4 Contoh Portfolio Data Analyst Sebagai Inspirasi
Data Analyst adalah profesi yang bertugas untuk mengolah data mentah menjadi sumber informasi yang akan menjadi bahan pertimbangan perusahaan dalam mengambil keputusan. Insight yang didapatkan dari Data Analyst akan digunakan untuk menjawab permasalahan-permasalahan yang ada, baik untuk mempertahankan eksistensinya maupun untuk melakukan ekspansi bisnis.
Pekerjaan seorang Data Analyst bersifat teknis, sehingga untuk bisa menempati posisi ini harus memiliki skill yang mumpuni, baik dari segi hard skill maupun soft skill. Portfolio data merupakan salah satu hal yang bisa membuktikan bahwa kita benar-benar mampu untuk menjadi seorang Data Analyst karena telah berhasil mengerjakan project Data Analyst. Portfolio data sendiri merupakan kumpulan project yang sudah pernah dikerjakan. Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa contoh portfolio data dari para praktisi data yang cukup terkenal. Kamu bisa menjadikan portfolio ini sebagai sumber inspirasi untuk membuat portfolio mu sendiri. Yuk, simak pembahasannya!
1. Ger Inberg
Ger Inberg adalah seorang Data Scientist dengan background di Software Engineering. Di portfolionya, ia banyak membahas tentang data visualisasi dan machine learning. Ger Inberg membuat portfolio nya di website standar yang menggunakan template WordPress.
Meskipun menggunakan tampilan yang sederhana, namun portfolio ini cukup jelas karena kita bisa memfilter berdasarkan topiknya, yaitu data viz, machine learning, dan web development.
Hal yang menarik dari portofolio Ger Inberg adalah dia berhasil memilih kumpulan data yang menarik dan topikal untuk proyek portofolionya. Ini termasuk hal-hal seperti angka harapan hidup secara global, penyebaran virus corona, dan bahkan ikhtisar tentang kota-kota besar mana yang didominasi oleh pengembara digital (yaitu mereka yang menggunakan teknologi untuk bekerja dari jarak jauh—mirip seperti dirinya sendiri!).
Portfolio lengkap dari Ger Inberg
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Yan Holtz
Yan Holtz adalah orang yang memiliki spesialisasi di data analisis dan data visualisasi. Ia bekerja sebagai Software Engineer di Datadog, sebuah layanan pemantauan cloud secara global yang berkantor pusat di AS.
Di bagian homepage, kita akan langsung dihadapkan pada desain interaktif yang akan mencuri perhatian dan untuk menunjukkan kemampuannya. Dari sini pun kita bisa mengetahui bahwa Yan adalah orang yang ahli.
Sebagai seorang Software Engineer, membuat front-end apik yang terhubung ke situs web lain, seperti GitHub bukanlah hal yang sulit. Yan juga dia membuat pop-up yang menarik di setiap project yang akan menampilkan overview yang jelas tentang apa yang dia kerjakan. Sebagai pembaca, ini memberikan pengalaman pengguna yang memuaskan.
Setelah selesai, akhirnya kita dapat menjelajahi proyeknya secara lebih mendetail melalui aplikasi, atau di GitHub.
3. Anubhav Gupta
Anubhav Gupta adalah Data Analyst yang merupakan lulusan School of Information di UC Berkeley. Dia pernah bekerja di beberapa perusahaan keamanan siber global. Hal yang membuat portofolio Anubhav menonjol adalah portofolio yang disajikan secara compact.
Semua informasi pendukung dimuat dalam satu halaman web pendek (dua kali scroll cepat dari atas ke bawah). Manfaat dari pendekatan ini adalah tidak ada yang akan bosan atau kehilangan jejak di mana mereka berada.
Begitu masuk ke portfolio nya, kita akan disajikan tentang sekilas informasi mengenai dirinya, seperti siapa dia dan apa yang dilakukan. Selanjutnya kita akan melihat project yang dikerjakan. Anubhav mengambil pendekatan yang sedikit berbeda dari banyak proyek lain,dimana ia berfokus pada perannya, misalnya sebagai manajer produk atau Machine Learning Engineering, daripada konten project.
Dia menampilkan detail untuk halaman studi kasusnya. Masing-masing memanfaatkan judul, gambar, dan tata letak yang rapi untuk menjaga agar pesan tetap jelas, menarik, dan konsisten.
4. Jessie-Raye Bauer
Jessie-Raye Bauer adalah seorang Data Scientist yang bekerja di Apple.Dia mendapatkan gelar Ph.D. nya dari University of Texas. Portofolio Jessie-Raye Bauer merupakan contoh portfolio yang cukup menarik tentang karena mencoba untuk menunjukkan kemana karier dalam analitik data dapat membawa kita.
Sama seperti banyak portofolio lain yang telah kita jelajahi, Jessie-Raye berfokus pada keahliannya, menambahkan sedikit kepribadian. Namun, portofolio nya terasa sangat akademis. Kita mungkin berekspektasi Data Scientist sekelas Jessie-Raye akan lebih pamer. Namun dia tidak perlu melakukannya.
Sebagai seorang Data Scientist di Apple, ia telah berada pada titik dalam karirnya di mana pengalamannya sebagian besar berbicara sendiri.
Tidak seperti banyak portofolio Data Science, Jessie-Raye tidak menyertakan link ke project yang ia kerjakan. Alih-alih menautkan langsung ke proyek GitHub atau menggunakan studi kasus tradisional, Jessie-Raye lebih memilih untuk memamerkan karyanya melalui blognya.
Hal ini memang lebih tepat untuk tingkat keahliannya. Kompleksitas pekerjaan yang dia lakukan cocok dengan media blog yang mendetail. Itu juga sesuai dengan latar belakang akademisnya.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Portfolio Data Member DQLab
Dengan belajar ilmu Data Analyst di DQLab, kamu akan mempelajari skill yang dibutuhkan untuk menghasilkan beragam portfolio. Ingin tau portfolio data yang dihasilkan oleh member DQLab. Simak Galeri Portfolio Data Member DQLab untuk melihat variasi topik, visualisasi interaktif, dan analisis yang dihasilkan.
Lihat lebih lengkap : Portfolio Data Member DQLab
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! atau ikuti DQLab LiveClass, sekarang!
- Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
- Bootcamp Data Analyst with Excel
- Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri