Jenjang Karir Data Analyst: Skill yang Dibutuhkan dan Tipsnya

(Image by pressfoto on Freepik)

Data analyst adalah seorang ahli yang bekerja menganalisis data untuk menghasilkan informasi berharga bagi perusahaan. Lalu bagaimanakah jenjang karir data analyst? Simak info selengkapnya disini.

Pada era big data seperti sekarang, 3 dari 5 organisasi menggunakan data analytics untuk mendukung inovasi bisnis mereka. Kondisi ini pun menciptakan kebutuhan yang besar akan peran data analyst.

Tugas data analyst adalah mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis berbagai data. Kemudian, hasil analisis akan disajikan dalam bentuk laporan.

Jadi, kalau kamu sedang bingung mempertimbangkan pilihan karir, data analyst dapat menjadi keputusan tepat.

Apalagi, prospek dan jenjang karir data analyst juga cukup menjanjikan, lho. Kamu akan berkesempatan untuk menjalani karir yang stabil sambil mengembangkan diri!

Supaya kamu semakin yakin, yuk, kita bahas lebih jauh tentang prospek dan jenjang karir data analyst!

Artikel ini juga akan memberimu informasi tentang jenjang karier data analyst serta skill yang kamu butuhkan untuk menjadi analis data. Baca terus sampai selesai, ya!

• Prospek karir data analyst
• Skill wajib seorang data analyst
• Jenjang karir data analyst
• Tips sukses karir data analyst
• Kesimpulan tentang jenjang karir data analyst
• Pertanyaan seputar jenjang karir data analyst

Prospek karir data analyst

Berkarir sebagai data analyst menawarkan prospek yang cukup cerah dan menjanjikan. Hal tersebut tidak terlepas dari ketiga faktor berikut ini:

1. Permintaan tinggi

Saat ini, perusahaan di berbagai industri bergantung pada data untuk membuat keputusan bisnis yang efektif. Baik itu industri perbankan, ritel, teknologi, kesehatan, hingga manufaktur.

Di sisi lain, banyak pula organisasi yang perlahan beralih ke sistem digital. Mereka menghasilkan data dalam jumlah besar (big data) yang butuh diolah dan dipahami.

Kondisi tersebut menciptakan kebutuhan akan peran data analyst. Apalagi, banyak pula perusahaan yang harus memantau penggunaan data sesuai peraturan.

Sebagai contohnya untuk analisis risiko pada sektor finansial. Nah, data analyst mampu melakukannya dengan efisien.

Melihat berbagai kebutuhan tersebut, permintaan terhadap profesi analis data pun diprediksi akan terus meningkat selama beberapa tahun ke depan.

2. Gaji kompetitif

Pada umumnya, data analyst menerima kisaran gaji yang cukup kompetitif. Rata-rata gaji bulanan untuk profesi ini adalah sekitar Rp5–8 jutaan. Bahkan, nilainya bisa bertambah hingga belasan juta seiring dengan kenaikan jabatan.

Tingginya kisaran gaji data analyst tentu bukan tanpa alasan. Perusahaan menilai bahwa keahlian analis data berperan krusial dalam mendorong kinerja bisnis.

Para data analyst menguasai keterampilan teknis yang spesifik, seperti SQL, Python, Power BI, dan Tableau.

Bahkan, data analyst yang mempunyai fokus pada sektor tertentu, seperti fintech atau e-commerce, biasanya mendapatkan nilai kompensasi lebih tinggi.

3. Pesatnya perkembangan teknologi

Profesi data analyst akan terus berkembang mengikuti inovasi dan tren di bidang teknologi. Contoh inovasi yang telah membawa pengaruh besar adalah cloud computing dan big data.

Kini, banyak perusahaan menggunakan platform cloud seperti Microsoft Azure dan Google Cloud. Hal ini pun meningkatkan kebutuhan akan analis data yang memahami teknologi cloud tersebut.

Contoh lainnya adalah kemunculan analytic tools seperti Power BI dan Tableau. Banyak perusahaan mulai membutuhkan data analyst yang mampu membuat dashboard interaktif menggunakan analytic tools tersebut.

Tak hanya itu, dengan adanya artificial intelligence (AI) dan sistem automasi, pekerjaan data analyst juga mengalami transformasi.

Dari yang awalnya hanya sekadar pemrosesan data, kini bergeser menuju analisis yang lebih strategis. Alhasil, peluang karir di bidang ini pun terbuka lebih luas.

Skill wajib seorang data analyst

Setelah melihat prospek karir data analyst, apakah sekarang kamu jadi semakin mantap untuk menekuni profesi ini?

Jika iya, persiapkan dirimu dengan menguasai berbagai skills wajib berikut!

1. Hard skills

(Image by DC Studio on Freepik)

Hard skill adalah keterampilan teknis yang bisa kamu pelajari dan tingkatkan melalui pendidikan, latihan, dan pengulangan.

Dengan kata lain, seseorang tak harus punya background pendidikan teknologi untuk bisa menjadi data analyst. Selama konsisten belajar, kamu pasti dapat menguasai keterampilan teknis yang dibutuhkan untuk profesi analis data. Ada apa saja, sih?

Bahasa pemrograman (Python, R)

Agar bisa menganalisis data dalam jumlah besar, seorang junior data analyst harus menulis instruksi ke dalam sistem komputer.

Nah, instruksi seorang junior data analyst ditulis dalam bahasa pemrograman. Dua jenis bahasa pemrograman yang umum digunakan dalam alat analisis data adalah Python dan R.

Bisa dibilang, Python merupakan bahasa pemrograman yang paling populer di dunia data science. Bahasa Python cenderung fleksibel dan mudah dipelajari.

Selain itu, ia juga menawarkan banyak library seperti NumPy dan Pandas untuk manipulasi data. Bahkan, ada pula library Seaborn dan Matplotlib untuk visualisasi data.

Di sisi lain bahasa pemrograman R lebih populer untuk visualisasi data dan statistika. Para data analyst biasanya menggunakan bahasa R untuk menganalisis data yang lebih kompleks.

SQL

Structured Query Language atau SQL adalah bahasa standar untuk mengelola dan database relasional.

Seorang analis data perlu menguasai SQL untuk mengambil data dari berbagai sumber, terutama ketika harus bekerja dengan dataset besar.

Terlebih, kini hampir semua perusahaan memakai SQL untuk mengambil data. Hal tersebut membuat skill SQL jadi semakin penting untuk kamu kuasai.

Statistik dan probabilitas

Skill satu ini bisa dibilang menjadi pondasi dari analisis data. Ilmu statistik akan membantu memahami konsep distribusi data, regres, dan uji hipotesis yang penting untuk menghasilkan informasi akurat.

Sementara itu, ilmu probabilitas juga tak kalah penting. Kamu membutuhkannya untuk memahami uncertainty serta membuat model prediksi berbasis data.

Machine learning

Machine learning adalah salah satu cabang dari AI. Teknologi inilah yang memungkinkan komputer untuk mempelajari data tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Sebetulnya, seorang data analyst tidak mutlak wajib mendalami tentang machine learning. Namun, pemahaman dasar tentang machine learning dapat memperkaya kemampuan analisismu.

Pada umumnya, analis data menerapkan keterampilan machine learning untuk mengelompokkan data, mengidentifikasi pola dalam data, serta membangun model prediksi.

Tools visualisasi data (Tableau, Power BI)

Beberapa hasil analisis data biasanya bersifat kompleks. Padahal, kamu perlu menyampaikan temuan analisis tersebut kepada stakeholder. Entah itu pihak manajemen, klien, maupun konsumen.

Solusi untuk masalah tersebut adalah visualisasi data. Melalui visualisasi data, kamu dapat menyampaikan hasil analisis data dalam tampilan yang menarik dan interaktif. Dengan begitu, hasil analisis pun bisa lebih mudah dipahami.

Untuk membuat visualisasi data, kamu dapat menggunakan tools khusus seperti Tableau dan Power BI.

Baik Tableau dan Power, keduanya memiliki fitur yang memungkinkanmu untuk membuat dashboard interaktif, sehingga sajian datamu terlihat lebih menarik.

Big data

Dengan semakin banyaknya data yang dihasilkan, keterampilan untuk menganalisis big data pun jadi semakin penting. Skill ini mencakup pemahaman tentang platform big data. Beberapa contohnya seperti Spark, Hadoop, dan Google Bigquery.

Berbagai platform tersebut dapat membantu perusahaan melakukan analisis data dalam jumlah besar secara lebih cepat dan efisien.

2. Soft skills

(Image by Freepik)

Di samping keterampilan teknis, kamu juga perlu menguasai soft skills untuk menapaki jenjang karir data analyst. Soft skill sendiri adalah keterampilan yang berhubungan dengan interaksi dan kecerdasan sosial.

Dengan soft skill yang baik, seorang data analyst akan lebih mudah bekerja sama dengan tim hingga menyampaikan hasil analisis secara efektif.

Berikut beberapa soft skill yang dibutuhkan untuk menunjang karirmu sebagai analis data:

Komunikasi

Profesi apa pun pasti membutuhkan skill komunikasi efektif, tidak terkecuali data analyst. Memiliki kemampuan satu ini akan membantumu untuk menyampaikan hasil analisis secara jelas kepada audiens yang berbeda-beda, baik secara lisan maupun tulisan.

Namun, skill komunikasi tak hanya tentang berbicara atau presentasi. Di sisi lain, kamu juga harus bisa menjadi pendengar yang baik. Caranya adalah dengan menerapkan active listening.

Active listening mengajarkanmu untuk mendengarkan lawan bicara secara detail dan dengan empati.

Jadi, kamu pun bisa lebih memahami sudut pandang mereka sebelum memberikan respons yang sesuai.

Pemecahan masalah

Data analyst merupakan profesi yang penuh tantangan. Dalam pekerjaan sehari-hari, kamu akan berhadapan dengan berbagai masalah data, misalnya data yang tidak konsisten atau tidak lengkap.

Namun, menyerah tentu bukanlah pilihan. Sebaliknya, kamu justru dituntut untuk bisa mengatasi masalah tersebut. Di sinilah kemampuan problem-solving sangat berperan penting.

Problem-solving merujuk pada kemampuan untuk mengidentifikasi masalah, menganalisis penyebabnya, dan mencari solusi yang efektif.

Berpikir kritis

Proses problem-solving atau pemecahan masalah membutuhkan keterampilan berpikir kritis.

Dengan skill satu ini, kamu dapat menganalisis masalah secara mendalam, logis, dan sistematis. Dari analisis inilah nantinya kamu bisa menemukan pola atau insight tersembunyi.

Manfaat berpikir kritis tak hanya berhenti sampai situ. Kemampuan critical thinking juga dapat memastikan bahwa analisis yang kamu lakukan tetap objektif dan relevan dengan tujuan bisnis.

Kolaborasi

Seorang data analyst tidak bisa bekerja sendiri. Dalam proses mengelola dan menganalisis data, kamu akan bekerja dengan berbagai tim seperti IT, sales, hingga marketing.

Agar kerja sama berjalan baik dan lancar, kamu perlu menguasai keterampilan teamwork dan kolaborasi. Tiap anggota tim harus mampu menerima masukan dengan baik agar analisis data bisa tepat guna dan relevan dengan tujuan bisnis.

Nah, berbekal kombinasi hard skills dan soft skills di atas, seorang data analyst dapat menjalankan tugas dan tanggung jawabnya secara maksimal. Hal ini dapat mendukungmu menapaki jenjang karir data analyst dengan baik.

Jenjang karir data analyst

(Image by Freepik)

Jenjang karir data analyst cukup dinamis. Kamu bisa memulainya dari pekerjaan operasional pada level entry hingga mencapai peran yang strategis sebagai senior.

Bahkan, kamu juga bisa beralih menjadi data scientist dan konsultan data. Yuk, cari tahu selengkapnya di bawah ini!

1. Data analyst entry-level

Bagi yang baru terjun ke bidang analisis data, kamu bisa mulai bekerja sebagai data analyst entry-level.

Tugas utama posisi ini adalah melakukan pengolahan data sederhana, serta membantu tim menyusun laporan dasar dari hasil analisis data.

Dalam prosesnya, data analyst entry-level akan bekerja mengumpulkan dan membersihkan data dari berbagai sumber.

Tugas mengumpulkan dan membersihkan data ini biasanya mengharuskanmu untuk menulis query SQL sederhana agar bisa mengambil data dari database.

Selain itu, kamu juga harus melakukan eksplorasi data awal untuk menemukan pola sederhana.

Tidak ketinggalan pembuatan visualisasi data sederhana dengan menggunakan tools seperti Microsoft Excel atau Google Sheet.

Skill utama yang dibutuhkan:

• SQL dasar: menulis query sederhana untuk mengambil data (SELECT, JOIN, WHERE).
• Visualisasi data: menggunakan Microsoft Excel atau Google Sheet untuk membuat grafik dan dashboard sederhana.
• Statistik dasar: pemahaman dasar tentang median, rata-rata, dan distribusi data untuk analisis dasar.

2. Data analyst junior

Pada umumnya, data analyst junior sudah mulai mempunyai pemahaman mendalam tentang struktur data perusahaan.

Selain itu, kamu juga sudah lebih sering terlibat dalam proyek analisis data dengan tim.

Karena itu, data analyst junior biasanya bertugas melakukan analisis yang lebih kompleks. Tim mulai memercayakanmu untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data.

Kemudian, kamu juga akan membuat visualisasi data yang lebih menarik dan informatif. Tools yang kamu gunakan pun akan lebih advanced, seperti Power BI atau Tableau.

Skill utama yang dibutuhkan:

• SQL lanjutan: menulis query yang lebih kompleks dengan menggunakan stored procedures dan sub-query.
• Machine learning dasar: pemahaman konsep dasar machine learning, seperti regresi linear dan decision trees.
• Tools khusus: penggunaan alat seperti Tableau atau Power BI untuk pembuatan visualisasi data yang lebih profesional.

3. Data analyst senior

Data analyst senior bertanggung jawab memimpin tim analisis data. Tugasmu adalah merancang strategi analisis data perusahaan, mengembangkan model prediksi, serta memberikan rekomendasi bisnis berdasarkan hasil temuan data.

Untuk melakukan analisis mendalam, biasanya data analyst senior akan menggunakan kombinasi bahasa pemrograman serta teknologi big data.

Tak hanya itu, seorang data analyst senior juga harus mengawasi pekerjaan yang dilakukan data analyst junior.

Sebagai data analyst senior, kamu perlu memastikan bahwa kualitas analisis data analyst junior sudah memenuhi standar dan peraturan perusahaan.

Skill utama yang dibutuhkan:

• Pemrograman: penggunaan bahasa pemrograman Python atau R untuk analisis yang lebih canggih dan melakukan automasi.
• Big data: pemahaman teknologi seperti Spark dan Hadoop untuk mengelola data dalam volume besar.
• Analisis kompleks: menguasai teknik prediktif dan statistik lanjutan yang lebih canggih, seperti clustering dan anomaly detection.

4. Data scientist

Jenjang karir data analyst juga memungkinkan kamu untuk beralih menjadi data scientist. Profesi satu ini bekerja mengembangkan model prediktif dan sistem automasi berbasis machine learning.

Pada umumnya, pekerjaan data scientist berfokus pada pemrosesan data tidak terstruktur. Selain itu, kamu juga akan lebih sering bekerja menggunakan teknologi canggih seperti AI dan deep learning.

Dalam proses kerja sehari-hari, data scientist sering berkolaborasi dengan tim data engineer untuk menciptakan pipeline data.

Skill utama yang dibutuhkan:

• Algoritma: pemahaman algoritma machine learning, seperti neural networks, decision trees, dan reinforcement learning.
• Model prediksi: menciptakan dan menguji model prediktif yang akurat.
• Deep learning: pemahaman tentang framework dasar deep learning, seperti PyTorch dan TensorFlow.

5. Konsultan data

Konsultan data bekerja memberikan solusi dan rekomendasi berbasis data kepada perusahaan atau klien.

Konsultan data juga sering membantu perusahaan menyusun strategi berbasis data untuk mengatasi berbagai masalah bisnis.

Dalam melakukan tugas tersebut, konsultan data perlu menganalisis kebutuhan klien terlebih dulu. Barulah setelah itu mereka menggunakan hasil analisis untuk mengembangkan strategi bisnis yang tepat sasaran.

Di samping itu, konsultan data juga akan menyampaikan temuan data dan rekomendasi kepada pihak manajemen. Supaya lebih mudah dipahami, mereka biasanya menggunakan analytic tools dan dashboard untuk pelaporan.

Skill utama yang dibutuhkan:

• Komunikasi: mampu menjelaskan informasi secara efektif kepada klien yang mempunyai latar belakang berbeda-beda.
• Bisnis: memahami proses bisnis klien dan mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan bisnis klien melalui analisis data.
• Domain knowledge: memiliki pengetahuan tentang berbagai sektor industri, seperti perbankan dan kesehatan, agar bisa memberikan solusi dan rekomendasi yang relevan.

Tips sukses karir data analyst

(Image by benzoix on Freepik)

Penting untuk diingat bahwa jalur karir profesi data analyst tidak selalu linear. Beberapa analis data memulai karir sebagai konsultan, tapi ada juga yang langsung masuk ke peran data scientist.

Jalur karir profesi data analyst bergantung pada faktor minat, memiliki pengalaman sebanyak apa, serta peluang yang tersedia.

Namun, apa pun jalan karir yang kamu pilih, kamu bisa meningkatkan peluang sukses dengan memperhatikan beberapa tips berikut:

1. Belajar secara terus-menerus

Dunia analisis data sangatlah dinamis. Berbagai teknologi dan metode analisis akan terus muncul dan berkembang.

Oleh sebab itu, seorang data analyst harus selalu update dengan tren terbaru. Hal ini akan membuat keterampilanmu tetap relevan dan kompetitif.

Banyak cara yang bisa kamu lakukan, salah satunya mempelajari bahasa pemrograman baru seperti SQL lanjutan, Julia. atau Scala.

Kemudian, ikuti kursus online tentang analisis data, data science, dan machine learning. Manfaatkan platform seperti Coursera, Udemy, atau edX yang menawarkan beragam opsi kursus.

Cara lainnya juga bisa dengan rajin membaca buku, jurnal dan artikel ilmiah seputar statistik, big data, dan tren industri.

2. Bangun portofolio proyek

Buatlah portofolio untuk membuktikan keterampilanmu dalam mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data.

Tak hanya itu, portofolio yang solid dan menarik juga dapat membantu meningkatkan peluang dapat kerja.

Namun, kamu tak perlu menyertakan semua karya atau proyek ke dalam portofolio. Pilihlah proyek relevan sesuai dengan industri yang ingin kamu masuki.

Lalu, pada tiap proyek, jelaskan proses yang kamu lakukan, mulai dari pengumpulan data hingga visualisasi hasil.

Dokumentasikan setiap proyekmu pada platform seperti GitHub. Kamu juga bisa menggunakan platform Medium untuk mempublikasikan analisis.

3. Networking

Networking dapat membangun jaringan profesional yang kuat, sehingga membuka lebih banyak peluang karir.

Apalagi, banyak lowongan pekerjaan tidak dipublikasikan secara terbuka. Referensi jaringan pun bisa memberimu akses ke lowongan pekerjaan tersebut.

Tak hanya itu, networking juga memberimu kesempatan untuk mendapatkan insight langsung dari para profesional di bidang analisis data.

Untuk membangun jaringan profesional, coba hadiri konferensi, seminar, workshop, atau acara networking lain yang dihadiri sesama data analyst.

Cara lainnya adalah bergabung dalam grup diskusi atau forum online. Di sini, kamu bisa berdiskusi dan berbagi pengetahuan dengan sesama analis data.

4. Sertifikasi

Sertifikasi dapat meningkatkan kredibilitasmu sebagai seorang data analyst. Kamu juga bisa sekaligus menunjukkan kepada calon pemberi kerja bahwa kamu memiliki skill tertentu.

Maka dari itu, ambillah sertifikasi yang relevan dengan tujuan karirmu. Pilihlah pula sertifikasi dari platform terkemuka, seperti Google Data Analytics Certificate atau Tableau Desktop Specialist.

Supaya mendapatkan hasil memuaskan saat uji kompetensi, persiapkan dirimu sebaik mungkin. Pelajari materi yang akan diujikan dan berlatihlah secara rutin.

5. Ikuti komunitas data analyst

Bergabung dengan komunitas akan memungkinkanmu untuk bertukar pengalaman dan berbagi pengetahuan.

Dari sinilah kamu bisa mengikuti perkembangan terbaru di bidang analisis data. Bahkan, kamu juga dapat menemukan peluang kolaborasi dan proyek menarik melalui komunitas!

Coba cek apakah ada komunitas data analyst di kotamu. Selain itu, kamu juga bisa bergabung dengan komunitas online seperti Facebook Group dan Telegram khusus data science.

Jika memungkinkan, ikutlah berkontribusi dalam proyek open source atau hackathon untuk meningkatkan keterampilan dan memperluas jaringan.

Kesimpulan tentang jenjang karir data analyst

Jenjang karir data analyst menawarkan peluang yang cukup menjanjikan. Hal ini tidak terlepas dari permintaan tinggi di berbagai industri, gaji kompetitif, serta kebutuhan untuk terus beradaptasi dengan teknologi baru.

Prospek tersebut juga mendorong jenjang karir data analyst yang dinamis. Kamu bisa memulai karir pada level entry, lanjut ke junior, hingga mencapai peran strategi sebagai senior.

Bahkan, tersedia kesempatan untuk beralih menjadi data scientist dan konsultan data.

Agar bisa berkarir sebagai data analyst dengan optimal, bekali dirimu dengan skills yang relevan.

Beberapa contoh skills yang relevan sebagai data analyst seperti bahasa pemrograman, SQL, statistik, problem solving, critical thinking, serta teamwork.

Lalu, untuk meningkatkan peluang sukses, teruslah belajar agar selalu update dengan tren terbaru di bidang analisis data. Ikuti kursus online dan baca materi terbaru seputar tren industri.

Selain itu, kamu juga bisa membaca artikel informatif seputar dunia kerja di rubrik Tips karir dari Jobstreet by SEEK.

Yuk, download aplikasi Jobstreet by SEEK sekarang juga melalui App Store atau Play Store!

Kemudian, perbarui profilmu agar bisa segera apply pekerjaan sebagai data analyst. Ambil langkah awalmu untuk berkarir sebagai analis data bersama Jobstreet by SEEK!

Pertanyaan seputar jenjang karir data analyst

Selain berbagai informasi di atas, simak berbagai pertanyaan yang paling sering ditanyakan seputar jenjang karir data analyst berikut ini!

1. Pendidikan apa yang dibutuhkan untuk menjadi data analyst?
   ⁠Pendidikan yang dibutuhkan untuk menjadi data analyst sangat bervariasi tergantung banyak hal. Kamu tidak harus memiliki gelar sarjana di bidang tertentu.
   ⁠Namun, pemahaman dalam bidang ilmu komputer, statistika, dan matematika dapat menjadi pondasi yang kuat untuk memulai jenjang karir data analyst.
   ⁠Berdasarkan hal tersebut, berikut beberapa jalur pendidikan atau jurusan kuliah yang bisa kamu pertimbangkan:
   ⁠- Ilmu Komputer
   ⁠- Teknik Informatika
   ⁠- Sistem Informasi
   ⁠- Statistika
   ⁠- Matematika
   ⁠- Teknik Industri
2. Berapa gaji rata-rata seorang data analyst?
   ⁠Gaji rata-rata seorang data analyst sangat bervariasi karena dipengaruhi oleh banyak faktor.
   ⁠Beberapa di antaranya seperti tingkat pengalaman dan keahlian seseorang, skala perusahaan, sektor industri, dan lokasi kerja.
   ⁠Jika merujuk pada data dari Jobstreet by SEEK, rata-rata gaji data analyst di Indonesia berkisar antara Rp5.390.000 hingga Rp8.060.000 per bulan.
   ⁠Pada level jabatan yang lebih tinggi, gaji bulanan data analyst bisa mencapai hingga belasan juta Rupiah.
3. Tools apa yang paling sering digunakan oleh data analyst?
   ⁠Berikut adalah beberapa tools yang paling sering digunakan oleh data analyst:
   ⁠- Bahasa pemrograman: Python, R, dan SQL.
   ⁠- Tools visualisasi data: Power BI, Tableau, dan Matplotlib.
   ⁠- Tools untuk big data: Spark dan Hadoop.
   ⁠- Tools lain: Microsoft Excel, Google Sheets, dan Jupyter Notebook.
4. Bagaimana cara memulai jenjang karir data analyst tanpa latar belakang IT?
   ⁠Meskipun terdengar menantang, memulai jenjang karir data analyst tanpa latar belakang IT sangat mungkin dilakukan. Kamu bisa melakukan beberapa langkah berikut:
   ⁠- Pelajari konsep dasar analisis data.
   ⁠- Kuasai bahasa pemrograman dasar seperti Python, R, dan SQL.
   ⁠- Bangun portofolio proyek dengan mengerjakan proyek pribadi.
   ⁠- Ikut sertifikasi dari platform terkemuka untuk meningkatkan kredibilitas.
   ⁠- Perluas jaringan profesional dan bergabung dengan komunitas.