Mengapa Memulai Karier sebagai Analis Data?
Dalam beberapa tahun terakhir, semakin banyak orang mencari cara menjadi analis data. Peran ini kian populer, yang tak mengherankan dengan jumlah data yang masif yang kita ciptakan di dunia modern.
Perusahaan di semua sektor membutuhkan spesialis yang dapat memanfaatkan data, menganalisisnya, mengekstrak wawasan bermakna yang didorong data, dan menggunakan wawasan tersebut untuk membantu mereka memecahkan masalah bisnis utama. Akibatnya, ada beberapa alasan mengapa Anda mungkin mempertimbangkan karier sebagai analis data:
- Permintaan terhadap peran. Pasar kerja untuk analis data sedang booming, dan tidak menunjukkan tanda-tanda melambat dalam waktu dekat. Data dari Biro Statistik Tenaga Kerja AS menunjukkan jumlah pekerjaan untuk analis riset operasi diperkirakan akan tumbuh 23% antara 2023 dan 2033. Jika Anda mencari karier yang tahan masa depan, ini bisa jadi pilihannya.
- Gaji. Peran analis data biasanya bergaji baik, dengan rata-rata gaji di AS sekitar $68.104 per November 2024.
- Kepuasan kerja. Analis data umumnya cukup puas dengan pekerjaan mereka, menurut data PayScale, dengan rata-rata 3,9 dari 5 bintang.
Cara Menjadi Analis Data
Di bawah ini, kami menguraikan cara menjadi analis data dari nol. Banyak yang mengasumsikan bahwa Anda baru masuk ke profesi ini, meski banyak juga yang relevan bagi mereka yang sudah menguasai sebagian dasar-dasarnya.
Lamanya waktu untuk menjadi analis sangat bergantung pada individu. Mereka yang memiliki sedikit pengetahuan dan pengalaman sebelumnya dapat menguasai keterampilan dalam beberapa bulan. Bagi yang lain, akan membutuhkan beberapa tahun studi.
Namun, pada dasarnya Anda memerlukan beberapa komponen untuk berkembang di industri ini, termasuk:
- Rasa ingin tahu alami terhadap data
- Bahasa pemrograman dan keterampilan kunci
- Portofolio proyek yang relevan
- CV yang ditulis dengan baik
- Profil yang menarik di LinkedIn dan situs serupa
- Jejaring dengan sesama spesialis data
Langkah 1: Pelajari Keterampilan Esensial Analisis Data
Mulai dari dasar-dasar analisis data
Anggapan umum adalah bahwa untuk mulai belajar analisis data, seseorang harus mahir matematika, statistik, atau pemrograman. Meski benar bahwa latar belakang di bidang tersebut memberi dasar teknis yang kuat, bukan berarti karier di analisis data tidak dapat diakses oleh orang dengan latar pendidikan dan profesional lain.
Mempelajari cara menganalisis data akan membutuhkan studi intensif, dedikasi, dan banyak latihan. Anda harus menjaga optimisme bahkan saat Anda buntu, lelah, putus asa, atau merasa tidak melihat kemajuan.
Seorang calon analis data harus kreatif dan ingin tahu tentang data, memiliki pola pikir eksploratif, mampu berpikir analitis, bisa bekerja mandiri maupun dalam tim, serta bersedia mencurahkan waktu dan usaha yang diperlukan. Semua kualitas ini akan membantu memastikan kesuksesan Anda.
Anda sebaiknya mulai dengan menguasai beberapa keterampilan dasar analisis data, seperti dasar-dasar statistik, yang mencakup topik seperti ukuran pemusatan dan penyebaran, distribusi probabilitas, dan uji hipotesis.
Anda juga dapat mulai dengan hal-hal seperti analisis data di spreadsheet untuk merasakan proses mengumpulkan dan merapikan data, serta mempelajari bagaimana analisis data eksploratif di Power BI dan alat lain bekerja.
Pilih bahasa pemrograman untuk dipelajari
Analis data biasanya bekerja dengan beberapa bahasa pemrograman, sehingga tidak ada pilihan yang mutlak benar atau salah. Intinya, Anda perlu menguasai SQL untuk melakukan kueri dan memanipulasi basis data, lalu memilih antara R dan Python sebagai bahasa pemrograman berikutnya.
Anda dapat menemukan perbandingan Python vs R untuk analisis data dalam artikel terpisah. Anda juga dapat belajar menjadi analis data dengan R atau Python melalui jalur kami.
Pada tahap ini, pada dasarnya Anda akan belajar cara mengimpor, membersihkan, memanipulasi, dan memvisualisasikan data dengan bahasa pilihan Anda. Anda akan menemukan beberapa pustaka yang dapat membantu berbagai tugas dan mengasah keterampilan pemrograman Anda.
Langkah 2: Dapatkan Kualifikasi dalam Analisis Data
Kebanyakan pemberi kerja ingin melihat bukti kualifikasi Anda dalam analisis data. Ada berbagai jalur untuk itu, dan sebagian besar bergantung pada tingkat pendidikan Anda saat ini dan tingkat keakraban Anda dengan materi pelajaran.
Misalnya, beberapa universitas menawarkan gelar sarjana dan magister dalam analitik data, tetapi menempuh jalur ini membutuhkan investasi waktu dan biaya yang besar: Anda perlu mendedikasikan 2-4 tahun untuk studi penuh waktu, dan biayanya bisa berkisar antara $30.000-$200.000.
Selain itu, jika Anda mendaftar program sarjana, Anda akan diminta memenuhi mata kuliah di luar analitik data. Gelar tidak wajib untuk menjadi analis data, tetapi tentu dapat membantu. Demikian pula, memilih bootcamp data science adalah pilihan populer, meski lagi-lagi, harganya mungkin cukup memberatkan bagi banyak orang.
Belajar online dengan DataCamp memberi Anda fleksibilitas untuk belajar dari mana pun Anda berada, asalkan Anda memiliki komputer dan akses internet. Selain itu, belajar melalui program online jauh lebih murah dibandingkan belajar di universitas: misalnya, Anda dapat menyelesaikan Data Analyst Career Track dan sertifikasi analis data kami dalam waktu kurang dari setahun dengan biaya yang jauh lebih kecil dibanding studi universitas, tetap mendapatkan pengalaman praktik, dan bahkan bisa tersertifikasi penuh sebagai analis data.
| Jalur Kualifikasi | Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|---|
| Gelar Universitas |
- Kurikulum komprehensif - Peluang berjejaring - Kredensial yang diakui |
- Menghabiskan waktu (2-4 tahun) - Mahal ($30.000-$200.000) - Mungkin mencakup mata kuliah yang tidak terkait |
| Bootcamp Online |
- Kurikulum fokus - Durasi lebih singkat (3-6 bulan) - Lebih terjangkau |
- Kurang diakui dibanding gelar - Tempo intens - Jejaring terbatas |
| Belajar Mandiri (Kursus Online) |
- Jadwal fleksibel - Cakupan topik luas - Hemat biaya |
- Membutuhkan disiplin diri - Kredensial bervariasi menurut penyedia - Pengalaman praktik tergantung kursus |
| Sertifikasi |
- Memvalidasi keterampilan spesifik - Cepat diselesaikan - Diakui luas |
- Mungkin memerlukan pengalaman sebelumnya - Biaya dapat bertambah - Fokus sempit |
Perbandingan berbagai jalur kualifikasi analis data
Program belajar mandiri online yang ideal mencakup kurikulum yang lengkap dan seimbang yang membahas topik serta teknik analisis data terpenting – disertai banyak kesempatan untuk mempraktikkannya.
Jadi, jika Anda mencari cara menjadi analis data tanpa pengalaman, jalur belajar Anda akan terlihat seperti ini:
Langkah 3: Latih Keterampilan Analis Data Anda
Setelah menguasai beberapa keterampilan esensial, Anda perlu mulai mengembangkannya secara mandiri. Ada berbagai cara untuk melakukannya:
Mengerjakan proyek individual
Anda akan memiliki banyak peluang untuk mempraktikkan keterampilan baru dengan mengerjakan berbagai latihan dan menyelesaikan proyek analisis data yang disarankan oleh kurikulum Anda. Melatih keterampilan dan memecahkan masalah tiruan atau nyata akan memberi dasar yang kuat bagi pengalaman kerja Anda di masa depan.
Pada tahap ini, akses ke beberapa dataset yang nyata dan bersih serta ide-ide eksplorasi yang sudah dipilih akan membantu menjaga minat belajar dan menghindari distraksi dari pencarian atau brainstorming tambahan. Anda dapat melihat berbagai proyek analitik data kami untuk membantu menguji keterampilan Anda.
Namun, akan tiba saatnya bagi Anda untuk mempersiapkan diri menghadapi pengalaman kerja dunia nyata sebagai analis data, dan Anda perlu melanjutkan dengan studi yang lebih lanjut: Untuk dapat “menjual” diri dengan baik, Anda ingin menunjukkan kemampuan bekerja dan meneliti secara mandiri kepada calon pemberi kerja.
Karena itu, Anda perlu mengerjakan proyek individual di mana segala sesuatunya menjadi tanggung jawab Anda: memilih topik, mengambil data yang diperlukan, memikirkan arah riset, merancang struktur proyek, membuat dan memeriksa hipotesis, mengomunikasikan temuan secara efektif, serta menyusun langkah selanjutnya.
Akibatnya, proyek individual biasanya memakan waktu lebih lama daripada proyek terpandu, tetapi akan membantu Anda menonjol saat melamar pekerjaan.
Gunakan dataset gratis untuk proyek analisis data
Segera setelah Anda menemukan topik yang bagus untuk dikembangkan dalam proyek, langkah berikutnya adalah mencari data relevan untuk dieksplorasi. Untuk tujuan ini, ada banyak repositori online yang menawarkan beragam dataset gratis. Selain proyek DataCamp, Anda dapat menggunakan:
- DataLab – Lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) online yang telah dimuat dengan dataset untuk menulis kode, menganalisis data, dan melatih keterampilan Anda.
- Kaggle – Situs paling populer yang menyimpan ribuan dataset gratis tentang berbagai topik, baik nyata maupun sintetis.
- UCI Machine Learning Repository – Berisi dataset sumber terbuka, sebagian besar bersih, terstruktur baik, dan terdokumentasi dengan baik.
- FiveThirtyEight – Di sini Anda akan menemukan artikel interaktif berbasis data tentang berbagai topik arus utama, serta dataset yang digunakan untuk artikel tersebut.
- Google Dataset Search – Mesin pencari berbasis kata kunci, layaknya Google biasa. Menyimpan lebih dari 25 juta dataset publik gratis.
Langkah 4: Buat Portofolio Proyek Analis Data
Pada titik ini, Anda seharusnya sudah berada di jalur yang tepat untuk menjadi analis data. Namun, untuk tampil di hadapan calon pemberi kerja, Anda perlu memiliki portofolio karya. Anda dapat melihat panduan lengkap kami tentang membangun portofolio data science untuk inspirasi.
Saat pertama kali masuk pasar kerja sebagai analis data tingkat pemula, wajar jika portofolio awal Anda berisi terutama proyek capstone terpandu dari bootcamp online atau pekerjaan terkait data di universitas. Pada tahap ini, sangat wajar dan diharapkan memiliki banyak proyek bootcamp yang beragam pada konsep-konsep yang dipelajari, menunjukkan berbagai alat dan teknik.
Namun, Anda ingin menggunakan portofolio untuk menonjolkan minat dan passion Anda. Ceritakan bagaimana keterampilan Anda berkembang dan di mana letak keahlian Anda. Anda ingin menunjukkan baik keterampilan teknis maupun soft skill, dan merancangnya agar menarik bagi pembaca.
Idealnya, hindari proyek seragam yang dimiliki semua orang, dan fokuslah pada proyek yang paling menarik bagi Anda. Semakin berkembang portofolio Anda, semakin banyak Anda dapat menghapus proyek umum yang berskala luas.
Apa yang perlu disertakan dalam portofolio analis data
Meski tidak ada formula pasti, Anda dapat mempertimbangkan untuk menyertakan beberapa elemen berikut dalam portofolio saat Anda menapaki jalan menjadi analis data:
- Proyek pembersihan data. Tunjukkan bahwa Anda dapat menyiapkan data mentah untuk analisis.
- Proyek Exploratory Data Analysis (EDA). Tunjukkan kemampuan Anda meringkas dan memvisualisasikan data.
- Proyek analisis statistik atau machine learning. Buktikan kemampuan Anda menarik wawasan atau membuat prediksi dari data. Lihat panduan kami tentang proyek machine learning untuk info lebih lanjut.
- Proyek analisis bisnis. Perlihatkan pemahaman Anda tentang bagaimana keputusan berbasis data memengaruhi metrik bisnis.
- Soft skill. Sertakan presentasi atau laporan yang pernah Anda tulis untuk menunjukkan kemampuan komunikasi.
Saat Anda merasa siap untuk mengeksplorasi area bisnis tertentu pilihan Anda, Anda dapat mulai berfokus pada penguasaan domain dan mengerjakan proyek individual terkait bidang tersebut.
Anda dapat menyimpan portofolio proyek analisis data Anda di DataLab, GitHub, atau Kaggle secara gratis. Platform ini bukan satu-satunya yang gratis untuk menampung portofolio, tetapi keduanya sangat populer dan menjadi pilihan terbaik bagi spesialis data tingkat pemula karena memastikan visibilitas yang baik untuk proyek Anda. Anda juga dapat mempertimbangkan membuat situs web pribadi.
Langkah 5: Mulai Melamar Pekerjaan Analis Data Tingkat Pemula
Saat Anda yakin dengan kemampuan dan portofolio Anda, saatnya memikirkan cara mendapatkan pekerjaan sebagai analis data. Kami punya beberapa tips di bawah ini:
Pastikan Anda memiliki keterampilan yang dibutuhkan
Sebelum memulai proses mencari kerja, Anda mungkin ingin meninjau cepat keterampilan analis data Anda dan membandingkannya dengan persyaratan untuk peran ini di pasar saat ini.
Tempat yang baik untuk mulai adalah melihat deskripsi beberapa posisi pekerjaan analis data dan mencatat keterampilan yang saat ini paling diminati. Anda dapat melihat template resume analis data kami untuk inspirasi.
Untuk mendapatkan pekerjaan sebagai analis data, berikut keterampilan teknis dasar yang biasanya diharapkan perusahaan:
- Python atau R (terutama pustaka khusus untuk analisis data)
- SQL
- Command line
- Statistik
- Pembersihan dan perapian data
- Analisis data
- Visualisasi data
- Web scraping
- Debugging
- Data storytelling
- Menangani data tidak terstruktur
Jika daftar di atas terasa berat, jangan berkecil hati; Anda kemungkinan tidak akan memerlukan semua keterampilan ini untuk setiap pekerjaan analis data. Biasanya, setiap perusahaan mencari kombinasi keterampilan yang berbeda pada kandidat yang cocok.
Cara terbaik untuk mengetahui persyaratan spesifik dari pemberi kerja tertentu adalah membaca deskripsi pekerjaan terkait. Jika pada titik ini Anda merasa kurang beberapa keterampilan krusial, pertimbangkan untuk meningkatkan keterampilan.
Terakhir, jangan lupa bahwa ada juga beberapa soft skill penting bagi analis data:
- Berpikir analitis
- Multitasking
- Rasa ingin tahu
- Kreativitas
- Keterampilan komunikasi
- Fleksibilitas
- Kemampuan bekerja mandiri maupun dalam tim
- Pengambilan keputusan
- Pengetahuan domain bisnis
Buat resume analis data yang profesional
Sekarang saatnya menulis resume Anda. Sekilas, ini tampak tugas yang mudah. Namun, pada kenyataannya, layak untuk mencurahkan waktu dan usaha guna membangun resume yang menarik dan tampak profesional agar dapat menarik perhatian perekrut. Artikel berikut mungkin membantu: Tips menyusun resume data scientist.
Walau artikel ini banyak membahas pembuatan resume untuk peran data scientist, sebagian besar tipsnya berlaku untuk profesi terkait data lainnya. Mari ringkas saran terpenting dari artikel tersebut:
- Buat resume Anda cukup satu halaman.
- Pilih template resume yang sesuai. Anda bisa membuatnya dari nol atau menggunakan pembuat resume online dengan beragam template. Pertimbangkan sumber berikut: Resume, Zety, Resume Builder, Canva, CakeResume, VisualCV, ResumeCoach.
- Buat master resume Anda. Ini bisa berupa versi resume panjang yang sangat detail dengan banyak halaman dan poin-poin. Di sini Anda dapat menyertakan semua pengalaman kerja (bahkan pengalaman tidak terkait jika Anda berganti karier), studi, proyek, keterampilan teknis dan soft skill, serta informasi relevan lainnya. Anda dapat menggunakan versi ini sebagai dasar untuk melamar posisi analis data apa pun.
- Sesuaikan resume analis data Anda untuk setiap deskripsi pekerjaan yang Anda lamar. Baca deskripsi pekerjaan dengan cermat, pahami persyaratan yang dicari perusahaan pada kandidat, dan masukkan/garisbawahi keterampilan serta kata kunci yang diperlukan dalam resume Anda. Pertimbangkan analisis SWOT singkat untuk menonjolkan kekuatan dan menangani kesenjangan. Selain itu, jelajahi situs perusahaan (misi, nilai, dan produknya) dan rujuk hal tersebut dalam resume untuk menunjukkan bahwa Anda cocok.
- Ringkas tetapi informatif.
- Gunakan bahasa yang lugas namun efektif.
- Periksa kesalahan dan typo.
- Pertimbangkan untuk menyertakan bagian-bagian berikut:
- Informasi Kontak
- Tujuan
- Pengalaman Kerja
- Proyek
- Keterampilan
- Pendidikan
Urutan kemunculan empat bagian terakhir bergantung pada pengalaman relevan Anda yang sebenarnya dan, karenanya, pada apa yang ingin Anda tonjolkan terlebih dahulu.
Kembangkan profil online Anda
Profil profesional LinkedIn/Kaggle/Medium/GitHub atau profil relevan lainnya harus selaras dengan resume analis data Anda atau bahkan mewakili resume versi ringkas. Tujuan utamanya adalah memberi tahu pembaca bahwa Anda adalah analis data, meski Anda belum memiliki pengalaman kerja nyata di bidang ini.
Dengan kata lain, Anda harus mempromosikan diri dan menciptakan merek personal yang unik untuk memasuki pasar kerja analisis data yang kompetitif.
Berikut beberapa tips bermanfaat:
- Perbarui profil profesional dan portofolio proyek Anda secara berkala.
- Pada headline, tulis Data Analyst alih-alih profesi Anda saat ini, jika Anda berganti karier. Hindari menambahkan kata aspiring pada headline.
- Sertakan foto Anda dan mungkin gambar sampul bertema data.
- Sediakan cara profesional untuk menghubungi Anda.
- Sertakan lisensi, sertifikasi, keterampilan, pencapaian, rekomendasi, dan taut silang ke profil profesional Anda lainnya yang relevan.
Beberapa saran untuk menulis resume yang efektif juga berlaku di sini. Ringkas tetapi informatif, gunakan bahasa yang lugas namun efektif, periksa kesalahan dan typo, periksa kembali detail kontak Anda, dan hindari mencantumkan level keterampilan.
Dapatkan sertifikasi
Salah satu cara bagus untuk menampilkan keterampilan Anda adalah dengan sertifikasi analis data. Ini dapat menunjukkan kepada bisnis bahwa Anda memiliki keterampilan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan penting dan memberikan informasi vital kepada para pemangku kepentingan, serta memvisualisasikan dan mengomunikasikan hasil Anda secara efektif.
Bangun jejaring dengan profesional data lainnya
Karena Anda mencoba memasuki bidang yang benar-benar baru, Anda perlu mulai menumbuhkan jaringan profesional di dunia data. Membuat profil LinkedIn, GitHub, atau serupa yang menarik adalah langkah awal yang bagus.
Namun, Anda bisa lebih proaktif dengan bergabung ke berbagai komunitas atau grup data, berpartisipasi dalam acara meetup dan konferensi daring maupun luring, mengikuti dan terhubung dengan orang yang tepat di media sosial, mengomentari konten terkait data di media sosial, serta menerbitkan artikel bertopik analisis data.
Mengelilingi diri Anda dengan profesional data dapat membantu, dan komunitas DataCamp yang berisi para penggemar data dapat memberikan bantuan dan dukungan, serta memperluas kontak Anda di dunia data.
Melamar lowongan pekerjaan analis data
Pada akhirnya, Anda telah belajar cara menjadi analis data, dan saatnya mulai melamar pekerjaan pertama Anda. Ada banyak sumber untuk mencari pekerjaan, dengan portal umum seperti
LinkedIn, Indeed, Google for Jobs, SimplyHired, AngelList, dan Hired yang semuanya memiliki daftar lowongan.
Untuk papan kerja yang lebih berfokus pada data, lihat DataCamp Jobs untuk menemukan dan mendapatkan peran impian Anda di bidang data. Selain itu, ingat bahwa jika Anda memperoleh Sertifikasi Data Analyst melalui DataCamp, Anda akan menerima dukungan pencarian kerja yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda dari tim layanan karier kami.
Setelah Anda mendapatkan jadwal wawancara, Anda perlu mempersiapkan pertanyaan wawancara analis data, detailnya dapat Anda temukan dalam artikel terpisah.
Hubungi langsung calon pemberi kerja
Sejalan dengan pendekatan pencarian kerja ini, Anda dapat mencoba metode yang kurang konvensional, lebih memakan waktu, tetapi juga lebih efektif: menghubungi langsung perusahaan yang Anda minati.
Untuk menempuh jalur ini, pertama temukan situs resmi mereka, jelajahi halaman beranda dan karier, dan temukan detail kontak mereka. Baca tentang misi dan nilai-nilai mereka, layanan dan produk, serta hal relevan lainnya. Cobalah memahami bagaimana Anda bisa menjadi kandidat ideal bagi pemberi kerja tersebut.
Setelah Anda lebih paham seperti apa bisnis mereka, Anda dapat mengirim email dengan resume analisis data yang disesuaikan persis untuk perusahaan tersebut dan menunjukkan bahwa Anda cocok bagi mereka. Ini adalah cara yang aman untuk menonjol di mata pemberi kerja tersebut.
Catat dengan baik dan sesuaikan strategi Anda sepanjang proses
Saat mengirim resume, baik ke berbagai portal pekerjaan maupun langsung ke organisasi, catat versi resume yang Anda kirim beserta nama perusahaan dan deskripsi pekerjaan terkait.
Jangan berkecil hati jika Anda tidak langsung mendapatkan pekerjaan analis data. Sangat normal jika proses pencarian kerja memakan waktu, dan ingat bahwa penolakan adalah rintangan yang tak terelakkan bagi kebanyakan orang. Kegagalan Anda tidak boleh membuat Anda frustrasi atau kehilangan harapan.
Teruslah melamar posisi baru dan terus asah keterampilan teknis Anda. Cobalah menganalisis apa yang dapat diperbaiki dalam resume, portofolio, atau proses pencarian kerja Anda dan lakukan penyesuaian seperlunya.
Jika terjadi penolakan, selalu mintalah umpan balik dan, jika mendapatkannya, maksimalkan informasi tersebut dengan memperkuat kelebihan Anda dan memperbaiki kelemahan. Jika Anda mengikuti semua saran dalam artikel ini, maka mendapatkan pekerjaan pertama sebagai analis data hanyalah soal waktu, ketekunan, dan kerja keras.
Ikuti tren terbaru dalam analitik data
Bidang analitik data berubah hampir setiap hari, dan kami melihat beberapa tren menarik membentuk industri pada 2024:
- Alat bertenaga AI: AI dan machine learning mengubah analitik data dengan mengotomatisasi persiapan data, menemukan pola, dan menghadirkan wawasan lebih cepat dari sebelumnya.
- AI generatif: Alat seperti large language models (LLM) memungkinkan analisis data tingkat lanjut, seperti membuat model prediktif dan menghasilkan solusi baru berbasis data.
- Analitik waktu nyata: Bisnis semakin bergantung pada pemrosesan data real-time untuk pengambilan keputusan langsung, terutama di area seperti deteksi penipuan dan analisis perilaku pelanggan.
- Analitik swalayang (self-service): Alat analitik teraugmentasi membuat analisis data dapat diakses pengguna non-teknis, memberdayakan tim di seluruh organisasi untuk mengambil keputusan berbasis data.
- Fokus pada etika dan tata kelola: Dengan lebih banyak data datang tanggung jawab yang lebih besar. Organisasi memprioritaskan tata kelola data dan praktik etis untuk memastikan privasi dan kepatuhan.
- Edge analytics: Dengan menganalisis data dekat dengan sumbernya (seperti perangkat IoT), perusahaan mengurangi jeda dan meningkatkan efisiensi untuk aplikasi yang sensitif terhadap waktu.
Dengan mengikuti tren ini, calon analis data dapat memosisikan diri untuk sukses di industri yang cepat berubah.
Jadilah Analis Data dengan DataCamp
Sekarang, Anda seharusnya tahu cara menjadi analis data dan apa yang perlu dilakukan untuk mewujudkan tujuan Anda. Dalam artikel ini, kami membahas:
- Prasyarat yang Anda perlukan untuk mulai belajar analisis data
- Beberapa kursus analisis data untuk meningkatkan keterampilan di setiap tahap perjalanan belajar Anda
- Cara memilih kualifikasi yang optimal
- Mengapa proyek individual sangat penting bagi portofolio Anda dan di mana mencari dataset
- Proyek lain yang dapat ditambahkan ke portofolio Anda
- Keterampilan teknis dan soft skill yang biasanya dicari perusahaan pada analis data
- Nuansa dan kiat untuk membuat resume yang unggul
- Pentingnya kehadiran online, visibilitas, dan interaksi dengan spesialis data
- Di mana dan bagaimana mencari pekerjaan serta cara tetap optimistis dan percaya diri saat melamar
Dengan semua informasi ini, saatnya Anda mulai belajar hari ini.
