Hal Pertama Persiapan untuk Portofolio Data Analyst

Memiliki portofolio data analyst adalah kunci untuk menarik perhatian calon klien atau perekrut di suatu perusahaan. Tak hanya menunjukkan kemampuan analitis si pelamar, namun ketika kamu berani untuk melamar posisi sebagai data analyst, portfolio ini bisa menjadi salah satu penciri utama yang membedakan kamu dengan kandidat lainnya.

Berikut adalah beberapa hal yang perlu kamu siapkan ketika berniat untuk membangun portofolio data analyst untuk menunjang karir kamu. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Pemilihan Proyek yang Menarik

Ketika kamu ingin membuat portofolio data analyst, hal yang perlu kamu perhatikan adalah pilihlah proyek-proyek yang menunjukkan beragam kemampuan analisis kamu. Misalnya dalam satu portofolio kamu tidak hanya fokus untuk menonjolkan proyek seputar analisis data saja. Kamu bisa kombinasikan dengan proyek-proyek lain seperti visualisasi data, pemodelan prediktif, maupun penggunaan tema spesifik seperti analisis statistik dan machine learning. 

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Deskripsi Singkat dan Jelas

Setiap proyek yang kamu lampirkan tentunya harus dilengkapi dengan deskripsi singkat namun jelas. Jelaskan permasalahan yang ingin kamu selesaikan, metode analisis apa yang kamu gunakan, maupun insight atau rekomendasi yang nantinya dihasilkan dari analisis tersebut. Misalnya, jika kamu telah melakukan analisis untuk mengoptimalkan strategi pemasaran digital suatu perusahaan, deskripsi proyekmu bisa mencakup:

Permasalahan yang Ingin Diselesaikan:

Proyek ini bertujuan untuk meningkatkan ROI (Return on Investment) dari kampanye pemasaran digital perusahaan XYZ.

Metode Analisis yang Digunakan:

Metode yang digunakan termasuk analisis data historis kampanye, segmentasi audiens menggunakan teknik clustering, dan penggunaan model prediktif untuk memprediksi performa kampanye di masa depan.

Insight atau Rekomendasi yang Dihasilkan:

Dari analisis ini, ditemukan bahwa segmentasi audiens yang lebih terfokus dapat meningkatkan konversi hingga 15%. Rekomendasi termasuk untuk fokus pada target audiens yang lebih spesifik dan menggunakan strategi personalisasi yang lebih mendalam dalam konten kampanye.

Dengan pendekatan yang terstruktur seperti ini, portofolio kamu tidak hanya menunjukkan keterampilan analitis tetapi juga kemampuan untuk merancang solusi yang berdampak positif bagi bisnis atau organisasi yang kamu dukung.

3. Cantumkan Visualisasi yang Menarik

Agar portofolio data analyst terlihat lebih menarik, alangkah lebih baiknya jika kamu bisa menyertakan visualisasi data sebagai pendukungnya. Visualisasi data tidak hanya memperindah presentasi analisis yang kamu lakukan, tetapi juga membantu audiens untuk lebih mudah memahami informasi yang disajikan.

Grafik, diagram, dan dashboard interaktif dapat mengubah data mentah menjadi cerita yang kuat dan memukau, menyoroti pola-pola, tren, dan insight-insight kunci yang kamu temukan dalam analisis data. Dengan visualisasi yang efektif, kamu dapat memberikan bukti nyata tentang kemampuan analitis dan kemahiran komunikasi data kamu, yang merupakan aset berharga dalam karir sebagai seorang data analyst.

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

4. Kesesuaian dengan Industri atau Peran yang Dicari

Terakhir, pastikan portofolio data analyst buatan kamu relevan dengan industri atau peran yang kamu tuju. Misalnya jika kamu tertarik dengan analisis kesehatan, sertakan proyek-proyek yang relevan dengan masalah-masalah kesehatan atau data medis. 

Memiliki portofolio yang baik tidak hanya meningkatkan peluang kamu untuk mendapatkan pekerjaan atau proyek di kemudian hari. Portofolio ini juga bisa jadi modal kamu untuk membangun reputasi kamu sebagai seorang profesional yang kompeten dalam bidang analisis data. Dengan memperhatikan detail-detail ini, kamu dapat memastikan diri bahwa portofolio data analyst kamu dinilai mampu menarik perhatian dan mengesankan calon majikan atau klien. 

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: Reyvan Maulid