Kenali Portfolio Data Analyst dengan Profesi Lainnya
Portfolio Data Analyst merupakan salah satu senjata yang bisa digunakan untuk menarik perhatian para recruiter.
Dalam pekerjaan para praktisi data, mereka tidak hanya membutuhkan kemampuan yang bersifat teoritis dan pemahaman akan bisnis saja, namun mereka juga dituntut untuk menguasai kemampuan teknis, seperti penguasaan bahasa pemrograman, tools pengolahan data, dan skill teknis lainnya.
Setiap posisi praktisi data akan memiliki requirement yang berbeda-beda, karena mereka akan menyelesaikan permasalahan dari sudut pandang yang berbeda pula.
Portfolio data merupakan kumpulan pekerjaan yang pernah dikerjakan sebelumnya. Adanya portfolio bertujuan sebagai rekam jejak bahwa kita pernah menyelesaikan pekerjaan tertentu dengan memanfaatkan skill teknis tertentu.
Portfolio data pasti akan berkaitan dengan pekerjaan yang menggunakan data, tapi pernahkah kita bertanya apa perbedaan dari portfolio dari masing-masing praktisi data? Dalam artikel ini, kita akan coba membandingkan perbedaan portfolio dari Data Analyst dengan posisi praktisi data lainnya. Simak pembahasannya yuk!
1. Data Analyst vs. Data Scientist
Posisi Data Analyst dan Data Scientist terbilang melakukan pekerjaan yang hampir mirip. Perbedaan dari portfolio data dari kedua posisi ini adalah Data Analyst biasanya akan lebih fokus pada proses data yang ada untuk memberikan insight data agar bisa digunakan oleh tim atau perusahaan untuk mengambil keputusan.
Mereka lebih sering menggunakan alat statistik dan pemodelan sederhana untuk menjawab pertanyaan bisnis. Sementara Data Scientist akan lebih fokus pada pengembangan model prediktif yang kompleks dan pemahaman mendalam tentang data.
Mereka sering terlibat dalam mengumpulkan data, membersihkannya, mengembangkan algoritma machine learning, serta membuat prediksi yang lebih rumit.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Data Analyst vs. Business Analyst
Posisi Data Analyst dan Business Analyst juga kerap dianggap melakukan pekerjaan yang sama, padahal keduanya cukup jauh berbeda. Hal ini terbukti dari portfolio Data Analyst yang lebih fokus pada analisis data secara keseluruhan, dengan tujuan utama mengidentifikasi tren, pola, dan insight yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.
Sementara pada portfolio Business Analyst lebih berfokus pada pemahaman proses bisnis dan mungkin melibatkan pemodelan bisnis, analisis biaya-manfaat, serta pengembangan strategi bisnis.
3. Data Analyst vs. Data Engineer
Posisi Data Analyst dan Data Engineer memiliki tugas yang cukup jauh berbeda. Hal ini juga bisa dilihat dari portfolio yang dihasilkan, dimana Data Analyst lebih fokus untuk menganalisis data yang sudah ada dan menggunakan alat analitik untuk menghasilkan insight data.
Namun Data Analyst tidak terlibat dalam proses pengumpulan atau pengolahan data secara mendalam. Sementara Data Engineer adalah orang yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, membersihkan, menyimpan, dan memproses data.
Maka tidak heran, jika portfolio data yang mereka hasilkan termasuk proses membangun infrastruktur data yang diperlukan untuk analisis data.
4. Data Analyst vs. Data Architect
Data Architect termasuk salah satu profesi data yang ada, namun mungkin nama posisi ini tidak sepopuler Data Analyst, Data Scientist, ataupun Data Engineer.
Perbedaan portfolio data dari Data Analyst dan Data Architect adalah Data Analyst akan menampilkan hasil analisis data yang ada untuk memberikan insight bisnis. Namun mereka tidak terlibat dalam perancangan struktur data.
Sementara Data Architect akan menampilkan portfolio data yang berkaitan dengan proses merancang dan mengelola arsitektur data perusahaan, termasuk struktur database, aliran data, dan integrasi sistem.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Dalam membuat portfolio sebagai Data Analyst, kamu harus menunjukkan keterampilan analisis data yang kamu miliki, seperti penggunaan alat analitik, pemahaman statistik, dan kemampuan visualisasi data.
Kamu juga dapat mempertimbangkan untuk menyertakan studi kasus atau proyek-proyek yang menunjukkan cara mu menganalisis data untuk memecahkan masalah bisnis. Kamu bisa mulai mengerjakan portfolio data dengan memanfaatkan menu project yang ada di DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri