Ingin Jago Data? Yuk Buat Portfolio Data Analyst

Karir sebagai Data Analyst beberapa tahun ini di Indonesia memiliki peran yang sangat penting. Dengan munculnya istilah Revolusi Digital 4.0 membuat semua pihak semakin melek data. Data tidak hanya disimpan begitu saja namun diolah menggunakan metode yang sesuai sehingga menghasilkan informasi yang berguna untuk langkah kedepan. 

Hampir semua aktivitas manusia kini sudah beralih dalam bentuk digital. Data pun semakin banyak terkumpul dalam waktu yang relatif singkat dan beragam atau biasa disebut juga dengan Big Data. Disinilah Data Analyst berperan besar dalam pengelolaan Big Data dan menggali informasi semaksimal mungkin dari balik kumpulan data. 

Kebutuhan profesi sebagai Data Analyst pun jadi meningkat. Umumnya memang lebih disukai yang memiliki latar belakang statistika dan IT. Akan tetapi tidak menutup kemungkinan yang tidak memiliki latar belakang tersebut tidak bisa menjadi Data Analyst. Banyak kisah orang berlatar belakang non IT yang sukses berkarir sebagai Data Analyst.

Portofolio data merupakan salah satu kunci ketika ingin menjadi seorang Data Analyst. Seperti apa portofolio Data Analyst? Yuk, simak tipsnya dibawah ini!

1. Mempelajari Teori Data Analyst

Untuk mempelajari segala sesuatu, kita wajib memulainya dari fundamental atau konsep dasar terlebih dahulu. Mengapa? alasannya agar kamu memiliki pondasi yang kokoh dan pedoman yang sangat penting yang sifatnya dasar yang menjadi elemen terpenting di berbagai bidang keilmuan khususnya Data Analyst.

Sebagai contoh kamu bisa mencoba memahami variabel, tipe data, struktur data di Python atau R, kemudian kamu bisa mencoba memahami library yang bisa digunakan untuk Data Analyst kemudian memanggil library itu dengan menggunakan bahasa Python.

Data Analyst merupakan bidang ilmu yang memiliki tiga pilar utama yaitu matematika, statistika dan programming. Oleh karena itu, konsep dasar yang wajib kamu kuasai untuk menjadi seorang Data Analyst adalah seputar metode-metode matematis dan statistika yang sering digunakan untuk pengolahan data.

Dimana setelah kita memahami perhitungan dasar matematika dan statistika tersebut, selanjutnya kita harus bisa menggabungkannya dengan teknologi untuk mengolah data dengan menggunakan bahasa pemrograman tertentu.

Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

 2. Mengerjakan Project untuk Mengembangkan Keterampilan

Langkah kedua, kamu harus memahami tools Data Analyst secara mendalam. Setelah kamu melakukannya, kamu dapat menerapkan pengetahuan yang sudah dipelajari sebelumnya. Tools yang digunakan harus up-to-date dan terbaik.

Cobalah memakai beberapa project latihan untuk mengembangkan dan menunjukkan kemampuanmu dengan berbagai jenis data mulai dari teks, gambar, audio hingga video.

Kamu juga harus melatih soft skill yang meningkatkan kemampuan seperti kemampuan melihat dengan detail, kemampuan untuk berpikir kreatif dan keterampilan komunikasi yang sangat baik.

2. Visualisasikan Portofolio dan Praktik Mempresentasikannya

Pada saat melihat atau membaca sesuatu, tidak dapat dipungkiri bahwa seringkali kita melihat dari penampilan luarnya menarik atau tidak. Walaupun bukan menjadi nilai utama, namun tampilan yang menarik dalam portofolio akan menjadi nilai tambah bagi pembacanya. Oleh karena itu kamu bisa menambahkan visualisasi data setelah proses analisis selesai. Pilih grafik visualisasi data yang sesuai dengan tujuan penelitian dan kesimpulan yang akan disampaikan.

Untuk menjadi Data Analyst, kamu harus mulai menggunakan program seperti Tableau, PowerBI, Plotly atau Infogram. Berlatihlah membangun visualisasi sendiri dari awal, temukan cara terbaik untuk membuat data lebih mudah dipahami.

Selain itu kamu juga harus dapat menggunakan visualisasi ini untuk mempresentasikan temuanmu. Keterampilan komunikasi ini mungkin datang secara alami, namun jika tidak, kamu dapat meningkatkannya dengan latihan.

4. Membuat Portofolio dari Project yang Sudah Dikerjakan

Jika kalian sudah mengetahui skill apa saja yang ingin kalian tonjolkan dalam portofolio kalian dan juga sudah membuat judul dan studi kasus yang jelas, kalian bisa membuat daftar proyek yang telah kalian buat sebelumnya sebagai Data Analyst.

Di dalam portofolio itu, kalian cobalah untuk bisa merangkum proyek-proyek yang sudah dikerjakan dengan secara singkat. Jadi kalian dapat meringkasnya misal dengan cara menjelaskan secara singkat apa yang menjadi tanggung jawabmu di dalam proyek tersebut, lalu kalian dapat memaparkan bidang industri dari proyek tersebut, dan juga kalian juga bisa menjelaskan tipe data apa yang digunakan di dalam mengerjakan proyek tersebut.

Kalian juga harus menampilkan daftar proyek ini secara urut dan jelas sehingga siapapun dapat dengan mudah membacanya dan juga memahami isi dari portofolio kalian.

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

Sahabat DQ pernah nggak sih kesulitan dalam membuat portofolio data? Atau bingung gimana sih cara bikinnya? 

Apalagi kalian yang pengen banget berkarir di dunia data, adanya portofolio justru sangat membantu banget nih biar skill kalian bisa show off dan menonjol di antara kandidat-kandidat lainnya.

Buat kalian yang masih bingung, Sahabat DQ bisa mulai bangun portofolio data dengan signup di DQLab.id. 

Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dengan live code editor DQLab. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya.

Tunggu apa lagi? Yuk, Sign Up di DQLab.id sekarang!