Mempelajari Kemampuan yang Diperlukan Meningkatkan Kemampuan Akademis Melakukan Wawancara Pekerjaan Mencari Pengalaman
Setiap harinya, analis data bekerja dengan ratusan angka. Oleh karena itu, pastikan Anda memiliki kemampuan matematika yang layak. Setidaknya, Anda harus menguasai aljabar di tingkat universitas, mampu menginterpretasikan berbagai fungsi yang berbeda serta menggambarkannya dalam rupa grafik, dan mengatasi berbagai masalah yang muncul dalam realitas sehari-hari. Selain itu, pastikan Anda juga memahami konsep kalkulus multivariabel dan aljabar linier. Untuk menjadi analis data ahli, Anda harus memahami ilmu statistika agar dapat menginterpretasikan data dengan baik. Awalilah dengan mempelajari konsep statistika dasar yang ditujukan bagi siswa SMA atau universitas, lalu beranjaklah ke konsep yang lebih kompleks dan menantang sekaligus relevan bagi pekerjaan yang ingin Anda lamar.   Mean, median, modus, dan deviasi standar adalah beberapa contoh konsep statistika dasar yang kemungkinan besar sudah Anda pelajari di bangku sekolah menengah atau universitas. Memiliki pemahaman yang kuat mengenai statistika deskriptif dan statistika inferensial juga akan sangat membantu. Untuk menjadi kandidat analis data yang kuat, setidaknya kuasai berbagai konsep dasar pemrograman, dan pahami beberapa bahasa pemrograman yang umum seperti Python, R, dan Java sebelum beranjak ke konsep dan bahasa pemrograman yang lebih rumit.  Bahasa pemrograman SQL juga cukup populer di kalangan para analis data. Jika ingin, ikuti berbagai kelas daring untuk meningkatkan pemahaman di bidang pemrograman data. Seusai menganalisis data, langkah selanjutnya yang perlu Anda lakukan adalah mengomunikasikan data tersebut kepada orang lain. Oleh karena itu, belajarlah menjelaskan informasi yang kompleks agar lebih mudah dimengerti oleh orang yang sangat awam sekalipun, dan belajarlah menggunakan program yang mampu mengilustrasikan data temuan secara visual agar lebih menarik dan mudah untuk dipahami. Seorang analis data ahli harus pandai mengomunikasikan data secara visual dan verbal. Oleh karena itu, pelajari alat bantu seperti ggplot dan matplotlib untuk mengilustrasikan berbagai data yang Anda temukan. Oleh karena seorang analis data harus pandai mengelompokkan data dan menghitung angka, salah satu aplikasi yang harus dikuasai adalah Excel. Jangan khawatir, dunia maya menyediakan ratusan video tutorial dan situs web gratis yang mampu menginformasikan berbagai konsep dasar Excel kepada Anda. Salah satu konsep penting dalam proses analisis data adalah pembelajaran mesin, yang merujuk pada kemampuan komputer untuk membuat prediksi atau keputusan secara mandiri setelah mengkaji seluruh data yang ada. Untuk mempelajari konsep tersebut, cobalah mengikuti kelas daring yang beberapa di antaranya bahkan bisa diakses tanpa harus mengeluarkan biaya.  Untuk memahami konsep tersebut, Anda perlu terlebih dahulu menguasai konsep dasar pemrograman dan statistika. Ada tiga jenis pembelajaran mesin yaitu pembelajaran terawasi (supervised learning), pembelajaran tidak terawasi (unsupervised learning), dan pembelajaran untuk memetakan situasi demi mendapatkan hasil yang maksimal (reinforcement learning). Salah satu contoh pembelajaran terawasi adalah kemampuan surel untuk menyaring kotak masuk dan mengelompokkan spam di folder terpisah. Sementara itu, contoh pembelajaran tidak terawasi adalah ketika Netflix merekomendasikan serial televisi atau film yang sesuai dengan selera Anda, dan contoh reinforcement learning adalah mobil tanpa pengemudi yang memiliki kemampuan untuk mengamati dan beradaptasi dengan sekitarnya. Sebagian besar lowongan pekerjaan untuk pemula hanya diperuntukkan bagi pelamar yang sudah menyelesaikan pendidikan S1 dan meraih gelar sarjana. Untuk menjadi analis data, umumnya Anda perlu menjadi sarjana dalam bidang matematika, statistika, ekonomi, keuangan, atau ilmu komputer. Semakin tinggi posisi seorang analis data, semakin tinggi pula jenjang pendidikan yang perlu dimiliki pelamarnya. Umumnya, posisi yang tinggi juga berbanding lurus dengan jumlah gaji yang diterima, lho! Jika tertarik untuk meniti karier secara serius sebagai analis data, cobalah mengevaluasi seberapa pentingnya gelar akademis untuk mencapai tujuan tersebut. Misalnya, Anda bisa menempuh pendidikan S2 di bidang Sains Data atau Analitik Bisnis. Jika ingin meningkatkan pemahaman di bidang kalkulus atau pemrograman, cobalah mengikuti kelas daring atau luring yang menawarkan berbagai subjek spesifik dan relevan yang perlu dipahami oleh seorang analis data. Jika memungkinkan, ikuti pula seminar atau bengkel kerja terkait bidang tersebut yang diadakan oleh universitas atau institusi pendidikan lokal lain. Ingat, keduanya merupakan informasi pertama mengenai Anda yang akan dilihat oleh perusahaan. Oleh karena itu, luangkan waktu sebanyak mungkin untuk menuangkan kemampuan dan pengalaman Anda di dalam kedua hal tersebut, dan tunjukkan bahwa Anda memang layak mendapatkan pekerjaan yang mereka tawarkan. Pastikan Anda juga meluangkan waktu untuk menyunting keduanya sebelum mengirimkannya ke perusahaan yang diincar. Melakukannya ampuh meningkatkan kesiapan Anda untuk melakukan diskusi pekerjaan yang serius dengan pewawancara. Oleh karena itu, cobalah mengunjungi situs web perusahaan untuk mengetahui seluruh proyek yang mereka kerjakan dan/atau program yang mereka gunakan. Jika perusahaan yang Anda lamar memiliki akun media sosial, ikuti akunnya untuk mengetahui berbagai informasi terbaru yang mereka unggah. Telusuri laman internet untuk menemukan berbagai contoh pertanyaan yang mungkin diajukan saat wawancara. Setelah itu, simulasikan jawaban Anda di hadapan orang-orang terdekat, atau cobalah merekam jawaban Anda dan mengevaluasinya. Beberapa pertanyaan yang lazim diajukan adalah, “Menurut Anda, apa definisi big data?” atau “Masalah apa saja yang menurut Anda lazim dihadapi oleh analis saat sedang menganalisis data?" Meski sangat bergantung pada pekerjaan yang dilamar, kemungkinan besar Anda akan diminta untuk mendemonstrasikan kemampuan teknis yang relevan dengan pekerjaan tersebut. Oleh karena itu, luangkan waktu untuk mencari tahu jenis program yang digunakan oleh perusahaan sebelum melakukan proses wawancara, dan bersiaplah mempresentasikan kemampuan Anda dalam menggunakan program tersebut. Beberapa contoh kemampuan teknis yang umumnya perlu diperagakan adalah keahlian coding (menerjemahkan logika ke dalam bahasa pemrograman), membuat program, atau menganalisis data menggunakan berbagai sumber daya. Di akhir proses wawancara, ajukan pertanyaan seperti, “Proyek seperti apa yang kemungkinan besar akan saya kerjakan?" atau "Program apa yang digunakan perusahaan untuk membuat visualisasi data?“ Melakukannya akan semakin menegaskan ketertarikan Anda terhadap pekerjaan tersebut, sekaligus menjadikan Anda kandidat yang lebih mudah diingat. Fokuskan pencarian ke industri yang kemungkinan besar akan membutuhkan analis data. Misalnya, firma pemasaran, perusahaan teknologi, dan institusi keuangan cenderung membutuhkan analis data untuk menerjemahkan data perusahaan dan menguraikannya melalui istilah yang lebih mudah dimengerti. Telusuri situs web perusahaan untuk mengetahui peluang karier yang saat ini mereka tawarkan, atau telusuri laman Google jika Anda tidak mengincar perusahaan tertentu. Jika ada teman atau kerabat yang bekerja di industri-industri tersebut, tanyakan ada atau tidaknya peluang karier yang bisa Anda coba. Bekerja magang adalah jembatan yang sangat ampuh untuk menjadi pegawai tetap di perusahaan idaman. Sebagian besar program magang hanya dibuka bagi orang-orang yang memiliki gelar akademis (seperti D3 atau sarjana). Meski sangat bergantung pada industri yang dipilih, kemungkinan besar Anda perlu menguasai bahasa pemrograman seperti Python, R, atau SQL. Tentu saja akan jauh lebih baik jika Anda menguasai ketiganya! Umumnya, karyawan magang tidak akan dibayar dan hanya dipekerjakan selama beberapa bulan. Oleh karena itu, cek seluruh detail yang dicantumkan perusahaan sebelum melamar! Ini adalah cara yang sangat ampuh untuk memperluas kesempatan, menambah relasi, meningkatkan pengetahuan dengan mengikuti berbagai seminar, atau menjawab berbagai pertanyaan yang Anda miliki terkait profesi analis data. Di tingkat internasional, ada beberapa organisasi yang berhubungan dengan analis data seperti TechAmerica atau The Association for Computing Machinery (Asosiasi Mesin Komputasi). Telusuri informasi terkait organisasi yang menarik minat Anda di internet! Buka situs web organisasi yang bersangkutan, dan cari informasi terkait pendaftaran anggota. Beberapa organisasi bahkan menyediakan keanggotaan gratis dan memberikan akses penuh kepada setiap anggota untuk mengunggah seluruh informasi yang tersedia pada situs web mereka. Namun umumnya, Anda tetap perlu membayar biaya tertentu untuk mengakses informasi yang bersifat lebih premium. Jangan takut meniti karier dari dasar karena melakukannya justru akan memperkaya Anda dengan ilmu dan pengalaman yang diperlukan untuk mendapatkan posisi yang lebih tinggi. Lagi pula, gaji yang ditawarkan untuk analisis data pemula pun sudah cukup besar. Selain itu, sebagian besar perusahaan selalu mencari orang baru untuk ditempatkan di posisi Analis Data Statistika atau Analis Bisnis. Umumnya, Anda hanya perlu bergelar sarjana untuk melamar pekerjaan sebagai analis data pemula.
Kuasai aljabar di tingkat universitas. Pahami statistika. Tingkatkan kemampuan pemrograman Anda. Tingkatkan kemampuan presentasi dan komunikasi Anda. Kuasai Microsoft Excel. Pahami konsep pembelajaran mesin. Raih gelar sarjana. Tentukan perlu atau tidaknya Anda menempuh jenjang S2 atau S3. Ikuti kelas dengan subjek yang spesifik. Buat surat lamaran dan daftar riwayat hidup yang profesional. Teliti perusahaan yang Anda lamar sebelum wawancara berlangsung. Berlatihlah menjawab berbagai pertanyaan yang mungkin diajukan. Bersiaplah mempresentasikan kemampuan teknis Anda. Ajukan pertanyaan kepada pewawancara. Cari industri yang membutuhkan analis data. Cobalah bekerja magang sebagai analis data. Bergabunglah dengan organisasi perdagangan. Lamar pekerjaan untuk pemula.
https://www.wikihow.com/Become-a-Data-Analyst https://www.wikihow.com/Become-a-Data-Analyst https://www.wikihow.com/Become-a-Data-Analyst https://www.wikihow.com/Become-a-Data-Analyst
Learning Necessary Skills Advancing Your Education Interviewing for the Job Gaining Work Experience