Tertarik Menjadi Seorang Data Analyst? Berikut Hal-Hal Yang Perlu Dipersiapkan!

Data telah mengubah wajah dunia kita selama sepuluh tahun terakhir. Banyaknya email, pesan teks yang kita bagikan, video YouTube yang kita tonton merupakan bagian dari hampir 2,5 kuintiliun byte data yang dihasilkan setiap hari di seluruh dunia. Bisnis, baik besar maupun kecil, berurusan dengan volume data yang sangat besar, dan banyak hal bergantung pada kemampuan mereka untuk mendapatkan wawasan yang berarti dari data tersebut. Seorang analis data melakukan hal tersebut. Mereka menafsirkan data statistik dan mengubahnya menjadi informasi yang berguna yang dapat digunakan oleh bisnis dan organisasi untuk pengambilan keputusan penting.

Organisasi di semua sektor semakin bergantung pada data untuk membuat keputusan bisnis yang penting seperti produk apa yang akan dibuat, pasar mana yang akan dimasuki, investasi apa yang akan dilakukan, atau pelanggan mana yang akan ditargetkan. Mereka juga menggunakan data untuk mengidentifikasi area lemah dalam bisnis yang perlu ditangani.

Hasilnya, analisis data menjadi salah satu pekerjaan dengan permintaan tertinggi, serta banyak dicari oleh organisasi-organisasi besar di dunia. Gaji dan tunjangan analis data hanya mencerminkan permintaan peran pekerjaan ini yang kemungkinan akan terus berkembang pesat.

Jadi, jika anda memiliki keahlian yang dibutuhkan untuk menjadi seorang analis data, anda akan menyesal jika tidak mengambil keuntungan dari skenario ini. Dalam artikel ini, mari kita telusuri apa saja yang dipersiapkan dari pekerjaan ini.

Apa itu data analisis

Data analisis adalah proses mendapatkan wawasan dari data untuk menginformasikan keputusan bisnis yang lebih baik. Proses analisis data biasanya melalui lima fase berulang:

• Identifikasi data yang ingin anda analisis
• Mengumpulkan data
• Bersihkan data dalam persiapan untuk analisis
• Menganalisis data
• Menginterpretasikan hasil analisis

Proses membersihkan, menganalisis, menginterpretasikan, dan menampilkan data dengan menggunakan berbagai pendekatan dan alat intelijen bisnis dikenal sebagai analisis data. Alat analisis data membantu anda mengungkap wawasan utama yang mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih baik dan sukses. Hal ini berkaitan dengan transformasi data mentah menjadi statistik, informasi, dan penjelasan yang bermakna.

Apa yang Dilakukan Seorang Data Analyst?

Seorang analis data bekerja dengan kumpulan data untuk menemukan cara membantu bisnis memecahkan masalah yang mereka miliki dengan pelanggan mereka. Seorang data analyst juga memberitahu informasi ini kepada manajemen dan stakeholder lainnya. Pekerjaan orang-orang ini mencakup banyak industri yang berbeda seperti bisnis, keuangan, peradilan pidana, sains, kedokteran, dan pemerintahan.

Analis data membantu bisnis membuat keputusan dengan mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna. Mereka bekerja di berbagai sektor seperti keuangan, pemasaran, investasi, konsultasi, pendidikan, pemerintahan, teknologi, farmasi, dan manufaktur. Data analyst umumnya menangani tanggung jawab berikut ini:

• Menyelesaikan analisis data menggunakan metode statistik
• Memberikan laporan kepada manajemen
• Mendapatkan data dari sumber primer dan sekunder
• Mengelola dan memelihara sistem data
• Mengubah data menjadi informasi yang dapat dimengerti
• Menggunakan alat analisis data dan pemodelan statistik untuk mengidentifikasi tren bisnis
• Memberi saran kepada manajemen untuk memprioritaskan informasi bisnis
• Menyiapkan grafik dan diagram data
• Melaporkan dan menginterpretasikan diagram grafik
• Mengevaluasi pertanyaan manajemen dan data yang diperlukan untuk menjawabnya
• Membantu manajemen dalam memahami konteks data secara lokal dan internasional

Jenis-jenis Data Analysts

Medical and Health Care Analyst

Medical and Health Care Analyst menggunakan data dari berbagai sumber untuk membantu meningkatkan kualitas perawatan kesehatan. Mereka biasanya berkonsentrasi pada sisi bisnis kedokteran, meningkatkan perawatan pasien atau menyederhanakan operasi.

Market Research Analyst

Market Research Analyst  mengumpulkan dan mengevaluasi data tentang konsumen dan pesaing untuk membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik. Ini termasuk menyelidiki kondisi pasar untuk melihat bagaimana kinerja penjualan produk, dan melihat bagaimana kinerja bisnis lain untuk membantu bisnis membuat keputusan yang tepat atau layanan di masa depan. Perusahaan menggunakan pengetahuan mereka tentang apa yang diinginkan pelanggan dan siapa yang akan membelinya untuk menentukan barang apa yang akan dijual dan berapa harganya.

Business Analyst

Data digunakan oleh business analyst untuk menciptakan insight bisnis dan menganjurkan perbaikan di perusahaan dan organisasi lainnya. Business analyst dalam mendeteksi masalah di semua aspek bisnis, termasuk proses TI, struktur organisasi, dan pengembangan karyawan. Karena bisnis terus berusaha untuk meningkatkan efisiensi dan menghemat uang, analisis bisnis menjadi semakin penting.

Business Intelligence Analyst

Seorang business intelligence analyst (BI analyst) menganalisis data dan informasi lainnya untuk membantu perusahaan membuat pilihan bisnis yang efektif. Data yang dikumpulkan berupa informasi seperti pendapatan, penjualan, intelijen pasar, atau indikator keterlibatan konsumen. Mereka menggunakan informasi ini untuk membantu bisnis membuat keputusan.

Operations Research Analyst

Operations Research Analysts membantu bisnis memecahkan masalah kompleks dengan menggunakan berbagai teknik pemecahan masalah. Mereka mungkin menggunakan metode pengoptimalan untuk menemukan solusi terbaik, penambangan data untuk mempelajari lebih lanjut tentang suatu masalah, atau analisis statistik untuk mencari tahu seberapa besar kemungkinannya. Akhirnya, mereka mungkin menggunakan model matematika untuk memprediksi hasil agar organisasi berfungsi lebih efisien dan hemat biaya.

Intelligence Analyst

Intelligence Analyst melihat informasi untuk melihat apakah ada masalah keamanan yang perlu diperbaiki. Tugas analis adalah menggunakan berbagai sumber informasi untuk mencari tahu apa yang perlu dilakukan, dan kemudian merencanakan dan melaksanakan tindakan tersebut. Mereka harus pandai mencari informasi dan memahaminya, sehingga mereka bisa menarik kesimpulan yang masuk akal.

Peran dan Tanggung Jawab Data Analyst 

Analis bertanggung jawab untuk melacak data penting tentang penjualan, riset pasar, pengiriman, dan perilaku lainnya. Mereka menggunakan keahlian teknis untuk memastikan akurasi dan kualitas data. Data kemudian dianalisis untuk membantu individu, bisnis, dan organisasi membuat keputusan yang lebih baik.

• Menggunakan alat bantu otomatis untuk mengekstrak data dari sumber primer dan sekunder
• Menghapus data yang rusak dan memperbaiki kesalahan pengkodean dan masalah terkait
• Mengembangkan dan memelihara basis data, dan sistem data – menata ulang data dalam format yang dapat dibaca 
• Melakukan analisis untuk menilai kualitas dan makna data
• Menyaring data dengan meninjau laporan dan indikator kinerja untuk mengidentifikasi dan memperbaiki masalah pengkodean
• Menggunakan tools statistik berguna untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan menjelaskan pola dan tren dalam kumpulan data yang kompleks yang dapat membantu untuk memprediksi
• Menetapkan nilai numerik untuk fungsi bisnis yang penting sehingga kinerja bisnis dapat dinilai dan dibandingkan dari waktu ke waktu.
• Menganalisis tren lokal, nasional, dan global yang berdampak pada organisasi dan industri
• Mempersiapkan laporan untuk manajemen yang menyatakan tren, pola, dan prediksi menggunakan data yang relevan
• Bekerja sama dengan programmer, insinyur, dan kepala manajemen untuk mengidentifikasi peluang peningkatan proses, mengusulkan modifikasi sistem, dan menyusun strategi tata kelola data. 
• Mempersiapkan laporan analisis akhir bagi para pemangku kepentingan untuk memahami langkah-langkah analisis data, sehingga mereka dapat mengambil keputusan penting berdasarkan berbagai fakta dan tren. 

Elemen lain yang tidak terpisahkan dari deskripsi pekerjaan data analyst adalah ADE atau Proyek Analisis Data Eksplorasi. Dalam proyek analis data tersebut, analis perlu meneliti data untuk mengenali dan mengidentifikasi pola. Hal berikutnya yang dilakukan oleh analis data adalah menggunakan teknik pemodelan data untuk merangkum keseluruhan fitur analisis data.

Skill Data Analyst : Technical dan Soft

Data Analysts membutuhkan technical dan soft skill untuk unggul dalam pekerjaan mereka:

Technical Skills

• Data Wrangling: Mengumpulkan dan memproses volume besar data dari berbagai sumber.
• Data Cleaning: Mengukur data tentang kesalahan, ketidaksesuaian, dan ketidakakuratan untuk memastikan analisis yang akurat.
• Data Analyst: Analisis data menggunakan metode dan alat statistik seperti SQL, Python, R, Excel, atau Tableau.
• Data Visualization: Membuat grafik, grafik, dan representasi visual lainnya dari data untuk mengkomunikasikan wawasan secara efektif.
• Data Modeling: Membangun model matematika yang mewakili fenomena dunia nyata dan membantu memprediksi hasil masa depan.
• Data Mining: Mengidentifikasi pola dan wawasan dari dataset besar.
• Machine Learning: Menggunakan algoritma dan model statistik memungkinkan mesin untuk belajar dari data dan membuat prediksi.

Soft Skills

• Komunikasi: Mampu mengkomunikasikan wawasan, analisis, dan temuan ke berbagai stakeholder.
• Problem-Solving: Mampu mendekati masalah secara metodis, mengidentifikasi penyebab akar, dan mengembangkan solusi praktis.
• Attention to Detail: Bersikap hati-hati dalam pembersihan, analisis, dan pemodelan data untuk memastikan akurasi dan keandalan.
• Critical Thinking: Mengevaluasi informasi, mengidentifikasi pola dan tren, dan menarik kesimpulan yang berarti.
• Manajemen waktu: Prioritaskan tugas dan mengelola beberapa proyek dan deadline secara efektif.
• Kerja tim: Mampu berkolaborasi dengan orang lain dan bekerja menuju tujuan bersama.
• Adaptabilitas: Beradaptasi dengan alat, teknologi, dan pendekatan baru saat bidang analisis data berkembang.

Tools Apa yang Digunakan oleh Data Analyst?

SQL

SQL digunakan secara luas untuk analisis data di perusahaan-perusahaan besar, dan dianggap sebagai salah satu alat yang paling penting bagi para analis. SQL juga digunakan dalam pengembangan perangkat lunak oleh software engineer. SQL adalah bahasa komputer yang dirancang untuk mengelola data dari basis data relasional. Ini adalah alat yang sederhana untuk dipelajari dan dapat digunakan untuk analisis data yang rumit dan sulit. Ini adalah pilihan yang populer di kalangan analis data karena kodenya mudah dibaca dan dipahami, serta dapat digunakan untuk mengedit dan memperbarui data. Selain itu, ini memungkinkan Anda untuk menyusun data dengan cara yang mirip dengan Excel, tetapi pada kumpulan data yang sangat besar dan di banyak tabel sekaligus.

Microsoft Excel

Excel, standar industri data analisis, adalah alat yang paling penting untuk dikuasai sebagai seorang data analyst. Ini adalah aplikasi yang mudah dipelajari, dan analis data harus menguasai semua bagian Excel, mulai dari rumus hingga tabel pivot. Semua aplikasi spreadsheet dapat digunakan, meskipun Microsoft Excel adalah yang paling populer.

SPSS dan VBA

Analis seringkali membutuhkan program analisis statistik seperti SPSS sebagai tambahan dari instrumen yang tercantum di atas. SPSS adalah pilihan yang sangat baik untuk analis yang baru saja mendapatkan sertifikasi (lebih lanjut tentang SPSS di bawah). VBA – Visual Basic for Applications mungkin diperlukan oleh analis data yang lebih berpengalaman. Ini adalah bahasa pemrograman yang dibuat khusus untuk Excel dan sering digunakan dalam analisis keuangan. VBA juga kompatibel dengan Word dan PowerPoint. Matlab adalah alat bantu lain yang sangat baik untuk membuat algoritma, membangun model, dan menganalisis data.

Jupyter Notebooks

Project Jupyter adalah layanan satu-satunya yang didedikasikan untuk pengembangan open-source software, standar terbuka, dan layanan komputasi interaktif. Layanan ini kompatibel dengan berbagai macam bahasa pemrograman. Sebagai alat online open-source, Jupyter Notebook memungkinkan Anda untuk membuat dan berbagi dokumen yang mungkin berisi kode langsung, persamaan, grafik, dan prosa naratif. Notebook ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk pembersihan dan transformasi data, pembelajaran mesin, dan banyak lagi.

R

Bahasa pemrograman open-source R, yang kompatibel dengan semua platform (Windows, Mac OS, dan Linux), adalah alat penting dan banyak digunakan dalam analisis data. Bahasa ini banyak digunakan oleh para ahli statistik untuk pemodelan statistik karena menyediakan berbagai macam pilihan statistik dan grafis, dan sering digunakan untuk melakukan pengolahan data. Hal ini memungkinkan analis data untuk membuat visualisasi data seperti plot dan grafik dan dapat diakses di berbagai perpustakaan seperti Plotly. Alat ini digunakan di perbankan dan penjualan, serta beberapa sektor ilmiah termasuk kedokteran dan teknologi. Untuk menggunakan alat analisis data ini, Anda harus memiliki pemahaman dasar tentang statistik dan pemrograman secara umum.

Tableau

Tableau adalah aplikasi lain yang sering digunakan oleh para ilmuwan data. Aplikasi ini digunakan secara luas karena data dapat dievaluasi dengan cepat. Dasbor dan spreadsheet juga dibuat untuk visualisasi. Tableau memungkinkan pembuatan dasbor yang memberikan informasi yang dapat ditindaklanjuti dan mendorong bisnis ke depan. Ketika dikonfigurasikan dengan sistem operasi dan hardware yang sesuai, produk Tableau selalu berjalan di lingkungan yang ter virtualisasi.

SAS

SAS (Statistical Analysis System) adalah rangkaian alat bantu intelijen bisnis dan analisis data yang terkenal. SAS Institute menciptakannya pada tahun 1960-an, dan telah berkembang sejak saat itu. Aplikasi utamanya saat ini adalah pembuatan profil klien, pelaporan, penggalian data, dan pemodelan prediktif. Dirancang untuk pasar bisnis, perangkat lunak ini sering kali lebih kuat, mudah beradaptasi, dan ramah pengguna untuk perusahaan besar. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa mereka memiliki kompetensi pemrograman internal yang berbeda.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI merupakan pendatang baru di market alat data analytics, yang baru ada kurang dari satu dekade. Awalnya, alat ini merupakan pengaya Excel sebelum diperbarui sebagai rangkaian lengkap alat analisis data perusahaan pada awal tahun 2010. Power BI membantu pengguna untuk dengan cepat dan mudah menghasilkan laporan visual dan dasbor yang interaktif. Nilai jual utamanya adalah konektivitas datanya yang sangat baik – bekerja dengan baik dengan Excel (seperti yang diharapkan dari produk Microsoft), tetapi juga dengan file teks, server SQL, dan sumber cloud seperti analisis Google dan Facebook.

Apa yang Dibutuhkan untuk menjadi Data Analyst

Menjadi seorang data analyst bisa sangat menguntungkan, dengan potensi penghasilan yang tinggi dan permintaan yang terus meningkat untuk para profesional yang terampil. Berikut adalah panduan langkah demi langkah tentang cara menjadi analis data:

Dapatkan pendidikan dasar

Jika anda baru mengenal dunia analisis data, anda sebaiknya memulai dengan mengembangkan pengetahuan dasar di bidang ini. Mendapatkan gambaran umum yang luas tentang analitik data dapat membantu Anda memutuskan apakah karier ini cocok sambil membekali Anda dengan keterampilan yang siap kerja.

Dulu, sebagian besar pekerjaan data analis tingkat pemula membutuhkan gelar sarjana. Meskipun banyak posisi yang masih membutuhkan gelar sarjana, hal itu mulai berubah. Meskipun anda bisa mengembangkan pengetahuan dasar dan meningkatkan resume anda dengan gelar di bidang matematika, ilmu komputer, atau bidang lain yang terkait, anda juga bisa mempelajari apa yang anda butuhkan melalui program alternatif, seperti program sertifikat profesional, bootcamp, atau kursus belajar mandiri.

Bangun teknikal skill anda

Untuk mendapatkan pekerjaan di bidang analisis data biasanya membutuhkan seperangkat keterampilan teknis yang spesifik. Baik belajar melalui program gelar, sertifikat profesional, atau secara otodidak, berikut ini adalah beberapa keterampilan penting yang mungkin akan anda perlukan untuk bisa diterima bekerja.

• Statistik
• Pemrograman R atau Python
• SQL ( Structured Query Language)
• Visualisasi data
• Pembersihan dan persiapan data

Lihatlah beberapa daftar lowongan kerja untuk posisi yang ingin anda lamar, dan fokuskan pembelajaran anda pada bahasa pemrograman tertentu atau alat visualisasi yang tercantum sebagai persyaratan.

Selain keterampilan keras ini, manajer perekrutan juga mencari keterampilan di tempat kerja, seperti kemampuan komunikasi yang solid-Anda mungkin diminta untuk mempresentasikan temuan Anda kepada mereka yang tidak memiliki banyak pengetahuan teknis, problem-solving, dan pengetahuan domain dalam industri tempat anda bekerja.

Mengerjakan berbagai project dengan data yang nyata

Cara terbaik untuk mempelajari cara menemukan nilai dalam data adalah dengan bekerja dengannya di dunia nyata. Carilah program gelar atau kursus yang menyertakan proyek langsung menggunakan set data nyata. Anda juga dapat menemukan berbagai kumpulan data publik gratis yang dapat anda gunakan untuk merancang proyek anda sendiri. Pilihlah topik yang anda minati dan temukan beberapa data untuk berlatih.

Kembangkan portofolio hasil kerja anda

Saat anda bermain-main dengan kumpulan data di internet atau menyelesaikan tugas-tugas praktik di kelas anda, pastikan untuk menyimpan karya terbaik anda untuk portofolio anda. Portofolio menunjukkan keahlian Anda kepada manajer perekrutan. Portofolio yang kuat dapat membantu Anda mendapatkan pekerjaan. Saat anda mulai menyusun karya untuk portofolio anda, pilihlah berbagai projek yang menunjukkan kemampuan anda:

• Mengumpulkan data dari berbagai sumber yang berbeda
• Membersihkan dan menormalkan data mentah
• Memvisualisasikan temuan anda melalui grafik, bagan, peta, dan visualisasi lainnya
• Menarik wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data

Jika anda pernah mengerjakan proyek kelompok selama masa pembelajaran, pertimbangkan untuk menyertakan salah satu proyek tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa anda dapat bekerja sebagai bagian dari sebuah tim.

Jika anda tidak yakin apa yang harus dimasukkan ke dalam portofolio anda (atau membutuhkan inspirasi untuk ide proyek), luangkan waktu untuk melihat-lihat portofolio orang lain untuk melihat apa yang mereka pilih untuk dimasukkan.

Berlatihlah untuk mempresentasikan temuan anda

Sangat mudah untuk hanya berfokus pada aspek teknis analisis data, tetapi jangan abaikan kemampuan komunikasi anda. Elemen penting dalam bekerja sebagai analis data adalah mempresentasikan temuan anda kepada pengambil keputusan dan pemangku kepentingan lainnya di perusahaan. Ketika anda dapat menceritakan sebuah cerita dengan data, anda dapat membantu organisasi anda membuat keputusan berdasarkan data.

Saat anda menyelesaikan proyek untuk portofolio anda, berlatihlah untuk mempresentasikan hasil temuan anda. Pikirkan pesan apa yang ingin anda sampaikan dan visual apa yang akan anda gunakan untuk mendukung pesan anda. Berlatihlah berbicara dengan perlahan dan melakukan kontak mata. Berlatihlah di depan cermin atau teman sekelas. Coba rekam diri anda sendiri saat anda presentasi sehingga anda dapat menontonnya kembali dan mencari area yang perlu diperbaiki.

Dapatkan pekerjaan entry-level data analyst

Setelah mendapatkan pengalaman bekerja dengan data dan mempresentasikan temuan anda, saatnya untuk menyempurnakan resume anda dan mulai melamar pekerjaan analis data tingkat pemula. Jangan takut untuk melamar posisi yang anda tidak merasa 100 persen memenuhi syarat. Keahlian, portofolio, dan antusiasme anda untuk sebuah posisi seringkali lebih penting daripada jika anda memeriksa setiap poin dalam daftar kualifikasi.

Jika kamu masih bersekolah, tanyakan kepada kantor layanan karir universitasmu tentang peluang magang. Dengan magang, anda bisa mulai mendapatkan pengalaman dunia nyata untuk resume anda dan menerapkan apa yang anda pelajari di tempat kerja.

Pertimbangkan sertifikasi atau gelar lanjutan

Ketika anda menjalani karir anda sebagai analis data, pertimbangkan bagaimana anda ingin maju dan kualifikasi apa yang dapat membantu anda untuk mencapainya. Sertifikasi, seperti Certified Analytics Professional atau Cloudera Certified Associate Data Analyst, dapat membantu anda memenuhi syarat untuk posisi yang lebih tinggi dengan gaji yang lebih tinggi.

Jika anda mempertimbangkan untuk maju ke posisi sebagai ilmuwan data, anda mungkin perlu mendapatkan gelar master dalam ilmu data atau bidang terkait. Gelar lanjutan tidak selalu dibutuhkan, tetapi memiliki gelar tersebut dapat membuka lebih banyak peluang.

Mengapa Memulai Karir sebagai Data Analyst?

Permintaan akan analis data berada pada titik tertinggi sepanjang masa, hal ini disebabkan oleh fakta bahwa ketika perusahaan mengalami transformasi digital, mereka menghasilkan data dalam jumlah besar sehingga mereka mungkin perlu mempelajari cara memproses, mengelola, atau menggunakannya dengan benar. Di sinilah analis data memberikan wawasan dan interpretasi data yang berharga yang dapat bermanfaat bagi bisnis.

Memulai karir sebagai analis data dapat menjadi pilihan yang sangat baik karena beberapa alasan:

Permintaan yang Terus Meningkat

Dengan meningkatnya penggunaan data dalam pengambilan keputusan bisnis, ada permintaan yang terus meningkat untuk para profesional yang memiliki keterampilan dalam analisis data. 

Potensi Penghasilan Tinggi

Data analyst sering kali bergaji tinggi, dengan gaji yang bervariasi tergantung pada pengalaman, industri, dan lokasi. Analis data sering kali dapat memperoleh gaji yang kompetitif setelah lulus kuliah.

Beragam Peluang

Data analyst dapat bekerja di berbagai industri, mulai dari perawatan kesehatan dan keuangan hingga pemasaran dan ritel. Ini berarti banyak jenis pekerjaan dan jalur karir yang tersedia bagi mereka yang memiliki keterampilan analisis data.

Pekerjaan yang Menantang dan Menarik

Data analysis bisa jadi sulit dan bermanfaat, membutuhkan keterampilan pemecahan masalah dan perhatian terhadap detail. Analis sering kali ditugaskan untuk menemukan wawasan dalam kumpulan data yang besar dan kompleks, yang dapat menjadi hal yang menarik dan merangsang secara intelektual.

Skill yang dapat dialihkan

Keterampilan yang dikembangkan dalam analisis data, seperti analisis statistik, visualisasi data, dan manajemen data, dapat diterapkan pada berbagai bidang dan industri lainnya. Artinya, data analyst dapat membangun keterampilan berharga yang dapat dipindahtangankan yang dapat berguna di sepanjang karir mereka.

Seperti Apa Tempat Kerja/Lingkungan Kerja Seorang Data Analyst?

Tempat kerja dan lingkungan kerja seorang data analyst dapat bervariasi, tergantung pada industri dan perusahaan mereka. Data Analyst dapat bekerja di berbagai lingkungan, termasuk lingkungan kantor tradisional, kerja jarak jauh, atau kombinasi keduanya.

Data Analyst dapat bekerja secara mandiri atau sebagai bagian dari tim, berkolaborasi dengan profesional data lainnya seperti Data Scientist, Business Intelligence Analyst, atau Data Engineer. Mereka juga dapat bekerja sama dengan departemen lain, seperti pemasaran, keuangan, atau operasi, untuk memberikan wawasan dan rekomendasi.

Data Analyst biasanya menghabiskan banyak waktu untuk menganalisis dan memanipulasi data menggunakan berbagai alat dan perangkat lunak. Mereka juga bertanggung jawab untuk pembersihan dan persiapan data, membangun dan menguji model, serta membuat visualisasi data atau laporan untuk mengkomunikasikan temuan mereka.

Dalam beberapa kasus, data analyst mungkin diharuskan untuk bekerja dengan kumpulan data besar yang membutuhkan perangkat keras khusus atau sumber daya komputasi berbasis cloud. Dalam kasus seperti itu, mereka dapat bekerja sama dengan profesional IT untuk mengatur dan mengelola sumber daya ini.

Singkatnya, lingkungan kerja seorang data analyst biasanya bergerak cepat, berorientasi pada detail, dan fokus pada pemecahan masalah. Data Analyst diharapkan memiliki motivasi diri, sangat analitis, dan mampu mengkomunikasikan temuan mereka secara efektif kepada para pemangku kepentingan.

Kursus yang Tersedia

Ada banyak jenis kursus yang tersedia untuk membantu anda menjadi seorang analis data. Beberapa kursus ini ditawarkan oleh perguruan tinggi dan universitas, sementara yang lain ditawarkan secara online.

Program Sarjana

Ada sejumlah program sarjana yang dapat membantu Anda menjadi seorang data analyst. Beberapa di antaranya yang paling populer meliputi:

• Data Analytics (Analisis Data)
• Ilmu Komputer
• Sistem Informasi
• Statistik

Program-program ini akan memberi anda skill dan pengetahuan yang diperlukan untuk bekerja sebagai seorang data analis. Selain itu, penting untuk memiliki kemampuan problem-solving dan critical-thinking yang kuat. Data analyst harus dapat memahami kumpulan data yang kompleks dan menemukan cara untuk mengekstrak makna darinya. Mereka juga harus dapat mengkomunikasikan temuan mereka kepada orang lain dengan cara yang jelas dan ringkas.

Program Pascasarjana

Ada beberapa jenis program pascasarjana yang dapat membantu anda menjadi seorang data analis. Master dalam Data Science adalah salah satu pilihan, dan jenis program ini akan mengajarkan dasar-dasar analisis data dan memberi Anda kesempatan untuk mempraktikkan keterampilan Anda dalam projek-projek dunia nyata. Atau, Anda dapat belajar untuk gelar Master dalam Business Analytics, yang akan memberi Anda perspektif yang lebih berfokus pada analisis data. Apa pun jalur yang Anda pilih, pastikan Anda memilih program yang menawarkan banyak pengalaman langsung sehingga Anda dapat lulus dengan keterampilan dan pengetahuan yang Anda butuhkan untuk sukses di bidang yang menarik ini. 

Pilihan lainnya adalah mendaftar di kursus online sertifikasi intensif yang hanya berfokus pada semua aspek data analysis, yang dapat membantu Anda mempelajari apa yang Anda butuhkan untuk sukses di industri yang berkembang pesat ini hanya dalam waktu yang singkat, dan dengan biaya yang lebih murah.

Data pasar tumbuh secara pesat, dan permintaan akan data analis yang terampil juga meningkat. Sebagai pendatang baru di industri ini, anda memiliki banyak nilai yang dapat ditawarkan-dan bukan hanya karena kurangnya pengalaman anda, namun juga karena hal tersebut. Cobalah mengikuti beberapa bootcamp untuk meningkatkan skill data analyst anda.

Temukan informasi seputar karir, pekerjaan, informasi-informasi menarik lainnya di Blog MyRobin. Jika Anda ingin melamar pekerjaan, kunjungi App MyRobin, terdapat berbagai lowongan kerja terbaru, temukan pekerjaan impian Anda sekarang juga!