3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 1 Jam 35 Menit 31 Detik

Ide Portfolio Data Analyst di Bidang Kesehatan

Belajar Data Science di Rumah 22-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-03-2023-11-23-103230_x_Thumbnail800.jpg

Data Analyst adalah profesi yang bertugas untuk melakukan analisis data sehingga bisa menyelesaikan berbagai permasalahan di berbagai bidang. Hal yang perlu dijadikan catatan adalah data yang digunakan untuk analisis oleh Data Analyst adalah data yang relevan dan bisa dibuktikan kevalidan datanya.


Karena kesalahan dalam pengumpulan data akan berdampak fatal untuk proses-proses selanjutnya. Data Analyst tidak akan bisa mendapatkan hasil analisis yang tepat yang akan berdampak pada kesalahan pengambilan keputusan.


Portfolio Data Analyst merupakan kumpulan pekerjaan yang pernah dilakukan oleh Data Analyst. Portfolio ini berguna untuk menunjukkan kepada recruiter atau calon klein jika Data Analyst memang memiliki skill yang mumpuni. Data Analyst bisa menyesuaikan portfolio datanya dengan bidang yang akan dilamar atau diajak bekerja sama.


Misalkan saja, si A ingin menjadi Data Analyst di Rumah Sakit swasta yang terkenal di kotanya, maka A harus memberikan portfolio yang berkaitan dengan bidang kesehatan. Beberapa contoh portfolio di bidang kesehatan akan dibahas di artikel ini. Yuk, simak pembahasannya!


1. Analisis Pola Penyakit Menular

Data Analyst

Salah satu project data yang bisa digunakan oleh Data Analyst dalam bidang kesehatan adalah analisis pola penyebaran penyakit menular. Data Analyst bisa memanfaatkan data epidemiologi, suhu, dan faktor lingkungan lainnya untuk bisa memprediksi dan memantau penyebaran penyakit. Project data ini juga akan melibatkan analisis geospasial untuk mengidentifikasi area risiko tinggi dan membantu dalam perencanaan respons kesehatan masyarakat.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Prediksi Beban Rumah Sakit

Data Analyst

Beban rumah sakit yang berlebih akan berdampak pada banyak aspek, termasuk kepada tenaga kesehatan yang tidak bisa bekerja dengan maksimal. Seorang Data Analyst dalam bidang kesehatan dapat mengembangkan model prediktif untuk memproyeksikan beban rumah sakit di masa depan.


Dalam hal ini, mereka bisa melakukan analisis dengan menggunakan data historis tentang penyakit tertentu, tren perawatan, dan variabel lainnya. Project data ini dapat memberikan pandangan yang berharga untuk perencanaan kapasitas rumah sakit, alokasi sumber daya, dan manajemen tenaga kerja medis.


3. Personalisasi Perawatan Berdasarkan Data Pasien

Data Analyst

Contoh lain dari project data yang bisa digunakan oleh Data Analyst sebagai portofolio di bidang kesehatan adalah personalisasi perawatan berdasarkan data pasien. Personalisasi perawatan ini dapat membantu meningkatkan pengobatan yang dilakukan pada pasien dan mengurangi biaya perawatan yang tidak perlu.


Melalui analisis data klinis, riwayat medis, dan faktor genetik, seorang Data Analyst dapat mengembangkan model untuk merancang rencana perawatan yang lebih efektif dan dipersonalisasi.


4. Evaluasi Efektivitas Kampanye Kesehatan Masyarakat

Data Analyst

Seorang Data Analyst di bidang kesehatan dapat terlibat dalam proyek yang mengevaluasi efektivitas campaign kesehatan masyarakat. Data Analyst bisa melakukan analisis data dengan memanfaatkan data survei, partisipasi, dan hasil kampanye.


Dari hasil analisis tersebut, mereka dapat mengukur dampaknya terhadap kesadaran masyarakat dan perubahan perilaku terkait kesehatan. Ini membantu organisasi kesehatan mengalokasikan sumber daya dengan lebih efektif untuk masa depan.


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


Portofolio seorang Data Analyst di bidang kesehatan mencerminkan keterampilan analisis yang kuat dan dampak positif pada layanan kesehatan. Melalui beberapa contoh project data yang dijelaskan di atas, Data Analyst memberikan insight yang kritis untuk mendorong inovasi dan perbaikan dalam sektor kesehatan.


Bingung harus membuat portofolio data dari mana? Kamu bisa mulai dengan mengerjakan project yang tersedia di DQLab Academy. Saat ini, project yang ada tersedia dalam tiga bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, yaitu bahasa R, Python, dan juga SQL.


Tidak hanya itu, DQLab juga memudahkan kamu yang tidak memiliki tools pengolahan data, karena di DQLab kamu bisa memanfaatkan live code editor. Sehingga meskipun kamu tidak menginstall software yang digunakan untuk bahasa pemrograman tersebut, kamu tetap bisa mengerjakannya. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :