Portofolio Data Analyst Green Flag, Lolos Pantauan HRD!

Portofolio data analyst merupakan prasyarat bagi calon praktisi data yang ingin melamar pekerjaan di berbagai industri. Dalam portofolio ini, calon praktisi data dapat memamerkan keterampilan analisis data mereka, seperti pemahaman tentang algoritma machine learning, pengalaman dalam pengolahan dan membersihkan data, serta kemampuan visualisasi data yang kuat menggunakan berbagai alat dan teknologi.

Selain itu, portofolio juga dapat mencakup proyek-proyek nyata yang telah diselesaikan sebelumnya, demonstrasi kemampuan dalam memecahkan masalah bisnis melalui analisis data, serta sertifikasi atau pelatihan yang relevan dalam bidang analisis data. Dengan memiliki portofolio data analyst yang kuat, calon praktisi data dapat meningkatkan peluang mereka untuk diterima di posisi yang mereka inginkan dan membuktikan kemampuan mereka dalam mengolah dan menganalisis data secara efektif.

Namun, bagi kamu yang merupakan seorang pemula di bidang data, memiliki portofolio yang memenuhi kualifikasi dan green flag menjadi idaman. Ada beberapa tanda yang bisa kamu kenali ketika kamu ingin merancang portofolio yang outstanding tapi juga secara konten masuk ke dalam green flag sehingga memudahkan pantauan rekruter dalam menyeleksi setiap kandidat.

Apa saja ya tanda-tanda yang perlu kamu kenali apabila portofolio data analyst buatan kamu buat masuk dalam radar mereka dan ditandai sebagai portofolio “green flag” atau portofolio yang memenuhi persyaratan dan relevan dengan posisi yang dilamar? Simak sampai habis ya sahabat DQLab!

1. Visualisasi Data yang Memikat

Tanda pertama yang bisa kamu kenali apabila portofolio data analyst kamu masuk ke dalam kategori green flag adalah kamu menampilkan visualisasi data yang memikat. Visualisasi yang jelas, informatif, dan estetis dapat menjadi pembeda yang kuat dan menunjukkan kemampuanmu dalam mengolah data menjadi wawasan yang dapat dipahami dengan mudah oleh orang lain.

Visualisasi yang efektif tidak hanya memberikan gambaran yang jelas tentang pola dan tren dalam data, tetapi juga mampu menyampaikan narasi yang kuat dan mudah dipahami. Dengan kemampuan untuk mengolah data menjadi visual yang menarik dan informatif, kamu dapat menunjukkan kemampuan analisis dan komunikasi yang kuat kepada calon pemberi kerja.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Proyek-Proyek yang Ditampilkan Berbobot

Alih-alih menyodorkan proyek dalam portofolio data analyst yang biasa-biasa saja, kamu juga bisa untuk eksplorasi dan berkreasi dengan proyek-proyek yang menekankan analisis data yang mendalam dan solusi kreatif. Misalnya, kamu dapat mengeksplorasi proyek-proyek yang melibatkan analisis prediktif atau machine learning untuk memecahkan masalah yang kompleks.

Atau, kamu bisa fokus pada proyek-proyek yang menunjukkan kemampuanmu dalam mengolah data besar (big data) atau menggunakan teknologi-teknologi terbaru seperti analisis sentimen atau pengolahan bahasa alami. Dengan demikian, kamu dapat menonjolkan keunikan dan kemampuan analitismu yang dapat membuat portofoliomu menjadi luar biasa dan menarik perhatian recruiter.

3. Kemampuan Analisis yang Mendalam

Sebagai si pembuat portofolio, kamu juga perlu menjelaskan step-by-step dan menonjolkan kemampuan analisis yang mendalam tentang studi kasus yang kamu jabarkan. Misalnya, apa proyek yang kamu ambil, urgensi mengapa harus diselesaikan, bagaimana kamu mengidentifikasi masalah atau peluang, langkah-langkah yang kamu ambil dalam menganalisis data, algoritma atau metode yang kamu gunakan, serta hasil atau rekomendasi yang dihasilkan dari analisis tersebut. Dengan cara ini, kamu dapat menunjukkan pemahaman yang mendalam tentang proses analisis data dan kemampuanmu dalam menghadapi tantangan di dunia nyata.

Memiliki kemampuan analisis yang mendalam tentunya dapat menjadi nilai tambah bagi rekruter dalam menyeleksi kandidat. Dengan analisis yang kuat, kamu dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data, mengidentifikasi tren yang dapat memberikan keunggulan kompetitif, dan mengoptimalkan strategi bisnis mereka. Kemampuan ini sangat dicari dalam industri yang semakin mengandalkan data untuk menginformasikan keputusan.

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

4. Karakteristik dan Ciri Khas Portofolio sebagai Pembeda

Agar kamu terlihat punya ciri khas dan “beda” dibandingkan kandidat lainnya, kamu bisa tonjolkan karakteristik yang ada pada portofolio data analyst kamu. Misalnya, jika kamu memiliki pengalaman dalam menerapkan teknik analisis data yang inovatif atau memiliki keahlian khusus dalam mengolah data besar (big data), kamu bisa menyoroti proyek-proyek yang menunjukkan kemampuan tersebut. Selain itu, jika kamu memiliki keahlian dalam visualisasi data yang menarik dan mudah dimengerti, tunjukkan contoh-contoh grafik atau dashboard yang telah kamu buat untuk menyampaikan informasi secara efektif kepada pemangku kepentingan. Dengan menonjolkan karakteristik unik dari portofolio kamu, kamu dapat memperkuat citra diri sebagai kandidat yang berpotensi dalam dunia analisis data.

5. Menampilkan Sertifikasi dan Pelatihan yang Menggambarkan Proyeksi Karir

Paling penting adalah kamu bisa menjabarkan personal branding dengan jalan menampilkan sertifikasi dan pelatihan yang kamu ikuti sesuai dengan bidang. Apabila kamu menjadi seorang data analyst maka menunjukkan keterampilan dalam penggunaan alat-alat analisis data seperti Python, R, SQL, dan keahlian dalam memahami konsep-konsep statistik akan menjadi nilai tambah yang besar. Selain itu, pengalaman dalam mengelola dan menganalisis dataset yang kompleks serta kemampuan untuk mengomunikasikan hasil analisis dengan jelas dan efektif kepada pemangku kepentingan akan menjadi aset yang sangat berharga dalam karirmu sebagai seorang data analyst.

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