Hindari Kesalahan Ini untuk Jadi Data Analyst dengan Cepat

Meraih impian adalah sebuah perjalanan yang seringkali tidak terjadi begitu saja, terutama ketika kita berbicara tentang meraih pekerjaan sebagai talenta data. Salah satunya Data Analyst, menjadi Data Analyst merupakan perpaduan yang kompleks antara ketekunan, pengalaman belajar dari kesalahan, dan peluang.

Perjalanan Menuju Data Analyst

Berdasarkan pengalaman seorang Data Analyst dalam mencapai karirnya, kita akan medapatkan banyak Insight. Mari ikuti kisahnya!

Sejak hari pertama dia mulai bereksperimen dengan data di Excel, perjalanan ini mengharuskannya mengarungi tiga tahun sebelum akhirnya mendapatkan pekerjaan sebagai Data Analyst. Setelah pencapaian itu, dia tidak berhenti. Dua tahun berikutnya dihabiskannya untuk menjadi seorang Freelance Data Analyst di salah satu bank terkemuka di Eropa. Setelah itu, ia merasa perlu memberi dirinya waktu dua tahun lagi untuk menjelajahi dunia. Namun, pertanyaannya adalah, apakah perjalanan menuju posisi Data Analyst selalu memakan waktu yang lama?

Menurutnya, jawaban atas pertanyaan ini adalah sebuah pelajaran berharga yang ingin dia bagi dengan semua orang yang bercita-cita menjadi seorang Data Analyst.

5 Kesalahan Umum yang Perlu Diwaspadai

Bagian pertama dari pelajaran berharganya adalah mengidentifikasi kesalahan umum yang sering dilakukan oleh hampir setiap Data Analyst pemula, serta memberikan rekomendasi untuk mempercepat kemajuan karir di bidang ini.

1. Memilih Tools atau Bahasa Pemrograman

Kesalahan pertama yang sering dilakukan oleh Data Analyst pemula adalah memilih alat atau bahasa pemrograman yang salah. Mereka seringkali terjebak dalam pemikiran bahwa mereka harus menggunakan alat-alat canggih sejak awal. Namun, sebenarnya, langkah pertama yang lebih bijak adalah belajar dasar-dasar analisis data dengan alat yang relatif mudah seperti Excel.

Memilih Excel sebagai langkah awal adalah ide yang baik karena Excel adalah alat yang sangat umum digunakan di berbagai industri. Ini akan membantu Anda memahami konsep dasar analisis data tanpa harus memikirkan bahasa pemrograman yang kompleks. Setelah Anda merasa nyaman dengan Excel, barulah Anda dapat melangkah lebih jauh ke alat yang lebih serius seperti SQL.

2. Memilih Bahasa Pemrograman

Ketika sampai pada pemilihan bahasa pemrograman, terutama untuk analisis data, pilihan yang paling umum adalah antara R dan Python. Mereka memiliki kemiripan dalam fungsionalitas mereka, tetapi ada alasan mengapa Python sering direkomendasikan.

Python adalah bahasa yang sangat serbaguna dan memiliki dukungan komunitas yang besar. Anda dapat menggunakannya untuk berbagai macam tugas, tidak hanya analisis data, tetapi juga pengembangan web, kecerdasan buatan, dan banyak lagi. Ini membuat Python menjadi pilihan yang lebih kuat karena Anda dapat mengembangkan keterampilan yang lebih luas.

3. Cara Efektif Belajar Analisis Data

Kesalahan yang sering terjadi adalah mencoba belajar analisis data dengan hanya menonton tutorial atau kursus online. Ini adalah pendekatan yang kurang efektif. Alih-alih, Anda harus aktif terlibat dalam praktik. Misalnya, jika Anda ingin memahami Excel, sebaiknya Anda melakukan latihan langsung dengan data yang Anda minati. Anda dapat mencari sumber daya online seperti excel-practice-online.com atau w3schools.com/sql untuk belajar dengan praktik langsung.

Belajar dengan cara ini akan membantu Anda menginternalisasi konsep-konsep analisis data dan membuat Anda lebih siap untuk menghadapi tantangan di dunia nyata.

4. Membangun Portofolio

Membangun portofolio adalah langkah penting dalam mempersiapkan diri untuk karir sebagai Data Analyst. Seseorang harus memulai dengan proyek-proyek pribadi atau menerapkan analisis data di pekerjaan saat ini. Proyek-proyek ini akan menjadi bukti konkret kemampuan Anda kepada calon perekrut.

Setelah Anda memiliki beberapa proyek dalam portofolio Anda, penting untuk memperbarui profil LinkedIn Anda dengan kata kunci "data analyst" untuk meningkatkan visibilitas Anda di mata perekrut. Portofolio yang kuat dan profil yang diperbarui akan membantu Anda menarik perhatian dan mendapatkan peluang pekerjaan yang lebih baik.

5. Jangan Menyerah

Kesalahan terbesar adalah menyerah terlalu cepat. Karir sebagai Data Analyst mungkin memerlukan waktu untuk berkembang, dan terkadang Anda mungkin mengalami penolakan. Namun, penting untuk tetap gigih dan terus meningkatkan keterampilan Anda. Setelah Anda mendapatkan pekerjaan pertama sebagai Data Analyst, Anda akan menemukan bahwa banyak kesempatan akan terbuka bagi Anda. Jadi, jangan pernah menyerah pada perjalanan Anda menuju karir yang sukses di bidang analisis data.

Kesimpulan

Dalam kesimpulan, menjadi seorang Data Analyst adalah langkah pertama menuju karir yang sukses. Namun, ingatlah bahwa perjalanan ini membutuhkan komitmen untuk terus belajar dan memperluas keterampilan Anda. Dalam dunia yang terus berkembang, ketekunan dan dedikasi untuk terus meningkatkan diri adalah kunci utama untuk mencapai pekerjaan impian dalam bidang analisis data. Dengan menghindari kesalahan-kesalahan umum yang telah disebutkan di atas, Anda akan dapat mempercepat kemajuan karir Anda dan mencapai kesuksesan yang Anda inginkan.

Jika Anda merasa terinspirasi dan tertarik untuk memulai atau memajukan karier Anda dalam analisis data, maka Algoritma Data Science School adalah tempat yang tepat untuk Anda! Di Algoritma, kami menawarkan program pembelajaran yang sangat praktis dan mendalam untuk membantu Anda menguasai keterampilan analisis data yang dibutuhkan di industri kerja saat ini. Kami memahami bahwa belajar dengan praktek adalah kunci, dan program kami didesain untuk memungkinkan Anda terlibat dalam proyek-proyek nyata dan membangun portofolio yang kuat dengan konsep “Learning By Building”.

Bergabunglah dengan komunitas kami yang besar, dapatkan dukungan dari instruktur berpengalaman, dan mulailah perjalanan Anda menuju menjadi seorang analis data yang sukses #JadiTalentaData. Jangan lewatkan kesempatan ini untuk mengembangkan diri dan berinvestasi dalam masa depan Anda. Bersama-sama, kita dapat mencapai tujuan Anda dalam dunia data analyst!