TUTUP
SCROLL UNTUK MELANJUTKAN MEMBACA
Gabung di IDN Times

Panduan Roadmap Data Analyst selama 6 Bulan, Langsung Career Switch!

Cocok bagi yang ingin pindah profesi ke bidang data #ANGPOIN

ilustrasi peserta kursus sedang memahami roadmap data analyst (unsplash.com/ Trust "Tru" Katsande)

Popularitas profesi data analyst kian melejit berkat adanya perkembangan teknologi dan transformasi digital yang merajalela di berbagai sektor industri. The U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) menyebut bahwa permintaan profesi data analyst diprediksi akan terus meningkat sebesar 22 persen hingga tahun 2030 mendatang. Tak heran apabila pekerjaan yang juga termasuk ke dalam high-paying jobs ini menarik minat pekerja di bidang lain untuk banting setir dari bidang non IT ke bidang data. 

Roadmap data analyst tidak hanya berlaku bagi pemula saja. Bagi kamu yang berencana merubah nasib dengan beralih karier dari non IT ke bidang data tahun pada 2024 mendatang, memiliki roadmap adalah salah satu bekal yang perlu kamu siapkan sedini mungkin untuk menjadi seorang calon data analyst. Roadmap data analyst merupakan panduan dasar mengenai konsep-konsep, tools, hingga skill apa saja yang diperlukan untuk dapat bersaing dengan kandidat lain di ranah data analytics. Melalui adanya roadmap, calon data analyst punya arah yang jelas dalam meraih karier tanpa khawatir tersesat.

Pertanyaannya, apa bisa memelajari seluruh skillset ini hanya dalam waktu singkat? Untuk menjawabnya, berikut penulis membuat roadmap data analyst yang cocok sebagai panduan bagi pekerja yang ingin switch career dari bidang non data ke industri data. Hanya dalam waktu 6 bulan saja, kamu bisa mendapatkan karier impianmu sebagai seorang data analyst.

1. Bulan pertama dan kedua; memahami konsep dasar-dasar analisis data

ilustrasi konsep statistik dan contoh visualisasi data (freepik.com/jannoon028)

Pada 2 bulan pertama, seorang calon data analyst perlu memahami konsep dasar analisis data yang diturunkan dari ilmu matematika dan statistik. Hal ini sangat penting karena tugas data analyst tentunya tidak jauh-jauh dari menganalisa data dan menghasilkan sebuah insight yang valuable bagi perkembangan bisnis dan kemajuan perusahaan. Ada beberapa rekomendasi topik yang bisa kamu pelajari sebagai pendukung, seperti teori probabilitas, distribusi statistik, pengujian hipotesis, korelasi dan regresi, linear mapping, kalkulus, dan lain-lain. 

Selain itu, penguasaan bahasa pemrograman juga tidak kalah penting untuk dipelajari. Umumnya, seorang data analyst membutuhkan bahasa pemrograman, seperti Python, R, MATLAB, maupun software lain, seperti Microsoft Excel dalam menunjang pekerjaannya sehari-hari. Pemahaman yang baik terhadap sintaks dan fungsionalitas setiap bahasa pemrograman memungkinkan calon data analyst untuk mengolah data secara efisien sekaligus membuat visualisasi yang lebih informatif. Melalui pemahaman konsep matematika, statistik, dan pondasi bahasa pemrograman yang kuat pada 2 bulan pertama, seorang calon data analyst dapat melangkah lebih jauh untuk menggali wawasan berharga dari dataset yang telah dianalisa. 

Baca Juga: 5 Alasan Penting Data Analyst Perlu Paham Konsep Margin of Error

2. Bulan ketiga dan keempat; mempelajari konsep pengolahan data dan analisis data

ilustrasi belajar bahasa pemrograman melalui live code (unsplash.com/Desola Lanre-Ologun)

Setelah konsep dasar sudah kamu pelajari dengan mulus, kini masuk pada bulan ketiga dan keempat. Pada bagian ini, seorang calon data analyst perlu memelajari konsep pengolahan dan analisa data yang fokus pada masing-masing bahasa pemrograman yang telah ditekuni pada dua bulan sebelumnya. Setiap bahasa pemrograman punya library dan package tersendiri untuk melakukan pengolahan, manipulasi, dan analisa data. Misalnya, dalam bahasa pemrograman Python terdapat library Pandas dan Numpy untuk melakukan operasi numerik dan manipulasi data string. Sedangkan pada R terdapat packages readr dan dplyr untuk melakukan manipulasi data.

Selain itu, calon data analyst juga perlu mengenali berbagai tools pendukung untuk analisa data dan penyusunan sintaks. Beberapa tools pendukung populer yang layak diketahui, antara lain Jupyter Notebook, Google Colab, atau Anaconda yang dapat mempermudah dalam pengembangan dan dokumentasi analisis data. Pada fase ini, praktik langsung dalam menggunakan library dan tools sangat dianjurkan agar calon data analyst lebih memahami aplikasi praktis dari konsep-konsep yang telah dipelajari.

Pentingnya penguasaan konsep pengolahan dan analisis data menggunakan bahasa pemrograman tertentu tidak hanya terletak pada manipulasi data, tetapi juga pada kemampuan untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat melalui tampilan visualisasi. Pada bulan-bulan ini, seorang calon data analyst juga akan belajar tentang konsep visualisasi data menggunakan library pendukung, seperti Matplotlib dan Seaborn untuk Python, serta ggplot2 untuk R. Melalui visualisasi yang menarik, seorang data analyst bakal mampu menarik kesimpulan dengan tepat dan akurat.

3. Bulan kelima; mengenali konsep dasar machine learning

ilustrasi menyusun model machine learning melalui studi kasus (unsplash.com/charlesdeluvio)

Masuk ke bulan kelima, seorang data analyst juga perlu menguasai dasar-dasar machine learning. Pemahaman konsep dasar machine learning menjadi penting dalam meng-upgrade skill analisa data. Pada fase ini, seorang calon data analyst sudah saatnya memelajari konsep-konsep seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Supervised learning melibatkan pelatihan model menggunakan dataset yang telah diberi label. Nah, untuk unsupervised learning sendiri lebih berfokus untuk mengidentifikasi pola dan relasi dalam dataset tanpa label. Sementara itu, reinforcement learning mencakup pengembangan model yang dapat belajar dan beradaptasi melalui interaksi dengan lingkungan.

Tak hanya itu saja, pada bulan kelima seorang calon data analyst perlu menerapkan konsep-konsep machine learning tersebut dalam praktek berupa study case. Ia perlu mulai memahami ragam library, seperti Scikit-Learn untuk Python atau packages khusus pada bahasa pemrograman R. Pemahaman tersebut akan membantu data analyst dalam pengembangan dan implementasi model machine learning sederhana.

Verified Writer

Reyvan Maulid

Penyuka Baso Aci dan Maklor

IDN Times Community adalah media yang menyediakan platform untuk menulis. Semua karya tulis yang dibuat adalah sepenuhnya tanggung jawab dari penulis.

Rekomendasi Artikel

Berita Terkini Lainnya