Hindari Ini dalam Membuat Portofolio Data Analyst
Portofolio data analyst merupakan suatu gerbang pembuka bagi seorang kandidat untuk menunjukkan kemampuan dan keahlian yang dimilikinya. Skill-skill tersebut tidak muncul begitu saja, melainkan melalui proses penempaan dan terus diasah skillnya melalui berbagai kesempatan, seperti mengikuti kompetisi data, mengerjakan proyek data science and analytics, mengikuti kursus data analyst, dan memanfaatkan berbagai sumber daya untuk mengasah keterampilan data analyst.
Tidak heran, jika portofolio ini menjadi salah satu syarat penting yang dikumpulkan bersamaan dengan CV saat melamar pekerjaan di industri berbasis data science.
Meskipun demikian, penting untuk diingat bahwa pembuatan portofolio data analyst bukanlah tugas yang boleh dilakukan asal-asalan. Terlalu sering, pelamar mengabaikan kesalahan-kesalahan minor yang, meskipun terlihat sepele, dapat berdampak besar pada kesan yang diberikan kepada perekrut saat tahap interview. Ketelitian dalam menyusun portofolio menjadi kunci utama.
Proyek-proyek yang dipilih seharusnya tidak hanya mencerminkan keahlian teknis, tetapi juga memberikan gambaran yang jelas tentang kontribusi pelamar dalam konteks bisnis. Maka dari itu, penting bagi kamu untuk tidak mengabaikan lima kesalahan berikut saat membuat portofolio data analyst. Apa saja kesalahannya? Simak yaa sahabat DQLab!
1. Kelalaian dalam Menyertakan Proyek-Proyek Relevan
Terkadang, seorang data analyst mungkin lupa untuk menyertakan proyek-proyek yang paling relevan dengan pekerjaan yang mereka lamar. Sebagai solusinya, pastikan untuk mengevaluasi setiap proyek secara kritis dan hanya menyertakan yang memiliki dampak yang paling signifikan dan relevan dengan pekerjaan yang diinginkan.
Sumber Gambar: 365 Data Science
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Kurangnya Konteks Bisnis
Portofolio yang kuat tidak hanya menampilkan keahlian teknis tetapi juga memberikan konteks bisnis untuk setiap proyek. Kesalahan ini mungkin terjadi ketika seorang data analyst tidak cukup menjelaskan dampak bisnis dari analisis yang mereka lakukan. Pastikan untuk memberikan konteks yang cukup untuk memastikan bahwa pembaca dapat memahami kontribusimu dalam konteks bisnis yang lebih luas.
3. Kesalahan dalam Presentasi Data
Ketika merancang visualisasi data untuk portofolio data analyst, seorang calon data analyst harus memastikan bahwa setiap elemen visual mendukung tujuan komunikasinya. Penggunaan warna yang membingungkan dapat mempersulit pemahaman informasi, sehingga disarankan untuk memilih palet warna yang konsisten dan mudah dibaca. Selain itu, pastikan bahwa skala yang digunakan dalam grafik atau diagram sesuai dan proporsional untuk menghindari distorsi atau pemahaman yang keliru.
Presentasi data yang buruk dapat merusak kesan portofolio. Pastikan untuk menggunakan visualisasi data yang efektif dan mudah dimengerti. Hindari kesalahan seperti penggunaan warna yang membingungkan, skala yang tidak proporsional, atau label yang ambigu.
4. Ketidakjelasan Metodologi
Beberapa portofolio mungkin kurang menjelaskan metode analisis yang digunakan dalam suatu proyek. Ini termasuk algoritma, teknik statistik, atau alat analisis data yang digunakan. Menyertakan detail tentang pendekatan analitis yang kamu sertakan dalam portofolio tentunya akan memberikan kejelasan kepada pembaca.
Sumber Gambar: Nature
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Tautan tidak aktif
Kesalahan teknis seperti link mati atau tidak aktif dapat menghancurkan pengalaman melihat portofolio online. Pastikan bahwa semua tautan, baik itu ke proyek, blog, atau sumber daya lainnya, berfungsi dengan baik.
Jadi, sudah tahu kan kalau lima kesalahan minor di atas tidak boleh kamu sepelekan. Sebab, setiap detail yang ada dalam portofolio sebenarnya punya arti tersendiri, lho! Jika kamu ingin membuat portofolio data analyst juga dan belum ada bahannya, mending belajar bareng disini. Di DQLab solusinya! DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid