Bedah Portofolio Data Analyst untuk Perusahaan

Belakangan ini, portofolio data analyst menjadi salah satu dokumen pendukung ketika ingin melamar sebagai seorang praktisi data. Portofolio menggambarkan beragam karya yang berisi proyek-proyek data science yang telah dikerjakan. Adapun tujuan dari dibuatnya portofolio data analyst adalah menilai kemampuan dan keterampilan seorang profesional dalam memecahkan permasalahan yang dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma data science dan memberikan solusi yang dapat diimplementasikan.

Bagi dunia profesional, pastinya sudah tidak asing dengan portofolio data sebagai aplikasi penunjang. Namun, apa jadinya bagi seorang pemula yang ingin membuat portofolio tapi bingung acuan dan referensinya darimana? Salah satu cara yang bisa dilakukan oleh pemula untuk mengamati setiap detail isi portofolio adalah melakukan bedah portofolio data analyst. Melalui proses bedah portofolio data analyst, pemula data bisa membuat dan mengkompilasikan karya dengan portofolio yang outstanding dan memukau. 

Terus portofolio yang bagus itu seperti apa sih? Nah, melalui bedah portofolio kita bisa tahu gambaran dari elemen yang ada di dalam portofolio. Kali ini, DQLab akan berikan penjelasannya untuk upgrade portofolio kamu. 

1. Mengenal Bedah Portofolio Data Analyst

Bedah portofolio data analyst adalah proses yang sangat penting bagi seseorang atau tim yang ingin menunjukkan kemampuan dan keterampilan mereka di bidang data science. Dalam proses ini, tim ahli data akan melakukan evaluasi dan memberikan umpan balik yang berguna untuk meningkatkan kualitas portofolio dan kemampuan dalam melakukan analisis data. Melalui proses ini, seseorang dapat meningkatkan keterampilan dan kemampuan dalam melakukan analisis data dan memperbaiki portofolio mereka di masa depan.

Proses bedah portofolio data analyst dimulai dengan meninjau dan memahami portofolio yang diberikan oleh seseorang atau tim. Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk mengidentifikasi jenis proyek yang telah dilakukan, analisis yang dilakukan, dan teknik atau algoritma yang digunakan dalam menganalisis data.

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

2. Manfaat Portofolio Data Science 

Manfaat dari bedah portofolio data analyst adalah untuk meningkatkan kualitas portofolio dan kemampuan seseorang dalam melakukan analisis data. Melalui proses evaluasi dan umpan balik yang diberikan oleh tim ahli data, seseorang dapat memperbaiki dan mengembangkan portofolio yang dimilikinya, sehingga dapat menunjukkan kemampuan dan keterampilan yang lebih baik di bidang data science. Selain itu, hasil evaluasi dan umpan balik yang diberikan juga dapat menjadi pedoman untuk memperbaiki keterampilan dan kemampuan dalam melakukan analisis data di masa depan.

3. Hal-Hal yang Dipersiapkan dalam Bedah Portofolio Data Science

Sebelum melakukan bedah portofolio data analyst, ada beberapa hal yang perlu dipersiapkan, yaitu:

Memilih portofolio yang akan diuji

Langkah pertama adalah memilih portofolio yang akan diuji. Portofolio yang dipilih harus mencerminkan kemampuan seorang profesional dalam menyelesaikan proyek data science dari awal hingga akhir.

Menetapkan kriteria penilaian

Setelah memilih portofolio yang akan diuji, langkah selanjutnya adalah menetapkan kriteria penilaian. Kriteria penilaian harus mencakup kemampuan seorang profesional dalam merancang, menganalisis, dan menginterpretasi data.

Menetapkan pertanyaan penilaian

Setelah menetapkan kriteria penilaian, langkah selanjutnya adalah menetapkan pertanyaan penilaian. Pertanyaan penilaian harus terkait dengan kriteria penilaian dan harus dapat mengungkap kemampuan seorang profesional dalam menyelesaikan proyek data science.

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

4. Proses Bedah Portofolio Data Analyst

Setelah melakukan persiapan, adapun langkah selanjutnya adalah melaksanakan proses bedah portofolio data analyst. Berikut adalah serangkaian tahapan bedah portofolio yang dilakukan

Memahami Latar Belakang Proyek

Langkah pertama yaitu memahami latar belakang proyek. Hal ini dapat membantu dalam menentukan apakah proyek tersebut relevan dengan tujuan dan visi perusahaan.

Melihat Metodologi yang Digunakan

Langkah selanjutnya yaitu melihat metodologi yang digunakan dalam proyek. Metodologi dalam bedah portofolio data science harus didasarkan pada penelitian yang telah dilakukan dan harus dapat dipertanggungjawabkan.

Melihat Hasil Analisis Data

Setelah melihat aspek metodologi, langkah selanjutnya yaitu melihat hasil analisis data. Hasil analisis data harus dapat digunakan untuk membuat keputusan dan solusi yang dapat diimplementasikan.

Menilai Presentasi dan Komunikasi

Langkah terakhir adalah menilai presentasi dan komunikasi. Seorang profesional harus dapat menjelaskan proyek dengan jelas dan dapat memberikan jawaban atas pertanyaan yang diajukan.

Sahabat DQ pernah nggak sih kesulitan dalam membuat portofolio data? Atau bingung gimana sih cara bikinnya? Apalagi kalian yang pengen banget berkarir di dunia data, adanya portofolio justru sangat membantu banget nih biar skill kalian bisa show off dan menonjol di antara kandidat-kandidat lainnya. 

Buat kalian yang masih bingung, Sahabat DQ bisa mulai bangun portofolio data dengan signup di DQLab.id. Kebetulan DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT & mengutamakan pembelajaran praktik langsung yang dapat diterapkan di dunia nyata. 

Kapan lagi kan belajar data science sambil chat bareng layaknya platform ChatGPT? Dijamin bakalan seru. Yuk langsung aja belajar bareng di DQLab yaa! 

Penulis: Reyvan Maulid