Pentingnya Diversifikasi pada Portofolio Data Analyst
Portofolio data analyst merupakan salah satu alat yang sangat penting. Sebab, dalam portofolio data analyst memuat berbagai kumpulan proyek data, tugas-tugas, dan detil pekerjaan di setiap tahapannya. Setiap kandidat diminta untuk memecahkan permasalahan dan menemukan solusi dengan melibatkan berbagai tools tertentu agar rekomendasi dapat muncul sebagai dasar dalam pengambilan keputusan bagi pihak-pihak terkait. Salah satu aspek terpenting dalam pembuatan portofolio data analyst adalah adanya diversifikasi jenis proyek dan penguasaan kemampuan yang bervariasi. Portofolio yang beragam akan menunjukkan bahwa Anda dapat menghadapi berbagai jenis proyek dan tantangan analisis data. Ini membuktikan fleksibilitas dan kemampuan Anda untuk beradaptasi dengan kebutuhan bisnis yang berbeda.
Diversifikasi portofolio dalam konteks seorang data analyst mengacu pada praktik mengembangkan beragam keterampilan, pengetahuan, dan pengalaman dalam bidang analisis data. Ini membantu meningkatkan nilai profesional Anda dan membuat Anda lebih fleksibel dalam menghadapi tantangan analisis data yang beragam. Memiliki keberagaman dalam hal proyek, situasi, tantangan, dan lingkup industri yang berbeda memungkinkan kamu sebagai seorang kandidat punya wawasan luas dan memiliki daya peka yang tinggi akan suatu tantangan yang kamu hadapi dalam lingkup industri yang berbeda. Sederhananya adalah kamu bisa keluar dari zona nyaman kamu sebagai calon data analyst karena semua jenis data akan dihadapi untuk mengambil keputusan yang terbaik. Lalu apa pentingnya diversifikasi portofolio dalam konteks data analyst? Selengkapnya kamu bisa cek postingan berikut ini yuk sahabat DQLab!
1. Pelajari Berbagai Jenis Data
Dalam membuat sebuah portofolio data analyst, saran yang bisa direkomendasikan oleh kandidat adalah jangan hanya terpaku pada satu jenis data saja atau satu lingkup industri saja. Ada banyak jenis data yang bisa dieksplorasi untuk membuat sebuah portofolio atau mengumpulkan bahan dalam menyusun sebuah portofolio yang outstanding.
Cobalah untuk senantiasa mengeksplor berbagai jenis data mulai dari data keuangan, kesehatan, e-commerce, manufaktur, bisnis dan lain-lain. Hal ini tentunya sangat membantu kamu dalam memahami berbagai jenis data karena setiap jenis data memiliki karakteristik dan metode pengolahan yang berbeda-beda.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Keterampilan Teknis yang Beragam
Pentingnya diversifikasi portofolio dalam konteks data analyst juga membantu seorang kandidat dalam mengasah keterampilan teknis yang dimilikinya. Pada awalnya yang hanya berfokus pada satu keterampilan teknis ini bisa merambah ke berbagai keterampilan teknis yang lainnya karena setiap portofolio juga membutuhkan keterampilan teknis yang berbeda-beda berkaitan dengan permasalahan yang akan diangkat dalam portofolionya.
3. Industri yang Berbeda
Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya bahwa setiap jenis data memiliki tingkat kesulitan dan metode pengolahan data yang berbeda-beda. Hal ini juga memungkinkan bahwa setiap industri memiliki produk data yang berbeda sehingga data-data yang dihasilkan juga memiliki keterkaitan satu sama lain dengan industri yang lainnya.
Carilah keunikan ataupun tantangan yang dapat membuat seorang kandidat bisa melakukan critical thinking dengan menyikapi permasalahan yang ada di industri yang ingin dipilih sehingga dengan demikian seorang kandidat bisa lebih peka dan bisa memiliki keterampilan problem solving yang baik karena bekerja di industri yang berbeda dan tidak hanya berpengaruh pada satu topik yang begitu aja.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
4. Mengembangkan Pengetahuan Domain
Pengetahuan domain atau domain knowledge merupakan salah satu kunci yang dapat membantu seorang calon data analyst untuk membuat sebuah portofolio yang autentik. Tidak hanya mendalami pengetahuan atau keterampilan mengenai data sains saja namun juga kamu bisa mendalami pengetahuan yang lain seperti keuangan, pemasaran, kesehatan, manufaktur, akuntansi, perpajakan dan lain sebagainya. Hari ini akan sangat membantu apabila kamu bisa bekerja di posisi-posisi tersebut.
5. Terus Belajar dan Mengikuti Tren
Tanamkan mindset dan pastikan untuk selalu terus belajar dan mengikuti tren sebab dunia analisis data akan terus berkembang dari waktu ke waktu. Selalu mengupgrade kemampuan diri dengan mengikuti pelatihan, webinar, dan membaca referensi-referensi terbaru agar tetap relevan dengan perkembangan teknologi sekarang ini yang bisa membantu kamu dalam melakukan adaptasi teknologi yang semakin canggih di depan.
Yuk raih karirmu bersama DQLab! 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/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid