Pentingnya Portofolio Data Analyst untuk Pencinta Data

Portofolio data analyst merupakan salah satu requirements penting ketika kamu ingin melamar sebagai seorang data analyst. Adanya portofolio data analyst mengilustrasikan keahlian dan pengalaman praktis yang dimiliki oleh seorang kandidat dalam menerapkan konsep analisis data ke dalam proyek-proyek nyata. Ini memperkuat bukti bahwa seorang data analyst memiliki keterampilan yang relevan dan dapat menghasilkan hasil yang bernilai bagi perusahaan atau organisasi yang mempekerjakannya.

Dengan portofolio, seorang data analyst juga dapat menggambarkan berbagai kasus penggunaan, teknik analisis yang dikuasai, serta hasil yang telah dicapai dalam konteks yang mudah dipahami oleh pihak yang tertarik. Hal ini memberikan gambaran yang lebih lengkap dan konkret tentang kemampuan seorang data analyst dibandingkan hanya mengandalkan deskripsi keterampilan dalam CV atau wawancara

Jika kamu adalah seorang pencinta data, pastinya portofolio data analyst menjadi salah satu aspek yang sangat penting dalam perjalanan karirmu. Portofolio data analyst tidak hanya mencerminkan kemampuan teknis dan kreativitasmu dalam menerapkan pengetahuan analisis data, tetapi juga menjadi wadah untuk mengekspresikan minat dan semangatmu terhadap bidang ini.

Dengan mengumpulkan dan membagikan proyek-proyek yang memperlihatkan antusiasme dan dedikasimu terhadap data, portofolio akan menjadi alat yang kuat untuk memperkuat reputasimu di industri, membangun jaringan, dan menarik kesempatan karir yang lebih menarik dan menantang. Lantas, sepenting apa sih portofolio data analyst bagi pencinta data? Kulik alasannya dulu yuk sahabat DQLab!

1. Memperlihatkan Diversitas atau Keragaman Proyek

Portofolio data analyst memperlihatkan keberagaman terkait proyek-proyek yang berhasil dikerjakan oleh calon data analyst. Ditilik dari sudut pandang domain yang dilamar oleh seorang data analyst, portofolio memperlihatkan keragaman proyek-proyek yang berhasil dikerjakan oleh calon tersebut dalam konteks domain yang dilamar.

Hal ini mencerminkan kemampuan seorang data analyst untuk beradaptasi dengan berbagai tantangan dan masalah yang mungkin terjadi di lingkungan kerja yang berbeda. Dengan melihat portofolio, perekrut atau klien dapat mengevaluasi sejauh mana seorang kandidat mampu mengaplikasikan pengetahuan dan keterampilan analisis data mereka untuk memecahkan masalah spesifik dalam industri atau bidang tertentu.

Dengan demikian, portofolio tidak hanya menunjukkan keterampilan teknis, tetapi juga kemampuan untuk mentransfer dan menerapkan pengetahuan analisis data secara efektif dalam berbagai konteks bisnis atau ilmiah.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Dokumentasi Secara Otentik 

Portofolio data analyst juga berisi dokumentasi secara otentik baik isu maupun coding yang berhasil dipraktekkan oleh seorang data analyst. Dokumentasi yang otentik ini tidak hanya mencakup hasil akhir dari proyek, tetapi juga proses pengembangannya. Ini mencakup pemahaman yang mendalam tentang isu-isu yang dihadapi, analisis yang dilakukan, serta kode-kode yang digunakan untuk memproses dan menganalisis data.

Dokumentasi yang rinci seperti ini memungkinkan orang lain untuk memahami pendekatan yang diambil dan mengikuti langkah-langkah yang dilakukan dalam proses analisis data. Hal ini memperlihatkan transparansi dan profesionalisme seorang data analyst, serta memberikan gambaran yang jelas tentang kemampuan teknis dan analitis yang dimiliki.

Dengan menyertakan dokumentasi otentik ini dalam portofolio, seorang data analyst dapat memperkuat kepercayaan orang lain terhadap keterampilan dan integritasnya dalam melakukan analisis data.

3. Menjadi Pembeda antara Dirimu dengan Kandidat Lain

Tak dapat dipungkiri bila portofolio yang menarik tentu menjadi top of mind di mata rekruter. Mengemas portofolio data analyst yang mengesankan pastinya akan menjadi penciri utama antara dirimu dengan kandidat lain pada posisi yang sama. Portofolio yang menarik tidak hanya mencakup proyek-proyek yang berhasil diselesaikan, tetapi juga mencerminkan kemampuan untuk berkomunikasi secara efektif, baik melalui narasi yang jelas maupun visualisasi yang menarik.

Kemampuan untuk menjelaskan proses analisis data dan interpretasi hasil dengan cara yang mudah dipahami oleh orang non-teknis juga menjadi nilai tambah yang besar. Dengan portofolio yang kuat, kamu dapat menonjolkan keunikan dan keahlian dalam analisis data, membuat dirimu menjadi kandidat yang paling diinginkan di mata rekruter.

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

4. Bukti Konkrit dalam Mendemonstrasikan Kemampuan

Portofolio data analyst juga dinilai sebagai bukti konkrit seorang kandidat calon data analyst dalam mendemonstrasikan seluruh karya dan kemampuannya di hadapan rekruter. Melalui portofolio, seorang kandidat dapat secara langsung memperlihatkan hasil-hasil kerja yang telah mereka capai, termasuk analisis data yang mereka lakukan, visualisasi yang mereka buat, serta pemahaman mereka tentang masalah-masalah yang dihadapi dalam proyek-proyek sebelumnya.

Ini memberikan rekruter gambaran yang jelas tentang kemampuan dan potensi kandidat, memungkinkan mereka untuk membuat keputusan yang lebih tepat dalam memilih calon yang paling cocok untuk posisi yang tersedia.

Nah, tentunya untuk bisa membangun portofolio data analyst yang baik, kalian membutuhkan banyak ide, bukan? DQLab bisa menjadi sumber ide portofolio tersebut. Modul pembelajaran diatur sehingga pemula dapat mempelajari hal mendasar terlebih dahulu untuk memperkuat pengetahuannya. 

Selanjutnya akan diberikan beberapa studi kasus yang memperluas pemahaman kalian dan mengaplikasikannya ke permasalahan yang bervariasi. Untuk pemula yang tidak memiliki latar belakang IT pun dimudahkan dengan Live Code Editor sehingga tidak perlu install aplikasi ketika harus praktik coding. 

Bahkan modul di DQLab diintegrasikan dengan ChatGPT loh. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan ikuti Bootcamp Data Analyst with Python & SQL bersama DQLab LiveClass! 

Penulis: Reyvan Maulid