Pelajarwajo.com – Profesi data analyst telah menjadi salah satu karier paling diminati di Indonesia dan dunia. Menurut Glassdoor dalam daftar “50 Best Jobs in America for 2022”, posisi data analyst menempati peringkat ke-35, menandakan prospek karier yang sangat menjanjikan. Hal ini mendorong banyak fresh graduates dan profesional yang ingin beralih karier untuk mempelajari bidang ini.
Pertanyaan mendasar yang sering muncul adalah bagaimana cara paling efektif untuk mempelajari data analytics? Meskipun setiap individu memiliki pendekatan pembelajaran yang berbeda, membangun fondasi yang kuat dalam aspek fundamental merupakan kunci utama kesuksesan. Dengan pemahaman dasar yang solid, peluang untuk berkembang tidak hanya sebagai data analyst, tetapi juga ke berbagai profesi terkait data seperti data scientist dan data engineer akan terbuka lebar.
Manfaat Mempelajari Data Analyst
Tingginya Permintaan dari Perusahaan
Ketersediaan data dalam jumlah besar menjadi tidak bermakna tanpa adanya tools dan keahlian yang mampu menginterpretasikannya. Peran data analyst sangat signifikan dalam memanfaatkan data untuk mendukung perkembangan bisnis. Dalam lingkungan persaingan yang semakin kompetitif, perusahaan besar beralih ke analitik data untuk mengidentifikasi peluang pasar baru bagi layanan dan produk mereka.
Survei yang dilakukan oleh Ocient dan Propeller Insights pada Mei 2022 mengungkapkan bahwa 85% responden dari kalangan praktisi IT menemukan korelasi kuat antara penerapan analitik data dan pertumbuhan laba perusahaan. Temuan ini menunjukkan bahwa profesional big data memiliki pengaruh besar terhadap pertumbuhan organisasi, sehingga pandangan mereka sangat dibutuhkan dalam merumuskan strategi bisnis.
Peningkatan Peluang Kerja
Ketika organisasi mulai menyadari keterbatasan kapasitas mereka dalam mengumpulkan, menafsirkan, dan menggunakan data secara komprehensif, pencarian spesialis yang kompeten semakin meningkat. Platform peluang kerja seperti LinkedIn menunjukkan tren peningkatan signifikan dalam lowongan pekerjaan untuk analis dan konsultan data. Hingga 15 September 2022, terdapat setidaknya 1.477 lowongan kerja data analyst di Indonesia melalui LinkedIn.
Permintaan untuk profesional dengan keahlian khusus ini terus meningkat, sementara pasokannya tetap rendah. Ketidakseimbangan ini menciptakan peluang kerja yang sangat besar bagi individu yang memiliki kompetensi di bidang ini.
Potensi Penghasilan yang Kompetitif
Dinamika supply-demand yang menguntungkan ini berdampak langsung pada kompensasi yang diterima profesional analitik data. Di India, sebagai contoh, profesional analisis data menerima gaji rata-rata 50% lebih tinggi dibandingkan profesi berbasis IT lainnya. Tren ini terbukti konsisten di berbagai negara karena semakin banyak perusahaan yang mengakui pentingnya kontribusi para profesional ini bagi organisasi.
Aplikasi Lintas Industri
Sama seperti pentingnya penggunaan komputer di tempat kerja modern, kebutuhan akan profesional analisis data telah berkembang di berbagai industri. Hampir tidak ada sektor yang tidak tersentuh dari jangkauan data analyst, menjadikan keahlian ini sangat versatile dan relevan di berbagai domain bisnis.
Beragam Jalur Karier
Seorang profesional analitik data memiliki berbagai macam jabatan dan bidang pekerjaan untuk dipilih. Mengingat big data digunakan hampir di semua sektor saat ini, terdapat berbagai pilihan karier seperti metrics and analytics specialist, data analyst, big data engineer, dan data analytics consultant. Peluang-peluang ini tersedia di perusahaan multinasional seperti IBM, ITrend, Opera, dan Oracle, serta berbagai perusahaan lokal yang terus berkembang.
Peran Sentral dalam Pengambilan Keputusan
Sebagai profesional data analyst, individu akan menjadi inti dari proses pengambilan keputusan di perusahaan. Mereka menjadi bagian integral dari keputusan bisnis dan perumusan strategi masa depan, memberikan peran serta tujuan yang sangat penting dalam organisasi.
Fleksibilitas Kerja Freelance
Sejak pandemi, tren kerja fleksibel semakin populer dengan banyak tenaga kerja yang tidak ingin terikat hanya pada satu organisasi. Data analyst, karena sifat pekerjaannya yang fokus pada analisis angka, tren, dan data, memberikan peluang sempurna untuk menjadi pekerja lepas atau konsultan dengan kompensasi yang kompetitif. Sebagian besar peran berbasis IT dapat dilakukan dari lokasi mana pun, sehingga tidak terikat pada keharusan bekerja secara offline.
Strategi Efektif Belajar Data Analyst
Membangun Keterampilan Fundamental melalui Kursus Online
Bagi individu yang baru mengenal data analytics, memulai dengan program terstruktur yang mencakup dasar-dasar analisis data merupakan pendekatan yang sangat direkomendasikan. Pengetahuan fundamental sangat penting untuk membangun fondasi yang solid.
Beberapa pemahaman mendasar yang harus dikuasai meliputi:
- Tipe dan struktur data
- Pemrosesan dan persiapan data
- Metode analisis data
- Visualisasi data dan storytelling
- Penggunaan data untuk menjawab pertanyaan bisnis
Dengan pemahaman komprehensif di area-area tersebut, individu dapat menilai keterampilan yang sudah dimiliki dan mengidentifikasi area yang memerlukan peningkatan. Saat ini, tersedia banyak program pembelajaran data analytics secara online, mulai dari yang gratis untuk materi dasar hingga berbayar untuk konten yang lebih komprehensif.
Kursus data analyst umumnya mencakup cara mengorganisir data dengan SQL dan R, memvisualisasikan informasi dengan Tableau, dan menyelesaikan studi kasus untuk portofolio. Setelah menyelesaikan program, peserta akan mendapatkan sertifikat dan dapat mulai melamar pekerjaan tingkat pemula.
Konsistensi Latihan Harian
Tidak perlu meninggalkan pekerjaan saat ini untuk fokus mempelajari data analytics. Banyak pilihan kursus yang diadakan di luar jam kerja, sehingga tidak mengganggu aktivitas profesional yang sedang dijalani.
Setelah mengikuti kelas, penting untuk terus mengulang materi secara konsisten. Cukup alokasikan 15 menit setiap hari untuk review. Dengan pendekatan ini, materi yang dipelajari akan lebih melekat dalam memori jangka panjang.
Mengelola Ekspektasi dan Kesalahan
Dalam proses pembelajaran, satu prinsip penting yang harus dipahami adalah menerima kesalahan sebagai bagian dari proses. Terutama di tahap awal pembelajaran, banyak kesalahan yang mungkin terjadi dan menghambat proses analisis data. Hal ini merupakan bagian normal dari kurva pembelajaran.
Akurasi memang sangat penting dalam konteks profesional, tetapi saat masih dalam tahap belajar, penting untuk menerima kenyataan bahwa kesalahan akan terjadi. Meskipun terkadang menimbulkan frustrasi, kesalahan-kesalahan ini justru menjadi kesempatan pembelajaran yang berharga untuk berkembang menjadi data analyst yang lebih kompeten.
Pendekatan Pembelajaran Bertahap
Meskipun terdapat keinginan untuk mempelajari banyak hal secara bersamaan, pendekatan pembelajaran bertahap terbukti jauh lebih efektif. Pastikan untuk memahami satu materi secara menyeluruh sebelum beralih ke topik berikutnya.
Setelah membangun pemahaman mendasar sebagai data analyst, fokuskan pada satu keterampilan untuk diperdalam. Beberapa area yang dapat diprioritaskan meliputi:
- Mempelajari dasar-dasar pemrograman Python atau R
- Berinteraksi dengan data menggunakan SQL (Structured Query Language)
- Meningkatkan keterampilan spreadsheet dengan menguasai Excel tingkat lanjut
- Memperkuat pemahaman dalam statistik atau aljabar linier
Praktik dengan Proyek Data Nyata
Tidak perlu menunggu hingga memiliki pekerjaan sebagai data analyst untuk mulai mendapatkan pengalaman praktis. Selama proses pembelajaran analisis data, aplikasikan pengetahuan ke situasi nyata dengan berlatih menggunakan data aktual.
Carilah kursus yang mengintegrasikan proyek dan tugas langsung. Alternatif lain adalah mengambil pendekatan do-it-yourself dengan merancang proyek sendiri menggunakan kumpulan data dari platform open-source seperti Google Dataset Search dan Kaggle. Pilihlah topik yang menarik minat dan mulailah menggali data untuk mengeksplorasi insights yang dapat ditemukan.
Beberapa ide proyek untuk memulai:
- Menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi popularitas video di YouTube
- Menggunakan Google Books Ngram untuk menentukan kata yang paling sering digunakan dalam buku antara tahun 1950 dan 1990
- Memvisualisasikan distribusi penggunaan vaksin COVID-19 di berbagai negara dengan data yang diperbarui secara harian
- Menggunakan Python untuk membuat database SQLite untuk menyimpan informasi kontak
- Berlatih membersihkan dan menormalkan kumpulan data lebih dari 200.000 pertanyaan Jeopardy dari Reddit
Bergabung dengan Komunitas Data
Selain mempelajari aspek teknis, membangun jaringan profesional juga sangat penting. Ketika mengerjakan proyek data secara mandiri, pertimbangkan untuk bergabung dengan komunitas pelajar dan profesional data lainnya.
Ketika menghadapi tantangan dalam program yang sedang ditulis atau kesulitan memecahkan masalah statistik, komunitas dapat menjadi sumber ide dan solusi yang berharga.
Platform seperti GitHub memungkinkan untuk memposting kode untuk mendapatkan feedback atau berkolaborasi dalam proyek pengkodean. Terkadang, proyek yang diposting bahkan dapat menarik perhatian manajer perekrutan.
Di Kaggle, salah satu komunitas ilmu data terbesar di dunia, individu dapat mengikuti kompetisi untuk memecahkan masalah data nyata dan berkolaborasi dengan profesional data lainnya dari berbagai belahan dunia.
Reddit memiliki beberapa subreddit yang berfokus pada topik data, termasuk r/dataisbeautiful, r/datasets, r/learnpython, r/learnSQL, dan r/DataScienceJobs yang dapat menjadi sumber pembelajaran dan networking yang efektif.
Tools Esensial untuk Belajar Data Analyst
Selain berkutat dengan data, seorang data analyst juga harus memahami berbagai tools untuk menganalisis data tersebut. Memilih tools yang tepat memerlukan pertimbangan yang matang karena tidak ada satu tools yang sesuai untuk setiap kebutuhan.
Beberapa kategori tools yang perlu dikuasai meliputi:
Tools Pengolahan Data
SQL merupakan bahasa fundamental untuk berinteraksi dengan database dan merupakan keahlian wajib bagi setiap data analyst. Kemampuan untuk melakukan query, manipulasi, dan transformasi data dengan SQL sangat krusial dalam pekerjaan sehari-hari.
Tools Pemrograman
Python dan R adalah dua bahasa pemrograman yang paling populer di kalangan data analyst. Python dikenal karena fleksibilitas dan ekosistem library yang kaya, sementara R sangat kuat dalam analisis statistik dan visualisasi data.
Tools Visualisasi
Tableau dan Power BI merupakan tools visualisasi data yang sangat powerful untuk mengkomunikasikan insights kepada stakeholder non-teknis. Kemampuan untuk menciptakan dashboard interaktif dan visualisasi yang menarik sangat penting dalam peran data analyst.
Tools Spreadsheet
Microsoft Excel dan Google Sheets tetap menjadi tools yang sangat relevan untuk analisis data, terutama untuk eksplorasi data awal dan analisis ad-hoc. Menguasai fungsi-fungsi lanjutan, pivot tables, dan macro dapat sangat meningkatkan produktivitas.
Sumber Pembelajaran dan Pengembangan Keterampilan
Platform Blog Profesional
Beberapa blog yang menyediakan konten berkualitas tinggi untuk pembelajaran data analytics meliputi datavis.blog untuk visualisasi data, Full Stack Python blog untuk pengembangan aplikasi data, KDnuggets untuk news dan tutorials terkini, serta IBM Big Data & Analytics Blog dan TechRepublic untuk insights industri.
Konten Video Edukatif
Platform YouTube menyediakan konten pembelajaran gratis yang sangat berharga. Channel seperti Empowered Analyst, Caleb Curry, dan Alex The Analyst menawarkan tutorial komprehensif tentang berbagai aspek data analytics, dari dasar hingga tingkat lanjut.
Podcast untuk Pembelajaran Berkelanjutan
Podcast seperti SQL Data Partners, Data Viz Today, dan The Analytics Power Hour memungkinkan pembelajaran sambil melakukan aktivitas lain, sangat cocok untuk profesional yang sibuk.
Referensi E-Book
Beberapa e-book yang sangat direkomendasikan meliputi “Google BigQuery: The Definitive Guide” untuk pemahaman mendalam tentang platform Google BigQuery, “Storytelling with Data” untuk menguasai seni komunikasi data, “Secret to Unlocking Tableau’s Hidden Potential” untuk maksimalisasi penggunaan Tableau, dan “Data Analytics in 2021: A Comprehensive Trend Report” untuk memahami tren industri.
Program Kursus Terstruktur
Untuk pembelajaran yang lebih terstruktur dan mendalam, terdapat berbagai pilihan kursus baik gratis maupun berbayar. Kursus gratis seperti Mini Course Data Analytics dan platform seperti Udemy menawarkan materi dasar yang solid. Untuk pembelajaran yang lebih komprehensif, kursus berbayar seperti Full Stack Data Analytics dan The Data Analyst Course: Complete Data Analyst Bootcamp menyediakan kurikulum lengkap dengan pendampingan mentor dan proyek praktis.
Penutup
Meskipun berkutat dengan data dan analisis yang kompleks, cara mempelajari data analyst ternyata dapat dikelola dengan baik melalui pendekatan yang terstruktur dan sistematis. Dengan memahami manfaat profesi ini, menerapkan strategi pembelajaran yang efektif, menguasai tools yang relevan, dan memanfaatkan berbagai sumber pembelajaran yang tersedia, perjalanan untuk menjadi data analyst profesional menjadi lebih jelas dan terarah.
Kunci kesuksesan terletak pada konsistensi, praktik berkelanjutan, dan keterlibatan aktif dalam komunitas data. Jangan berhenti belajar pada tahap ini. Teruslah mengembangkan pengetahuan dan keterampilan melalui proyek nyata, networking dengan profesional lain, dan selalu update dengan perkembangan terbaru di industri data analytics.
Investasi waktu dan usaha dalam mempelajari data analytics bukan hanya membuka pintu untuk karier yang menjanjikan, tetapi juga mengembangkan kemampuan berpikir analitis yang akan bermanfaat di berbagai aspek kehidupan profesional dan personal. Dengan fondasi yang kuat dan dedikasi untuk pembelajaran berkelanjutan, kesuksesan sebagai data analyst profesional ada dalam jangkauan.
