Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

3 Komponen Penting dalam Portfolio Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 13-Juni-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/17d172e7-2f6f-4440-9f66-0f984a29f2a3-2023-06-13-192614_x_Thumbnail800.jpeg

Data Analyst adalah profesi yang bertugas untuk menjawab permasalahan yang ada dengan melakukan analisis sehingga mendapatkan insight dan informasi yang nantinya akan digunakan sebagai bahan pertimbangan para stakeholder dalam mengambil keputusan. Di era digital, yang segala sesuatunya membutuhkan data, tidak bisa dipungkiri bahwa Data Analyst menjadi salah satu profesi yang sangat dibutuhkan oleh perusahaan.


Namun, menjadi seorang Data Analyst yang sukses bukanlah perkara mudah. Selain keterampilan analitis yang kuat, memiliki portfolio yang baik juga menjadi faktor kunci dalam membangun karir yang sukses dalam bidang ini. Portfolio data akan dijadikan sebagai bahan screening awal oleh recruiter setelah CV untuk menentukan apakah kita sesuai dengan kualifikasi yang dibutuhkan atau tidak. Dalam artikel ini akan dibahas mengenai komponen yang harus ada dalam portfolio seorang Data Analyst. Yuk, simak pembahasannya!


1. Mengapa Portfolio Penting bagi Data Analyst?

Data Analyst

Seiring dengan persaingan yang semakin ketat di dunia kerja, memiliki portfolio yang menarik dapat membedakan seorang Data Analyst dari pesaingnya. Portfolio adalah bukti konkret dari kemampuan analitis dan keahlian teknis yang dimiliki oleh Data Analyst. Hal ini memungkinkan calon pemberi kerja atau klien untuk melihat contoh nyata dari project sebelumnya yang telah diselesaikan. Portfolio yang menarik dapat memberikan keyakinan kepada pemberi kerja atau klien bahwa kita memiliki keterampilan yang diperlukan untuk menghadapi tantangan di bidang analisis data.


Dalam membuat portfolio data, setidaknya ada tiga komponen penting yang harus ada, yaitu project analisis data, kemampuan secara teknis, serta pemahaman akan bisnis.


Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer


2. Proyek Analisis Data

Data Analyst

Portfolio seorang Data Analyst seharusnya berisi contoh-contoh project analisis data yang telah diselesaikan. Project data ini dapat mencakup analisis eksploratif, prediktif, atau deskriptif, serta visualisasi data. Di dalam portfolio data, kita tidak hanya menampilkan coding atau hasil akhirnya saja, namun kita juga perlu untuk mencantumkan latar belakang project, tujuan, metodologi yang digunakan, serta hasil dan insight yang dihasilkan.


3. Keterampilan Teknis

Data Analyst

Seperti yang kita ketahui, pekerjaan Data Analyst tidak akan jauh-jauh dari tools analisis data, baik yang menggunakan coding maupun tools yang less coding. Data Analyst harus menunjukkan keterampilan teknis yang diperlukan untuk project yang dikerjakan tersebut. Ini dapat mencakup penggunaan alat analisis data seperti Python, R, SQL, atau alat visualisasi seperti Tableau atau Power BI. Kita juga bisa mencantumkan tingkat keahlian yang dimiliki dalam setiap tools yang digunakan.


4. Pemahaman Bisnis

Data Analyst

Selain keterampilan teknis, Data Analyst juga harus memiliki pemahaman yang kuat tentang konteks bisnis di mana analisis data dilakukan. Pada dasarnya, Data Analyst tidak akan bisa melakukan analisis data dengan baik jika tidak memahami bisnis yang ada. Portfolio data juga sebaiknya mencantumkan pengalaman dalam bekerja dengan berbagai departemen atau industri tertentu dan bagaimana analisis data bisa membantu departemen dan industri tersebut untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


Data Analyst memang menjadi profesi yang lebih mudah diakses oleh berbagai background, karena tingkat kesulitan untuk dipelajari belum sesulit Data Scientist. Kamu bisa memulai proses menjadi Data Analyst dengan belajar di DQLab. DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri




Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login