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

4 Tips Ampuh Membuat Portofolio Data Analyst Ala DQLab

Belajar Data Science di Rumah 10-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-03-2024-05-11-082337_x_Thumbnail800.jpg

Dalam era digital yang semakin berkembang, profesi data analyst menjadi semakin penting dan diminati. Seiring dengan permintaan yang terus meningkat untuk profesional yang mampu mengurai dan memahami data, kebutuhan akan bukti konkret akan kemampuan analitis juga semakin meningkat. Inilah mengapa memiliki portofolio yang solid menjadi kunci dalam membangun karier sebagai seorang data analyst.


Portofolio bukan hanya sekadar kumpulan proyek-proyek yang telah diselesaikan, tetapi juga sebuah cerminan dari kemampuan analitis seseorang, proses kerja, dan hasil yang telah dicapai. Hal ini menjadi tools yang sangat efektif untuk memperlihatkan potensi sebenarnya dari seorang data analyst. Bagi para pemula di dunia analisis data, membangun portofolio yang dapat menggambarkan skill dan pemahaman kita mengenai dunia analisis data bukanlah sekadar pilihan, melainkan suatu keharusan.


Namun, membuat portfolio cukup tricky. Pada artikel kali ini, DQLab akan memberikan 4 tips membuat portfolio efektif untuk data analyst. 


1. Pilih Proyek-Proyek yang Diversifikasi

Saat memilih proyek-proyek untuk dimasukkan ke dalam portofolio, pastikan untuk memilih yang menunjukkan keahlian dan kemampuan yang beragam. Misalnya, dapat mencakup proyek-proyek tentang analisis data penjualan, ramalan permintaan, segmentasi pelanggan, atau analisis risiko. Proyek-proyek ini harus mencakup berbagai teknik analisis data, seperti pengolahan data, eksplorasi data, visualisasi data, dan pemodelan prediktif.

Data Analyst


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Gunakan Platform Open Source atau Publik

Kita dapat memanfaatkan platform-platform seperti GitHub, Kaggle, atau Tableau Public untuk menampilkan proyek-proyek secara terbuka. GitHub adalah tempat yang bagus untuk menyimpan dan berbagi kode-kode, sementara Kaggle menyediakan kompetisi dan dataset untuk berlatih dan menampilkan keterampilan analitis.


Tableau Public adalah platform visualisasi yang dapat membantu kita untuk membuat dan membagikan visualisasi data interaktif. Menyimpan proyek-proyek di platform-platform ini tidak hanya menunjukkan kemampuan teknis, tetapi juga menunjukkan kemauan untuk belajar dan berkolaborasi dengan komunitas.

Data AnalystData AnalystData Analyst


3.  Buat Dokumentasi yang Jelas

Setiap proyek dalam portofolio harus disertai dengan dokumentasi yang jelas dan terstruktur. Dokumentasi ini harus mencakup deskripsi proyek, tujuan analisis, dataset yang digunakan, metodologi yang diterapkan, hasil analisis, dan kesimpulan yang diambil. Pastikan untuk menjelaskan langkah-langkah analisis kita dengan detail sehingga pembaca dapat memahami pendekatan dan hasil yang kita capai.


4. Perbarui dan Tingkatkan Secara Berkala

Portofolio harus dinamis dan terus diperbarui dengan proyek-proyek terbaru dan keterampilan baru yang kita pelajari. Selain itu, kita dapat memperkaya portofolio dengan menambahkan ulasan atau testimonial dari rekan kerja, mentor, atau pelanggan yang puas dengan hasil kerja kita. Hal ini akan membantu membangun kepercayaan dan meningkatkan kredibilitas kita sebagai seorang Data Analyst.


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


Dalam dunia yang semakin kompetitif ini, memiliki portofolio data analyst yang kuat dapat menjadi keunggulan yang signifikan dalam mencari pekerjaan atau proyek-proyek freelance. Dengan memilih proyek-proyek yang beragam, memanfaatkan platform-platform publik, menyertakan dokumentasi yang jelas, dan terus memperbarui portofolio, kita dapat menarik perhatian dan memenangkan kepercayaan calon klien.


Masih bingung mencari proyek portfolio yang tepat? Yuk kerjakan proyek dari DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.


Penulis: Galuh Nurvinda K


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login