JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 10 Jam 23 Menit 57 Detik

Bangun Porftolio Data Analyst dengan 4 Platform Ini

Belajar Data Science di Rumah 18-April-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3c61187df0417ee5f1f4589c8f0cfe64_x_Thumbnail800.jpeg

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

Data Analyst

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.


Data Analyst


Ikuti panduan mendaftar akun. Jika sudah memiliki akun, kalian bisa memilih bagian Competition untuk mulai membangun portofolio.


Data Analyst


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. 


Data Analyst


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


Data Analyst


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.


Data Analyst


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. Medium

Data Analyst

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.


Data Analyst



Selanjutnya, Sahabat DQ tinggal klik ikon Write di pojok kanan atas.


Data Analyst


Kalian sudah bisa melakukan publikasi portofolio data analyst yang ingin ditunjukkan. 



Data Analyst


Berikut contoh cuplikan portofolio yang dipublikasikan di Medium.


Data Analyst



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


3. GitHub

Data Analyst

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.


Data Analyst


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. 



4. LinkedIn

Data Analyst

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. 


5. Saatnya Bangun Portfolio Data Analyst Bersama DQLab!

Ternyata, ada banyak platform yang bisa kamu gunakan untuk membangun portfolio data analyst. Saat membuat portfolio tersebut, kamu tentu memerlukan skill dan project data real yang terjadi di industri. 


Bersama DQLab, kamu bisa mempelajari skill, tools, dan banyak hal mengenai Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based yang ramah pemula! Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif! Tunggu apa lagi? sign up sekarang di DQLab.id 


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login