Bedah Portofolio Data Analyst di Industri Perbankan

Portofolio di bidang data analyst menjadi salah satu aspek penting untuk menunjukkan kemampuan kalian. Terlebih dengan semakin ketatnya persaingan pencarian kerja, maka penting untuk menonjolkan atau menawarkan hal yang berbeda dalam portofolio. Oleh karena itu, artikel kali ini dibuat untuk membantu SahabatDQ memiliki gambaran portofolio yang menarik dan dapat memikat para recruiter khususnya di sektor perbankan. Cari tahu selengkapnya di sini!

1. Pemahaman Tujuan Proyek

Dalam industri perbankan, data analyst sering berkaitan dengan risiko kredit, deteksi penipuan, analisis keuangan, dan optimasi operasional. Dengan memahami tujuan proyek, kalian dapat menunjukkan bagaimana kemampuan analisis kalian bisa relevan dan dapat diaplikasikan untuk menyelesaikan masalah spesifik di sektor ini.

Karena industri ini juga bisa dibilang cukup sensitif, maka diperlukan pemahaman yang spesifik dan seringkali kompleks, seperti model prediksi risiko atau algoritma machine learning untuk deteksi penipuan. Memahami tujuan proyek memungkinkan kalian memilih alat dan metodologi yang paling sesuai untuk tugas tersebut. Selain itu, dengan pemahaman yang jelas tentang tujuan proyek, kalian bisa menyusun portofolio yang menunjukkan proyek yang relevan dan memberikan hasil yang signifikan.

Kalian bisa menggunakan contoh berikut sebagai referensi. “Dalam proyek ini, tujuan utamanya untuk mengembangkan model prediktif yang canggih untuk menilai risiko kredit nasabah. Tujuan ini muncul dari kebutuhan bank untuk mengoptimalkan proses pemberian kredit dengan menurunkan risiko default. Model dirancang dengan mengintegrasikan berbagai jenis data, termasuk histori kredit, transaksi keuangan, data demografis, dan perilaku pembayaran nasabah.”

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Pendekatan Metode yang Digunakan

Industri perbankan sangat bergantung pada analisis data yang akurat dan metodologi yang canggih. Dengan menyertakan pendekatan metode yang digunakan, kalian menunjukkan pemahaman mendalam tentang berbagai teknik analitis dan tools yang relevan, seperti pemodelan statistik, machine learning, dan data mining.

Selain itu, dengan menyajikan metode yang digunakan, kalian juga menunjukkan bahwa analisis telah didasarkan pada prinsip-prinsip ilmiah yang dapat dipercaya, yang sangat penting dalam membuat keputusan berbasis data sehingga mempengaruhi operasional perbankan secara signifikan.

Ini contoh penjelasan metode yang digunakan dalam suatu portofolio data analyst. “Dalam proyek analisis risiko kredit, saya menggunakan Python untuk eksplorasi data awal, termasuk pembersihan dan normalisasi data. Saya menerapkan Regresi Logistik dan Random Forest dari Scikit-Learn untuk membangun model prediktif, dengan seleksi fitur menggunakan Recursive Feature Elimination untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi overfitting. Validasi silang dan analisis ROC-AUC digunakan untuk memverifikasi kinerja model.”

3. Analisis dan Interpretasi Hasil

Di industri perbankan, keputusan sering diambil berdasarkan analisis data. Dengan menyertakan analisis dan interpretasi hasil, kalian menunjukkan kalau kalian tidak hanya mampu mengumpulkan dan memproses data, tetapi juga mampu mengubah data tersebut menjadi insight yang berharga dan dapat diimplementasikan.

Stakeholder juga sering membutuhkan kejelasan dan kepercayaan dalam keputusan yang diambil. Dengan menyertakan interpretasi hasil, kalian memberikan bukti bahwa analisis kalian akurat, dapat dipercaya, dan relevan dengan kebutuhan bisnis. 

Menyertakan analisis dan interpretasi hasil juga memperlihatkan bahwa kalian tidak hanya memiliki keterampilan teknis, tetapi juga pemahaman yang mendalam tentang konteks bisnis perbankan dan bagaimana data dapat digunakan untuk mendukung tujuan bisnis.

Ini contoh paragraf analisis dan interpretasi hasil yang bisa kalian modifikasi. “Dalam proyek analisis risiko kredit, saya mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang mempengaruhi default kredit melalui model prediktif. Analisis menunjukkan bahwa histori pembayaran yang buruk dan rasio hutang terhadap pendapatan yang tinggi adalah prediktor terkuat untuk default. Saya menafsirkan ini sebagai indikator bahwa manajemen keuangan pribadi nasabah memainkan peran signifikan dalam risiko kredit.”

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

4. Rekomendasi Upaya Strategis

Menyertakan rekomendasi strategis dalam portofolio menunjukkan kalau kalian tidak hanya mampu mengumpulkan dan menganalisis data, tetapi juga memiliki kemampuan untuk menggunakan insight tersebut dalam perencanaan strategis dan pengambilan keputusan.

Rekomendasi strategis juga membuktikan kalian mengerti bagaimana menerjemahkan hasil analisis data untuk meningkatkan keuntungan bisnis. Hal ini penting di industri perbankan, di mana keputusan harus mendukung tujuan bisnis seperti peningkatan pendapatan, efisiensi operasional, atau mitigasi risiko.

Selain itu, dengan menyertakan rekomendasi, kalian menunjukkan kemampuan untuk berkolaborasi dengan berbagai departemen dan stakeholder. Ini penting dalam industri perbankan, di mana kerjasama lintas departemen sering diperlukan untuk implementasi strategi yang efektif.

Berikut contoh paragraf rekomendasi yang bisa kalian gunakan sebagai referensi. “Dalam proyek analisis tren transaksi nasabah, saya menemukan pola transaksi yang berulang yang menunjukkan peluang untuk penawaran produk yang lebih terpersonalisasi.

Berdasarkan analisis ini, saya merekomendasikan pengembangan sistem rekomendasi yang menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menargetkan nasabah dengan produk keuangan yang sesuai dengan kebiasaan dan kebutuhan mereka.”

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! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya