Boost Karir dengan Portfolio Data Analyst Keren!
Pernah kepikiran gimana caranya bikin portfolio data analyst yang bikin kamu stand out? Di dunia kerja yang penuh persaingan, punya portofolio yang kece dan up-to-date itu wajib banget. Portfolio ini nggak cuma menunjukkan skill kamu dalam analisis data, tapi juga kreativitas dan cara kamu memecahkan masalah. Dalam artikel ini, kita bakal bahas contoh-contoh konten yang bisa kamu masukkan ke dalam portfolio data analyst kamu, mulai dari data geospasial hingga analisis tren sosial media.
Buat kamu yang baru mulai, mungkin terasa menakutkan untuk memulai. Tapi tenang aja, kita bakal kupas tuntas cara membuat portfolio data analyst yang bikin recruiter jatuh hati. Yuk, kita mulai dari dasar-dasarnya dulu dan lihat apa aja sih yang bisa kamu tambahin ke dalam portfolio kamu!
1. Analisis Data Geospasial
Salah satu contoh konten yang bisa bikin portfolio kamu standout adalah analisis data geospasial. Misalnya, kamu bisa menganalisis data lokasi untuk menentukan area terbaik membuka toko baru. Gunakan tools seperti QGIS atau ArcGIS untuk memvisualisasikan data kamu. Tunjukkan bagaimana kamu bisa menggunakan data ini untuk membuat keputusan strategis.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Analisis Tren Sosial Media
Dengan banyaknya data dari platform sosial media, kamu bisa melakukan analisis tren. Misalnya, kamu bisa menganalisis hashtag populer atau sentiment analisis dari tweet tentang brand tertentu. Tools seperti Twitter API dan Google Trends bisa membantu kamu dalam mengumpulkan dan menganalisis data ini. Ini menunjukkan bahwa kamu bisa bekerja dengan data tidak terstruktur dan menghasilkan insight yang berharga.
3. Analisis Penjualan
Salah satu analisis yang sangat dihargai dalam dunia bisnis adalah analisis penjualan. Kamu bisa menganalisis data penjualan dari sebuah toko untuk menentukan produk mana yang paling laris atau waktu terbaik untuk promosi. Gunakan Excel atau Python untuk memproses data dan buat visualisasi yang menarik dengan Tableau atau Power BI.
4. Analisis Customer Feedback
Mengumpulkan dan menganalisis feedback dari pelanggan bisa memberi insight yang sangat berharga untuk meningkatkan layanan atau produk. Kamu bisa menggunakan teks mining untuk menganalisis review produk di e-commerce. Tools seperti NLTK di Python bisa membantu kamu mengkategorikan sentimen pelanggan dan menemukan area untuk perbaikan.
5. Analisis Keuangan
Data keuangan juga bisa jadi konten yang menarik untuk portfolio kamu. Kamu bisa menganalisis laporan keuangan perusahaan untuk mengidentifikasi tren pengeluaran, pendapatan, dan profitabilitas. Gunakan Excel atau R untuk memproses data keuangan dan buat visualisasi yang membantu dalam memahami kondisi keuangan perusahaan. Analisis ini bisa sangat berguna untuk menunjukkan kemampuan kamu dalam bekerja dengan data angka dan memberikan insight yang berharga.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Dalam dunia yang semakin kompetitif ini, memiliki portofolio data analyst yang kuat dapat menjadi keunggulan yang signifikan dalam mencari pekerjaan atau proyek-proyek freelance. Dengan memilih proyek-proyek yang beragam, memanfaatkan platform-platform publik, menyertakan dokumentasi yang jelas, dan terus memperbarui portofolio, kita dapat menarik perhatian dan memenangkan kepercayaan calon klien.
Masih bingung mencari proyek portfolio yang tepat? Yuk kerjakan proyek dari DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.