4 Platform Kekinian untuk Portofolio Data Analyst

Profesi data analyst saat ini banyak dibutuhkan oleh industri untuk mengolah data yang kemudian digunakan untuk pengambilan keputusan. Untuk dapat berkarir di bidang data, Sahabat DQ perlu memiliki portofolio yang meyakinkan. Sebuah portofolio dapat menjadi acuan bagi rekruter untuk melihat pengalaman kerja dan skills yang dimiliki. Selain itu, portofolio juga dapat digunakan untuk membangun personal branding yang profesional. Tidak hanya itu, portofolio juga penting untuk menjadi jurnal perkembangan skill yang selalu selalu diupdate mengikuti kebutuhan industri.

Portofolio data analyst haruslah dapat diakses dengan mudah sehingga semakin banyak orang yang mengenal kemampuan Sahabat DQ. Semakin tersebar luas, semakin besar peluang Sahabat DQ untuk berkarir di bidang data. Saat ini sudah banyak platform yang bisa Sahabat DQ gunakan untuk mempublikasikan portofolio. Apa saja platform tersebut? Yuk simak penjelasan di bawah ini!

1. Kaggle

Kaggle adalah salah satu platform komunitas online untuk praktisi data. Platform ini biasanya digunakan untuk berkolaborasi dengan praktisi data lain, mencari dan mempublikasikan dataset, mempublikasikan notebooks, dan bahkan digunakan untuk menyelenggarakan kompetisi di ilmu data. Kaggle dikenal dengan kumpulan dataset dari beragam industri sehingga cocok digunakan sebagai sumber untuk mengimplementasikan dan mengasah kemampuan data bagi pemula. Hal ini karena terkadang data pada Kaggle sudah cukup bersih dan terstruktur sehingga tidak dibutuhkan penanganan preprocessing yang cukup kompleks. 

Salah satu cara yang bisa dilakukan untuk mempublikasikan portofolio adalah dengan mengikuti kompetisinya. Pertama, kalian harus registrasi terlebih dulu di Kaggle untuk memiliki akun. Bisa menggunakan akun Google yang sudah ada atau email.Ikuti panduan mendaftar akun. Jika sudah memiliki akun, kalian bisa memilih bagian Competition untuk mulai membangun portofolio.

Kemudian, pilih salah satu kompetisi yang ingin kalian coba. Akan muncul halaman deskripsi kompetisi tersebut. Klik Join Competition.

Namun biasanya kompetisi memiliki tingkat atau level konteks yang cukup sulit. Bagi kalian yang pemula bisa saja memulai dengan mendownload dataset yang ada pada Kaggle dan menyelesaikan permasalahan tersebut. 

Pilih salah satu dataset, maka akan muncul halaman deskripsi dataset.

Ada dua opsi mengerjakannya. Jika Sahabat DQ memiliki workspace sendiri seperti Jupyter atau Visual Studio Code, kalian bisa mendownload datasetnya dan melakukan analisis di workspace yang sudah terinstall terpisah. Namun, jika kalian belum memilikinya, bisa dengan memilih New Notebook. Secara otomatis, Kaggle akan menyediakan Live Code Editor seperti berikut ini.

Sahabat DQ dengan mudah dapat melakukan analisis dan membangun portofolio secara langsung di website Kaggle.

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

2. GitHub

GitHub adalah website yang berbasis cloud service sehingga mempermudah para developer dan praktisi data untuk menyimpan serta manajemen repositori kode yang dilakukan. Fitur kolaborasi juga disediakan oleh GitHub namun cukup banyak istilah yang mungkin kurang dipahami oleh pemula. Sebelum menjelaskan detail istilah tersebut, Sahabat DQ perlu memiliki akun GitHub dengan registrasi terlebih dahulu.

Ikuti langkah-langkah registrasi seperti verifikasi email, verifikasi password, verifikasi bukan robot, dan sebagainya. Selanjutnya mulai buat portofoliomu dengan memilih New Repository

Kemudian isi beberapa identitas yang dibutuhkan. Diantaranya repository name, Description, Setting Public/Privat. Jika sudah Create Repository. 

Sahabat DQ sudah memiliki satu repository yang bisa digunakan untuk publikasi portofolio. Nantinya akan ada dua pilihan, membuat code dari GitHub langsung (creating a new file) atau upload file notebook yang kalian sudah miliki. Berikut tampilan creating new file.

3. Medium

Bagi kalian yang suka menulis dan ingin menunjukkan kemampuan lebih dari sekedar menganalisis menggunakan tools data analyst, Medium adalah platform yang cocok. Medium adalah platform blogging sehingga bisa digunakan untuk menjelaskan lebih rinci proses analisis data yang kalian lakukan. Medium juga cukup dikenal oleh semua kalangan dan bersifat gratis sehingga dapat menjangkau lebih banyak audiens. Tidak ada cara khusus untuk menampilkan portofolio pada Medium. Kalian hanya memerlukan akun Medium, dan memulai menulis sesuai kebutuhan. Kalian bisa mendaftar dengan menggunakan beberapa akun sosial media atau email yang kalian punya.

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

4. LinkedIn

LinkedIn adalah media sosial untuk kebutuhan profesional. Di sini kalian bisa berkoneksi dengan beragam jenis profesi. Sehingga menggunakan LinkedIn sebagai media publikasi portofolio adalah keputusan yang tepat. Seperti halnya media sosial lain, LinkedIn lebih berfokus pada berbagi ilmu yang dikemas secara ringkas. Bagi Sahabat DQ, LinkedIn bisa digunakan untuk mempromosikan atau menyebarluaskan portofolio yang sudah kalian bangun di Medium, GitHub, atau Kaggle. Kalian dapat menambahkan link dari platform tersebut. Jika Sahabat DQ belum memiliki akun LinkedIn, cara registrasinya pun mudah. Kalian tinggal menyiapkan email dan password. 

Nah, apakah Sahabat DQ sudah ada gambaran terkait portofolio yang akan dibuat untuk persiapan karir menjadi Data Analyst? Jangan khawatir jika kalian bingung mencari sumber portofolio lainnya. Di DQLab, kalian akan mendapatkan beragam contoh studi kasus yang bisa digunakan untuk menambah portofolio kalian. 

Tidak hanya menyelesaikan secara otodidak, kalian juga akan dibantu secara bertahap sampai paham untuk menyelesaikan studi kasus tersebut. Menariknya Sahabat DQ tidak perlu install aplikasi lagi karena sudah dilengkapi dengan Live Code Editor, loh. Yuk segera Sign Up dan perbanyak portofolio kalian dengan belajar bersama DQLab!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya