Roadmap Data Analyst, Persiapan Kompetensi Praktisi Data
Bukan sebuah rahasia umum bahwa berkarir sebagai Data Analyst menjadi profesi yang paling banyak diminati di era Big Data ini. Adanya perkembangan transformasi digital, yang membuat banyak perusahaan turut serta mengambil keputusan berdasarkan data yang dimiliki. Jumlah data yang banyak dapat menghasilkan sebuah insight dan pola yang berdampak pada perkembangan bisnis, sehingga perusahaan membutuhkan praktisi data profesional salah satunya Data Analyst.
Data Analyst bertanggung jawab menganalisis data serta memvisualisasikan hasil analisis tersebut ke dalam visual grafis. Jika kamu seorang pemula yang ingin mengawali karir sebagai Data Analyst atau ditengah banting setir berprofesi di bidang data, artikel ini menyediakan Roadmap Data Analyst guna membantu upgrade skill dan juga bekal kompetensi untuk sukses berkarir. Mari simak artikel berikut sampai habis.
1. Menguasai Matematika & Statistik
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, 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. Sehingga, kedua ilmu tersebut sangat penting dan wajib untuk dipelajari di bidang data. Adapun beberapa rekomendasi konsep yang bisa kamu pelajari yaitu:
- Kalkulus
- Teori probabilitas dan Distribution
- Linear algebra
- Pengujian hipotesis
- Linear Mapping
- Matrix Operation
- Pearson Correlation
2. Bahasa Pemrograman
Selain skill matematika dan statistik, bahasa pemrograman juga menjadi salah dua fundamental penting dan tahap awal yang belajar untuk menjadi seorang Data Analyst. Bahasa pemrograman merupakan cara programmers/developer berkomunikasi dengan mesin komputer, bahasa ini terdiri dari seperangkat aturan yang memungkinkan string values diubah menjadi kedalam beberapa hasil kode mesin atau elemen grafis.
Dengan memiliki skill bahasa pemrograman, maka akan mempermudah pekerjaan dalam menganalisa data melalui penulisan kode. Umumnya, ada beberapa bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh Data Analyst dalam menjalankan tugasnya sehari-hari yaitu menggunakan bahasa Python, SQL, bahasa R, atau MATLAB.
3. Memiliki Skill Non-Teknis
Kemampuan yang dimiliki seorang Data Analyst di industri tidak sampai disitu saja loh, skill non-teknis juga diperlukan karena antara skill teknis dan non-teknis saling bersinggungan antara satu sama lain. Critical thinking, problem solving, pengetahuan database, serta skill komunikasi menjadi basic skill non-teknis, skill ini mempengaruhi cara Data Analyst berinteraksi dengan orang lain dan juga menyelesaikan pekerjaan mereka.
Selain itu, poin plus lainnya dari skill non-teknis yaitu dapat membantu Data Analyst menjadi lebih produktif karena telah mengetahui metode & tools apa yang digunakan dan diaplikasikan ketika analisis data. Dengan adanya skill tersebut mampu menumbuhkan lingkungan yang positif serta bekerja sesuai dengan mandatory.
4. Visualisasi Data
Penting untuk diingat bahwa Data Analyst dapat bekerja di berbagai sektor industri, mulai dari pemerintahan, keuangan, kesehatan, hingga marketing sekalipun. Banyak dari perusahaan mengumpulkan banyaknya raw data yang siap dianalisis oleh Data Analyst, dengan tujuan untuk mengubah data tersebut menjadi insight yang bisa digunakan atau tindak lanjuti.
Agar hasil data lebih mudah untuk dipahami, maka Data Analyst akan melakukan dashboard visualisasi data menggunakan visual grafis sesuai kebutuhannya. Visualisasi data ini mampu membantu memahami data serta mengkomunikasikan data-data tersebut kepada stakeholders agar mereka dapat membuat keputusan yang tepat. Adapun tools visualisasi data yang dikuasai oleh Data Analyst yaitu Tableau, PowerBI, Microsoft Excel, Matplotlib, dan lainnya.
5. Develop Portofolio Data
Setelah memiliki pemahaman yang baik tentang profesi Data Analyst dan seluruh keterampilan yang wajib dimiliki, langkah selanjutnya yang sangat penting dan wajib dilakukan oleh calon Data Analyst yaitu memiliki portofolio data. Ya, Portofolio data adalah informasi dan aset penting untuk diperlihatkan kepada rekuriter atau komunitas praktisi data lainnya. Dengan portofolio data, tandanya teman-teman telah mempelajari teori dan menguasai teknis & non-teknis kemudian mengaplikasikannya ke dalam sebuah project Data Analyst.
Setelah mendapatkan gambaran besar dari Roadmap Data Analyst diatas, kini saatnya teman-teman mulai persiapkan bekal skill Data Analyst untuk siap berkarir di bidang data. Caranya gimana? DQLab sebagai salah satu community partner LivinginTelkom menawarkan program belajar LiveClass bersama praktisi data profesional dengan metode belajar secara daring dan dibuka untuk pemula sekalipun. Informasi lebih lanjut kunjungi Bootcamp Live Class Data Analyst.
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!
