Panduan Membuat Portfolio Data Analyst yang Kuat
Ingin melamar posisi sebagai data analyst? Kira-kira sampai sejauh ini sudah menyiapkan apa nih untuk melamar di industri yang kalian tuju? Salah satu persiapan yang memang harus kalian matangkan agar lamaran kalian bisa diterima sebagai calon data analyst oleh pihak perusahaan adalah portofolio yang memukau dan outstanding.
Portofolio yang memukau mengindikasikan keseriusan pelamar untuk mengerahkan segala kemampuannya agar dapat memikat hati rekruter.
Caranya bisa bermacam-macam, mulai dari menonjolkan konsep dasar yang biasanya dipegang oleh seorang data analyst, skill pendukung, materi yang akan dimasukkan ke dalam portofolio, ide proyek yang bisa dimasukkan sebagai representasi dari apa yang sudah dipelajari (jika pelamar sebelumnya mengikuti bootcamp atau kelas pelatihan).
Namun, kendala yang dirasakan oleh pemula ketika ingin memulai untuk membuat portofolio data analyst adalah bagaimana cara memunculkan ide proyek dalam portofolio data analyst. Ide yang dimasukkan dalam portofolio sama halnya dengan seorang calon pelamar mulai show off untuk menunjukkan keterampilannya dalam memahami dan menguasai ranah kerja data analyst.
Melalui ide proyek, Anda dapat menunjukkan penguasaan Anda terhadap alat-alat analisis data, bahasa pemrograman, dan teknik analisis yang relevan. Ini akan membantu Anda membedakan diri dari pesaing. Rekruter akan melihat seberapa gigih usaha anda dalam mendemonstrasikan segala kemampuan yang ada untuk ditunjukkan kepada rekruter dalam proses rekrutmen.
Lalu, bagaimana cara memunculkan ide proyek dalam membuat portofolio data analyst? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!
1. Pilih Industri yang Anda Minati
Dalam membuat portofolio data analyst, penting dan perlu untuk menentukan kira-kira industri mana yang ingin kamu tuju? Pertimbangkan industri atau bidang yang benar-benar Anda minati.
Apakah Anda tertarik pada e-commerce, kesehatan, keuangan, atau bidang lainnya? Menyukai subjek atau background industri yang kamu tuju akan membuat Anda lebih termotivasi dalam menganalisis data terkait. Biasanya kalau sudah muncul ketertarikan di awal akan jauh lebih mudah untuk merancang portofolionya karena tujuannya sudah jelas dan sudah ada gambarannya.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Tentukan Tujuan Proyek
Setelah Anda memilih industri atau bidang yang Anda minati, tentukan tujuan proyek Anda. Pertimbangkan apa yang ingin Anda capai melalui proyek ini. Contoh tujuan bisa mencakup meningkatkan penjualan, mengoptimalkan proses bisnis, atau memahami perilaku pengguna.
Pertimbangkan pertanyaan atau masalah bisnis yang ingin Anda jawab melalui proyek ini. Ini adalah titik awal untuk menentukan tujuan proyek Anda. Misalnya, apakah Anda ingin tahu faktor-faktor apa yang mempengaruhi retensi pelanggan, atau apakah ada pola pembelian yang dapat diidentifikasi dalam data penjualan?
Sumber Gambar: Call Centre Helper
Tujuan proyek haruslah spesifik, terukur, dapat dicapai, relevan, dan terbatas oleh waktu (SMART). Ini berarti tujuan Anda harus jelas, dapat diukur dengan metrik yang tepat, dapat dicapai dalam konteks proyek Anda, relevan dengan kebutuhan bisnis, dan memiliki batas waktu.
Berikut adalah beberapa contoh tujuan proyek yang biasanya ada dalam portofolio data analyst:
"Menganalisis data penjualan selama 12 bulan terakhir untuk mengidentifikasi tren dan pola pembelian pelanggan."
"Menggunakan analisis kohort untuk memahami perilaku pelanggan seiring waktu dan meningkatkan retensi."
"Mengembangkan model prediktif untuk memperkirakan permintaan produk kami selama tiga bulan ke depan."
"Mengoptimalkan proses pengiriman dan rute pengiriman berdasarkan data geospasial untuk mengurangi biaya logistik."
3. Pilih Sumber Data
Tentukan sumber data yang akan Anda gunakan untuk proyek Anda. Data bisa berasal dari berbagai sumber, seperti database perusahaan, API publik, data publik, atau kumpulan data yang tersedia secara online.
Sumber Gambar: Zapier
4. Identifikasi Masalah atau Pertanyaan Bisnis
Setelah Anda memiliki data, identifikasi masalah atau pertanyaan bisnis yang ingin Anda jawab melalui analisis data. Ini bisa berupa pertanyaan seperti "Apa faktor yang paling berpengaruh terhadap penjualan?" atau "Bagaimana perilaku pengguna berubah seiring waktu?"
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Buat Rencana Analisis
Buat rencana analisis yang mencakup langkah-langkah yang akan Anda ambil untuk menjawab pertanyaan bisnis atau mengatasi masalah yang diidentifikasi. Rencana ini harus mencakup teknik analisis yang akan Anda gunakan, seperti regresi linear, clustering, atau visualisasi data.
Dengan belajar ilmu Data Analyst di DQLab, kamu akan mempelajari skill yang dibutuhkan untuk menghasilkan beragam portfolio. Ingin tau portfolio data yang dihasilkan oleh member DQLab. Simak Galeri Portfolio Data Member DQLab untuk melihat variasi topik, visualisasi interaktif, dan analisis yang dihasilkan. Portfolio Data Member DQLab
Kamu pemula yang tidak memiliki background STEM? Jangan khawatir, karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data analyst agar bisa berkarir di industri 4.0. Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!
Penulis: Reyvan Maulid