Highlight Wajib di Portoflio Data Analyst, Catat!

Portofolio data analyst adalah secarik dokumen yang memperlihatkan kepada calon pemberi kerja terkait keterampilan dan kemampuan seorang pemula data dalam menganalisis data dan menemukan wawasan berharga pada data yang telah dianalisis. Dengan memamerkan proyek-proyek yang telah diselesaikan, teknik-teknik yang dikuasai, serta hasil-hasil yang telah dicapai, portofolio ini menjadi bukti konkret yang dapat mengesankan perekrut dan membuka pintu menuju pekerjaan impian dalam dunia analisis data. 

Seiring dengan pertumbuhan dan perkembangan karir, portofolio ini juga akan terus berkembang sejalan dengan pengalaman dan pengetahuan yang didapatkan. Oleh karena itu, bagi seorang pemula data, membangun dan memperbarui portofolio dengan proyek-proyek yang menarik dan hasil-hasil yang signifikan adalah langkah yang sangat penting dalam mencapai tujuan karirnya.

Namun, bagi pemula yang belum memiliki pengalaman soal data, membuat portofolio data analyst merupakan tantangan tersendiri. Hal ini karena mereka mungkin tidak memiliki keterampilan teknis yang cukup, pemahaman tentang alat dan teknologi yang digunakan dalam analisis data, atau bahkan pemahaman yang mendalam tentang domain spesifik di mana data tersebut beroperasi.

Selain itu, untuk membuat portofolio yang menonjol, dibutuhkan waktu dan upaya yang signifikan dalam mengumpulkan dan mengolah data, menganalisisnya secara menyeluruh, dan kemudian mengkomunikasikan temuan secara efektif. 

Bagi pemula, mengatasi tantangan ini dapat membutuhkan sumber daya tambahan seperti pelatihan, bimbingan, atau pengalaman kerja praktis dalam proyek-proyek yang relevan. Kebetulan, kali ini DQLab akan membahas tentang highlight penting yang harus diperhatikan ketika seorang pemula data ingin membuat portofolio data analyst. Simak penjelasannya yuk!

1. Pilih Projects yang Menarik dan Relevan

Langkah pertama yang perlu kamu lakukan untuk membangun portofolio data analyst bagi pemula data adalah pilih project yang relevan dan menarik untuk disajikan kepada rekruter tempat kamu melamar. Proyek yang kamu pilih ini harus mencerminkan minat dan ketertarikan kamu serta memperlihatkan kemampuan analitis dan pemecahan masalah.

Cara sederhana yang bisa kamu lakukan adalah dengan mempertimbangkan dan memilih proyek yang bisa memberikan kamu gambaran tentang kemampuan secara komprehensif. Mulai dari pengumpulan data, analisis dan pengolahan data, hingga interpretasi data.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Kumpulkan dan Bersihkan Data Secara Efisien

Setelah memilih proyek yang tepat untuk dimasukkan ke dalam portofolio data, langkah berikutnya adalah mengumpulkan data yang diperlukan dan membersihkannya dengan cermat. Data yang tidak terstruktur akan sangat sulit untuk dianalisis secara efektif dan dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat atau bahkan menyesatkan.

Oleh karena itu, penting untuk melakukan proses pembersihan data dengan cermat, termasuk identifikasi dan penanganan nilai yang hilang, mengatasi duplikasi, menghilangkan outlier yang tidak wajar, dan menormalkan atau mengubah format data yang tidak sesuai. Hanya dengan data yang bersih dan terstruktur, kamu dapat memperoleh wawasan yang berarti dan membuat keputusan yang didasarkan pada bukti yang kuat.

3. Analisis Data Secara Mendalam

Setelah data telah selesai dibersihkan, saatnya kamu untuk melakukan analisis secara mendalam. Gunakan berbagai teknik statistik dan algoritma machine learning untuk menggali informasi yang tersembunyi dalam data. Identifikasi pola, tren, atau anomali yang dapat memberikan wawasan berharga kepada pemangku kepentingan. Penting untuk memahami alat dan teknik analisis data yang berbeda serta kemampuan untuk mengaplikasikannya secara efektif dalam konteks proyek yang akan kamu pilih nanti.

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

4. Visualisasikan Temuan dengan Jelas dan Menarik

Visualisasi data merupakan kunci dalam menyajikan hasil temuan dengan cara yang jelas dan menarik. Gunakan berbagai jenis visualisasi baik yang bentuknya grafik dan plot untuk mengkomunikasikan informasi dengan efektif kepada audiens (HRD atau pihak rekruter).

Pastikan untuk mempertimbangkan kebutuhan dan preferensi dari pihak decision maker saat membuat visualisasi sebagai pendukung dalam menyajikan data di portofolio data analyst yang sudah kamu buat. Pastikan untuk memberikan penguat argumentasi yang sesuai dengan grafik yang tersaji dalam isian portofolio.

5. Gunakan Narasi yang Kuat dalam Analisis Data Kamu

Selain visualisasi, narasi yang kuat menjadi kunci agar portofolio data analyst dapat terhighlight dengan jelas di mata rekruter. Beberapa poin yang bisa kamu jelaskan antara lain metodologi yang kamu gunakan dalam penyelesaian masalah proyek, temuan utama yang berhasil kamu dapatkan, beserta implikasi dari hasil temuan tersebut.

Sertakan konteks yang relevan tentang proyek portofolio data dan domain industri tempat kamu melamar. Cara kamu dalam menyampaikan temuan dan menjelaskan argumentasi berupa susunan narasi yang menarik merupakan elemen yang bisa mencuri perhatian rekruter sehingga portofolio data analyst kamu terlihat mengesankan.

Melalui cara-cara di atas, tentunya kamu bisa membangun portofolio data analyst agar terlihat menonjol di mata rekruter. Meskipun notabenenya kamu adalah seorang pemain baru di dunia data, namun dengan bekal memahami langkah-langkah yang telah dijelaskan dalam artikel ini tentu bisa membantu kamu dalam menyusun setiap bagiannya agar bisa dihighlight oleh pihak perekrut. 

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