PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
0 Hari 3 Jam 32 Menit 31 Detik

5 Skill Wajib Tercantum pada Portofolio Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 15-Juli-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-03-2024-08-13-145452_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Dalam era digital saat ini, data menjadi aset berharga bagi pengambilan keputusan di berbagai industri. Sehingga tidak heran jika posisi data analyst semakin banyak dibutuhkan. Untuk bisa menunjukkan kemampuan kalian dan terlihat berbeda dari kandidat-kandidat lainnya, portofolio yang menarik menjadi kunci utama.


Portofolio ini tidak hanya sekadar kumpulan proyek, tetapi juga cerminan dari keterampilan dan kemampuan teknis yang kalian miliki. Jangan sampai ketinggalan, ini 5 skill wajib yang harus tercantum pada portofolio data analyst!


1. Pengolahan Data (Data Wrangling)



Pengolahan data atau data wrangling adalah keterampilan penting bagi setiap Data Analyst. Proses ini melibatkan pembersihan dan transformasi data mentah menjadi format yang lebih mudah dianalisis. Sebelum melakukan analisis yang mendalam, data sering kali harus dibersihkan dari error, duplikasi, atau nilai yang hilang.


Selain itu, data mungkin perlu diubah bentuknya, digabungkan dengan set data lain, atau diperkaya dengan informasi tambahan. Keterampilan dalam menggunakan tools seperti Python (dengan Pandas dan NumPy), R, dan Excel sangat penting dalam tahap ini. Data yang bersih dan terstruktur adalah fondasi dari setiap analisis yang akurat.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Analisis Data (Data Analysis)

Setelah data dipersiapkan dengan baik, langkah selanjutnya adalah melakukan analisis data. Analisis data mencakup berbagai metode statistik dan analitis untuk memahami pola, tren, dan hubungan dalam data. Keterampilan ini melibatkan penggunaan teknik seperti regresi, analisis korelasi, dan uji hipotesis untuk mengungkap insight yang berharga.


Dalam portofolio, menampilkan proyek yang menggunakan tools seperti Python (dengan SciPy dan StatsModels), R, dapat menunjukkan kemampuan analitis. Analisis yang tepat dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data yang telah diinterpretasikan dengan benar.


3. Visualisasi Data (Data Visualization)

Visualisasi data adalah keterampilan yang tidak kalah pentingnya dalam portofolio seorang Data Analyst. Kemampuan untuk menyajikan data secara visual melalui grafik, peta, dan dashboard membuat informasi lebih mudah dipahami oleh audiens non-teknis. Visualisasi yang baik tidak hanya mempercantik laporan, tetapi juga membantu mengkomunikasikan temuan data secara efektif.


Tools seperti Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, dan Power BI sering digunakan untuk membuat visualisasi yang informatif dan menarik. Menampilkan proyek yang menggabungkan berbagai jenis visualisasi data dapat menunjukkan kemampuan kalian dalam menyampaikan informasi dengan cara yang menarik.


4. Pemrograman (Programming)

Pemrograman adalah keterampilan dasar yang harus dimiliki oleh setiap Data Analyst. Penguasaan bahasa pemrograman seperti Python atau R sangat penting dalam proses analisis data. Dengan keterampilan pemrograman, kalian dapat menulis skrip untuk mengotomatisasi tugas-tugas berulang, membuat model prediktif, dan melakukan analisis yang kompleks.


Selain itu, pemrograman memungkinkan kalian untuk bekerja dengan berbagai format data dan tools analitis. Dalam portofolio, tunjukkan proyek yang melibatkan coding, penggunaan library seperti Pandas, NumPy, dan SciKit-Learn, serta penerapan algoritma dasar sehingga memberikan kesan bahwa kalian memiliki keahlian teknis yang solid.


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


5. Query Data (Data Querying)

Keterampilan dalam query data, terutama menggunakan SQL, adalah aspek penting lain yang harus ditampilkan dalam portofolio Data Analyst. SQL (Structured Query Language) adalah bahasa standar untuk mengelola dan memanipulasi database relasional. Kemampuan untuk menulis query SQL yang efisien memungkinkan kalian untuk mengambil, menggabungkan, dan menganalisis data dari berbagai sumber.


Selain SQL, pengetahuan tentang database non-relasional seperti MongoDB juga dapat menjadi nilai tambah. Menunjukkan proyek yang melibatkan query kompleks dan optimasi query dalam portofolio akan memperlihatkan kemampuan kalian dalam mengelola data besar dan melakukan analisis yang tepat.


Dari pengolahan data hingga menyajikan hasil analisis dengan visualisasi yang menarik, setiap keterampilan ini harus kalian cantumkan pada portofolio. Nah, tentunya untuk bisa membangun portofolio data analyst yang baik, kalian membutuhkan banyak ide, bukan? 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! 

Mulai Belajar
Skill Data Analyst Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajar & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Analyst.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login