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

Apa Saja Elemen Portofolio Data Analyst?

Belajar Data Science di Rumah 31-Mei-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/88e4dbb572f6cce780dcf3328f1be12b_x_Thumbnail800.jpeg

Profesi data analyst merupakan salah satu profesi yang berkaitan dengan data yang secara umum tugasnya menganalisis data menggunakan tools maupun algoritma data science. Data analyst ini dibutuhkan oleh berbagai bidang industri terutama di era perkembangan teknologi yang semakin canggih. Saat ini pun telah banyak informasi mengenai portofolio data analyst yang menjadi salah satu nilai plus bagi calon data analyst pada saat melamar pekerjaan.


Portofolio data analyst merupakan salah satu berkas penting yang perlu dilampirkan pada saat melamar pekerjaan. Portofolio data ini analyst ini dapat dikatakan juga sebagai tempat pembuktian diri mengenai skill atau kemampuan kita dalam menganalisis data untuk menyelesaikan suatu permasalahan tertentu. Kita pun perlu selalu mengupdate portofolio data analyst agar pembaca mengetahui sejauh mana kemampuan kita, Pada artikel kali ini kita akan mengetahui elemen apa saja yang perlu dicantumkan dalam portofolio data.


1. Profil Diri

Profil diri atau identitas diri merupakan suatu bagian penting dalam hal apapun. Walaupun kita tidak perlu mencantumkan profil diri secara terperinci, setidaknya pembaca mengetahui identitas sewajarnya terkait pemilik portofolio data. Dengan begitu pembaca dapat memiliki gambaran secara singkat terkait penulis. Pada bagian ini penulis dapat menjelaskan secara singkat alasan tertarik dalam bidang data analytics dan identitas diri terkait riwayat pendidikan.

Data Analyst


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


2. Project yang Dikerjakan

Project atau studi kasus yang pernah dikerjakan sebelumnya merupakan poin penting yang tentunya akan diperhatikan oleh pembaca. Pembaca akan memperhatikan secara seksama project apa saja yang dikerjakan, mulai dari keberagaman studi kasus, teknik analisis data yang digunakan, hasil analisis data, serta penyampaian maupun tampilan visualisasi data dari project tersebut. Oleh karena itu penulis perlu benar-benar menampilkan project yang pernah dikerjakan secara singkat, jelas dan menarik.

Data Analyst


3. Tautan Link Hasil Project

Pada bagian sebelumnya telah dijelaskan bahwa salah satu elemen yang harus dicantumkan dalam portofolio data adalah daftar project apa saja yang dikerjakan. Namun ada kalanya portofolio data ini terbatas oleh tempat yang tidak cukup banyak. Hal ini bisa jadi membingungkan para penulis yang telah memiliki banyak pengalaman dalam menganalisis data. Untuk menyiasatinya, penulis dapat memilih beberapa project saja yang ditampilkan dalam portofolio dan menambahkan tautan link yang berisi daftar project lainnya sehingga pembaca dapat mengunjungi tautan link tersebut jika ingin mengetahui project lainnya.


4. Testimoni Klien

Pada saat kita melakukan transaksi online maupun offline, tidak jarang kita akan mencari tahu testimoni pelanggan atau customer yang pernah menggunakan jasa atau mengonsumsi suatu produk. Hal ini dapat diterapkan dalam portofolio data. Penulis dapat mencantumkan review dari pihak yang pernah menggunakan jasa analisis data. Dengan begitu pembaca dapat mengetahui sudut pandang orang lain terkait cara kerja penulis dalam menganalisis data.

Data Analyst


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


Portofolio data analyst merupakan salah satu nilai plus bagi seorang data analyst pada saat melampirkan berbagai berkas dalam melamar kerja. Kamu bisa mulai membangun portofolio data dengan mengerjakan project-project singka yang bisa kamu coba di DQLab


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup 


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login