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

4 Tools Gratis Bangun Portofolio Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 06-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-03-2023-11-08-141708_x_Thumbnail800.jpg

Membangun portofolio data analyst sering kali membuat bingung terutama ketika memilih tools. Sebagai pemula, tentu kalian cenderung memilih platform yang mudah diakses, ramah untuk pemula, dan gratis. Nah, jangan khawatir karena sebenarnya ada sejumlah tools yang memberikan kemudahan tersebut loh!


Di artikel ini akan dibahas empat tools gratis yang bisa SahabatDQ gunakan untuk membuat portofolio data analyst. Di antaranya Tableau, Power BI, Google Data Studio, dan Datawrapper. Masing-masing tentunya memiliki kelebihan yang bisa kalian pertimbangkan untuk menjadi tools membuat portofolio. Yuk, langsung simak di pembahasan berikut ini!


1. Tableau

Data Analyst

Tableau adalah sebuah aplikasi visualisasi data yang bisa kalian gunakan untuk membuat grafik, tabel, dan dashboard interaktif. Tools ini mampu mengimpor data dari berbagai sumber, seperti spreadsheet, database, atau file teks, dan dengan mudah mengubahnya menjadi visualisasi yang informatif dan mudah dimengerti.


Tableau dikenal dengan interface yang sederhana dan user-friendly. Jadi, sangat cocok untuk SahabatDQ yang baru memulai membuat portofolio data analyst. Kalian cukup melakukan drag and drop tanpa perlu menguasai suatu bahasa pemrograman khusus untuk menghasilkan visualisasi data.


Tidak hanya sederhana, tools ini juga menyediakan jenis diagram yang cukup lengkap. Seperti diagram batang, pie chart, heat map, dan masih banyak lagi. Jadi, kalian bisa dengan mudah mengeksplorasi data dengan cara yang kreatif dan menarik perhatian audiens.


Selain itu, tools ini juga memberikan interaktivitas yang tinggi. Apa maksudnya? Kalian dapat membuat filter, parameter, dan cara-cara lain sehingga proses analisis dan eksplorasi data lebih mendalam. Dengan kata lain, melalui Tableau kalian tidak hanya membuat beragam visual data tapi juga bisa memberikan insight yang lebih berguna bagi pembaca.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Google Data Studio

Data Analyst

Google sendiri juga memiliki tools yang bisa kalian andalkan, yaitu Google Data Studio. Tools ini memiliki keunggulan untuk bisa diintegrasikan dengan produk Google lainnya seperti Google Sheets dan Google Analytics.


Sama halnya dengan Tableau, kalian cukup melakukan drag and drop sehingga mempercepat proses pembuatan portfolio data analyst. Interface yang dimiliki pun juga cukup ramah untuk pemula jadi kalian bisa memulai membuat portfolio tanpa harus berlama-lama mempelajari fitur yang ada.


Google Data Studio juga dirancang untuk kolaborasi tim. Jadi, kalian bisa dengan mudah dapat berbagi laporan dan dashboard jika portofolio yang dibangun merupakan hasil kerja sama berbagai pihak. Dengan ini, kalian bisa menambahkan orang lain untuk melihat atau mengedit laporan secara real-time, memfasilitasi kerja tim yang efisien dan kolaboratif.


3. Power BI

Data Analyst

Power BI tools data analysis yang dikembangkan oleh Microsoft. Dengan Power BI, kalian bisa impor data dari berbagai sumber seperti spreadsheet, basis data, layanan cloud, dan banyak lagi, sehingga lebih mudah mengakses dan mengolah data dari berbagai platform.


Kalian juga bisa mengimpor data langsung dari Excel, SQL Server, dan berbagai layanan Microsoft 365 pada Power BI. Bahkan tools satu ini juga berintegrasi dengan layanan cloud seperti Azure. Jadi, proses menyimpan data di lingkungan cloud lebih aman dan terpercaya.


Integrasi ini memudahkan SahabatDQ yang sudah terbiasa dengan ekosistem Microsoft untuk mengakses dan mengelola data dengan lancar, menghemat waktu dan usaha dalam proses membuat portofolio data analyst.


Kelebihan lainnya, Power BI bisa digunakan untuk membuat visualisasi data yang interaktif dan dinamis. Kalian dapat membuat grafik, tabel, dan dashboard yang responsif dengan filter dan elemen-elemen interaktif lainnya.


Dengan fitur ini, kalian bisa membuat visualisasi yang menarik dan informatif. Selain itu, Power BI menyediakan berbagai jenis visualisasi yang dapat disesuaikan, termasuk heatmap, treemap, dan diagram sankey, memberikan fleksibilitas untuk mengeksplorasi data dan memilih representasi visual yang paling sesuai dengan portofolio yang ingin ditunjukkan.


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


4. Datawrapper

Data Analyst


Dibandingkan dengan beberapa tools visualisasi data lainnya, Datawrapper menawarkan antarmuka yang sangat sederhana dan tidak memerlukan pengetahuan teknis yang mendalam. Jadi cocok untuk SahabatDQ, terutama yang baru memulai membuat portofolio data analyst yang menarik dan informatif.


Selain itu, Datawrapper menyediakan berbagai jenis visualisasi yang dapat diakses, termasuk diagram batang, pie chart, scatter plot, dan peta interaktif. Kalian dapat memilih visualisasi yang paling sesuai untuk mewakili data dengan jelas.


Kelebihan lain dari Datawrapper adalah bersifat fleksibel. Bisa digunakan mulai dari komputer hingga smartphone. Jadi visualisasi data yang dibuat dapat diakses dengan mudah di berbagai platform. Dengan kecepatan dan kejelasan dalam pembuatan visualisasi data, Datawrapper adalah tools yang sangat cocok untuk kalian yang ingin membangun portofolio dengan cara yang sederhana namun efektif.


Nah, tentunya untuk bisa membangun portofolio data analyst yang baik, kalian membutuhkan banyak ide dari berbagai industri, bukan? Nah DQLab bisa menjadi sumber ide portofolio tersebut. Modul pembelajaran diatur sehingga pemula dapat mempelajari hal mendasar terlebih dahulu untuk memperkuat pengetahuannya.


Selanjutnya akan diberikan beberapa studi kasus yang memperluas pemahaman kalian dan mengaplikasikannya ke permasalahan yang bervariasi. Untuk pemula yang tidak memiliki latar belakang IT pun dimudahkan dengan Live Code Editor sehingga tidak perlu install aplikasi ketika harus praktik coding. 


Bahkan modul di DQLab diintegrasikan dengan ChatGPT loh. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan ikuti Bootcamp Data Analyst with Python & SQL bersama DQLab LiveClass! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya  


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login