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

Cara Bangun Portofolio Data Analyst yang Efektif

Belajar Data Science di Rumah 28-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-03-2024-02-28-154731_x_Thumbnail800.jpg

Sebuah portofolio yang powerful memang dapat menjadi kunci untuk sukses dalam karier sebagai seorang data analyst. Selain menunjukkan keterampilan teknis, portofolio yang baik juga harus mampu menyoroti kemampuan untuk menerapkan analisis data dalam situasi dunia nyata. Hal ini bisa mencakup project-project yang telah dikerjakan, studi kasus yang menunjukkan pemecahan masalah nyata, atau bahkan kontribusi kita dalam project-project open source atau komunitas. 


Dengan terus menambahkan project-project  baru, menggali lebih dalam ke dalam teknologi dan metodologi terbaru, serta berkontribusi pada komunitas analisis data, kita dapat terus meningkatkan keterampilan dan pengetahuan. 


Hal ini tidak hanya akan meningkatkan daya tarik kita bagi calon recruiter atau klien, tetapi juga akan membantu untuk tetap relevan dan kompetitif dalam lingkungan kerja yang terus berubah dan berkembang. Dengan demikian, portofolio data analyst yang powerful tidak hanya akan membuka pintu, tetapi juga membantu kita untuk mempersiapkan diri untuk mengambil langkah selanjutnya dalam karier. 


Pada artikel kali ini, DQLab akan membagikan empat langkah kunci untuk membuat portofolio data analyst yang efektif.


1. Pilihkan Project yang Relevan dan Beragam

Data Analyst

Portofolio harus mencerminkan keahlian dan minat kita dalam analisis data. Pilihlah project-project  yang beragam dan relevan dengan bidang atau industri tertentu yang diminati. Misalnya, jika tertarik pada analisis keuangan, kita dapat menyertakan project-project  yang berkaitan dengan ramalan pasar, analisis risiko, atau optimasi portofolio investasi.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Tunjukkan Proses Kerja

Selain hasil akhir, penting untuk memperlihatkan proses kerja kita dalam menganalisis data. Hal ini bisa mencakup tahap pengumpulan data, pembersihan data, eksplorasi data, pemodelan, dan interpretasi hasil. Sertakan juga pemahaman tentang konteks bisnis atau permasalahan yang ingin kita selesaikan melalui analisis data.

Data Analyst


3. Visualisasikan Data Secara Efektif

Visualisasi data adalah kunci untuk menyampaikan temuan analisis dengan jelas dan mudah dipahami. Gunakan berbagai jenis grafik dan visualisasi yang sesuai dengan data kita, seperti bar chart, pie chart, hot maps, atau line chart. Pastikan untuk memberikan penjelasan yang memadai untuk setiap visualisasi dan fokus pada kejelasan dan kegunaan.

Data Analyst


4. Sertakan Analisis dan Narasi yang Mendalam

Selain menyajikan hasil analisis, berikan juga interpretasi dan narasi yang mendalam tentang temuan kita. Jelaskan metodologi yang digunakan, asumsi yang mendasarinya, serta implikasi bisnis dari hasil analisis tersebut. Ini akan membantu calon pengusaha atau atasan untuk memahami nilai tambah yang kita bawa ke meja kerja.


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


Dengan mengikuti langkah-langkah ini dan menyajikan project-project yang kuat dan beragam, kita dapat membuat portofolio data analyst yang memikat dan membantu dalam memperoleh peluang karir yang diinginkan. Ingatlah untuk terus memperbaiki dan meningkatkan portofolio seiring dengan pengalaman dan pengetahuan baru yang kita peroleh.


Yuk bangun portfolio data analyst bersama 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.


Penulis: Galuh Nurvinda K


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login