Data Analyst, Ini yang Perlu Diperhatikan!
Profesi Data Analytics kian populer dalam beberapa tahun belakangan ini, yang menariknya adalah mereka yang tidak hanya datang memiliki latar belakang IT, tetapi juga latar belakang NON-IT dan juga pemula yang kini telah berkecimpung di dunia data. Analisis data telah menjadi elemen kunci dalam pengambilan keputusan strategis di berbagai industri. Dengan pemahaman yang baik tentang data, seorang professional data analytics dapat memberikan wawasan yang sangat berharga kepada perusahaan mereka.
Bagi kamu yang tertarik untuk menjelajahi jalur karier sebagai seorang Data Analyst, memiliki roadmap belajar yang jelas dan memahami apa yang diperlukan sangatlah penting. Hal ini, akan membantu proses pembelajaran kita juga dalam memulai persiapan karir sebagai praktisi data professional di industri. Yuk, simak panduan belajar Data Analyst yang dapat kamu ikuti:
1. Pemahaman Dasar Matematika dan Statistik
Sebagai seorang Data Analyst, pemahaman yang kuat dalam bidang matematika dan statistik merupakan fondasi yang penting. Ini karena fundamental yang kuat akan berpengaruh pada hasil analisis pada proyek yang dikerjakan, sehingga ilmu statistika dan matematika sangat perlu dikuasai untuk membantu menganalisis data menjadi lebih baik.
Seperti probability dalam analisis statistik menjadi salah satu konsep yang umum digunakan praktisi data untuk mengukur kemungkinan terjadi suatu peristiwa (prediksi) atau suatu karakteristik menjadi benar. Dengan memiliki fundamental yang kokoh akan membantu kamu memahami dan menginterpretasikan data menjadi lebih baik.
2. Keterampilan Analisis Data
Kemampuan untuk menganalisis data adalah kunci dalam profesi ini. Kamu perlu menguasai berbagai teknik analisis data seperti pengelompokkan data, analisis deret waktu, dan lainnya. Agar mendapatkan analisis data yang akurat, maka dibutuhkannya juga penguasaan pada tools-tools analisis data yang tepat seperti penggunaan Python, SQL, R, dan Excel kini juga sangat diperlukan.
3. Kemampuan Visualisasi Data & Kolaborasi
Visualisasi Data, komunikasi dan kolaborasi menjadi sama pentingnya dengan beberapa poin skill teknis diatas. Stakeholders akan membutuhkan informasi dari analisis data tersebut tanpa harus tau caranya seperti apa/bagaimana. Dan seorang Data Analyst juga tidak hanya bekerja dengan data, tetapi juga harus mampu berkolaborasi serta menjelaskan hasil analisis secara non-teknis guna membantu tim department bisnis mendapatkan insight yang efektif dan akurat.
Maka agar data dapat dipahami dengan mudah Data Analyst harus melakukan visualisasi data menggunakan grafik atau dashboard yang dimana didalamnya sudah mencakup analisis secara komprehensif. Selain itu, Data Analyst juga mampu mempresentasikan dashboard agar informasi dapat diterima dengan baik dan benar. Terdapat beberapa tools dan library untuk visualisasi data yaitu Matplotlib, Tableau, Power BI, ataupun Microsoft Excel.
4. Ketekunan dalam Belajar Data Analyst
Bidang data akan terus berkembang dan dinamis, sehingga Data Analyst juga harus memiliki kemauan akan terus belajar dan mengembangkan pengetahuannya terbaru dalam bidang ini. Hal-hal yang dapat kamu lakukan diantaranya seperti mengikuti seminar, webinar, atau kursus belajar Data analyst agar mendapatkan skillfull yang menarik serta mempertajam keterampilan analisis data di bidang ini.
Tidak memiliki latar belakang IT bukan menjadi masalah, karena Data Analyst bisa dipelajari secara mandiri ataupun dibimbing dengan menggunakan pembelajarannya yang terstruktur. Ingin coba belajar Data Analyst? DQLab adalah satu community partner LivinginTelkom menawarkan program belajar Bootcamp Machine Learning bersama praktisi data profesional sebagai mentor dengan metode belajar dibimbing secara daring dan dibuka untuk pemula sekalipun. Ikuti kelasnya atau informasi lebih lanjut kunjungi DQLab.id
Bagi kamu yang ingin mengetahui informasi rekrutmen (GPTP, Professional, Internship), event, insight, dan lainnya, pantau terus akun Instagram @livingintelkom dan web rekrutmen di https://careers.telkom.co.id/ ya!
