Rekomendasi Dataset untuk Portofolio Data Analyst

Membangun portofolio adalah cara terbaik bagi seorang data analyst pemula untuk menunjukkan kemampuan analisis data secara nyata. Namun, kualitas portofolio tidak hanya ditentukan oleh teknik analisis yang digunakan, tetapi juga oleh pemilihan dataset yang relevan, kredibel, dan menarik.

Dengan dataset yang tepat, portofolio kamu bisa lebih menonjol sekaligus memberi nilai tambah dalam persaingan dunia kerja. Artikel ini akan membahas mengapa pemilihan dataset penting, kategori dataset apa saja yang ideal untuk portofolio, hingga contoh proyek yang bisa kamu kembangkan untuk menonjolkan skill analisismu.

1. Mengapa Pemilihan Dataset Penting untuk Portofolio

Memilih dataset yang tepat bukan sekadar mengisi konten portofolio, tapi juga menunjukkan kemampuan kamu menghadapi tantangan nyata. Portofolio memvalidasi keterampilanmu di dunia nyata dan membantu meyakinkan perekrut bahwa kamu bisa bekerja dengan dataset sungguhan, bukan hanya contoh sederhana di kursus.

Di komunitas data, disarankan untuk menggunakan dataset yang menantang, yang memerlukan proses cleaning, transformasi, dan analisis mendalam, karena itu mencerminkan keterampilan uji-pakai, bukan sekadar presentasi.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Kategori Dataset yang Ideal untuk Portofolio

Memilih dataset yang tepat adalah langkah penting dalam membangun portofolio sebagai data analyst. Jenis dataset yang kamu gunakan akan menentukan seberapa menarik insight yang bisa dihasilkan, sekaligus mencerminkan pemahamanmu terhadap isu nyata. Berikut beberapa kategori dataset yang ideal untuk dijadikan bahan proyek portofolio.

a. Data Administrasi & Survei Pemerintah

Data dari lembaga seperti BPS atau data.go.id (portal open data Indonesia) sangat cocok untuk analisis tren ekonomi, kesehatan, atau demografi. Data pemerintah biasanya memiliki validitas tinggi dan cakupan nasional. Di Wikipedia juga tercantum portal seperti data.go.id untuk dataset resmi pemerintah.

b. Open Data Kota

Kebanyakan kota besar kini menyediakan open data, misalnya jumlah fasilitas publik atau statistik lingkungan. Data ini berguna untuk project yang beda dan menarik, menunjukkan kemampuan kamu mengolah data lokal dan berbasis geospasial.

c. Data Ekonomi & Sosial Global

Platform seperti Google Dataset Search atau DataHub menyediakan data lintas negara soal ekonomi, pendidikan, serta indikator pembangunan lainnya, cocok untuk project dengan perspektif global.

d. Data Lingkungan & Iklim

Dataset iklim seperti laporan suhu global atau data tutupan lahan penting untuk isu keberlanjutan. Contohnya adalah dataset referensi tutupan lahan nasional di Indonesia dari inisiatif crowdsourcing, berguna untuk visualisasi peta dan analisis spasial.

3. Cara Memilih Dataset yang Tepat untuk Portofolio

Untuk portofolio yang menonjol, kamu perlu memilih dataset dengan kriteria: cukup besar (ribuan baris), memiliki berbagai kolom (kategori & numerik), dan secara domain mampu menunjukkan portofolio bermakna.

Selain itu, pikirkan tujuan projectmu, apakah fokus pada visualisasi, prediksi, atau storytelling? Pilih dataset yang mendukung tujuan itu dan memungkinkan kamu menunjukkan setiap langkah analisis: dari cleaning hingga insight.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Contoh Proyek Portofolio yang Menarik

Portofolio yang kuat bukan hanya menunjukkan hasil akhir dalam bentuk grafik atau dashboard, tetapi juga memperlihatkan proses berpikir dan tahapan analisis. Beberapa ide proyek yang bisa kamu kembangkan antara lain:

• Analisis Tren Ekonomi Daerah: Ambil dataset tingkat pengangguran, inflasi, atau pertumbuhan ekonomi dari BPS atau data.go.id. Dari sana, kamu bisa membuat analisis tren lima hingga sepuluh tahun terakhir, melengkapi dengan visualisasi interaktif di Excel, Tableau, atau Python. Nilai plus jika kamu bisa menghubungkan faktor-faktor penyebab dari data pendukung lain, misalnya data pendidikan atau tenaga kerja.

• Dashboard Kesehatan Publik: Gunakan dataset kesehatan, seperti angka kejadian penyakit atau data vaksinasi, lalu kembangkan dashboard interaktif yang bisa membantu pembuat kebijakan memahami sebaran kasus. Misalnya, sebaran kasus COVID-19 per provinsi dan prediksi tren penurunan/peningkatan berdasarkan data historis.

• Prediksi Perilaku Konsumen: Manfaatkan dataset e-commerce yang bisa diakses bebas (misalnya dari Kaggle), lalu buat model prediksi customer churn (pelanggan berhenti menggunakan layanan) atau sistem rekomendasi produk sederhana. Jenis proyek ini menunjukkan bahwa kamu menguasai machine learning dasar, yang banyak dicari di industri.

Portofolio seperti ini akan jauh lebih kuat jika setiap project dilengkapi dengan dokumentasi: penjelasan tujuan, metodologi, teknik analisis, insight, serta rekomendasi nyata. Hal ini menunjukkan bahwa kamu bukan hanya jago teknis, tapi juga mampu melakukan data storytelling, kemampuan penting yang banyak direkrut perusahaan.

Memilih dataset yang tepat adalah langkah awal agar potensi kamu sebagai Data Analyst terlihat nyata dan aplikatif. Mulailah dengan dataset resmi, open-data kota, data global, atau lingkungan, kombinasikan dengan teknik analisis interaktif untuk membangun portfolio yang bukan hanya bagus di atas kertas, tapi benar-benar menggambarkan kemampuanmu.

Untuk bantuan belajar teknik analisis dan visualisasi—mulai dari Python, SQL, hingga dashboard interaktif, kamu bisa ikut Bootcamp Data Analyst with Python & SQL dari DQLab. Di sana kamu bisa praktik langsung menggunakan dataset nyata, dibimbing sampai siap bekerja.

FAQ:

1. Kenapa pemilihan dataset penting dalam portofolio data analyst?

Pemilihan dataset menentukan seberapa menarik dan relevan insight yang kamu sajikan. Dataset yang berkualitas menunjukkan bahwa kamu mampu bekerja dengan data nyata, bukan hanya contoh buatan. Hal ini akan meningkatkan nilai portofolio di mata recruiter atau perusahaan.

2. Apakah harus menggunakan dataset yang besar untuk portofolio?

Tidak selalu. Dataset besar memang menunjukkan kemampuanmu mengelola data skala besar, tetapi dataset kecil juga bisa powerful jika mampu menghasilkan insight mendalam. Kuncinya ada pada storytelling data, bukan hanya ukuran dataset.

3. Apa contoh proyek menarik untuk portofolio data analyst pemula?

Contohnya: analisis tren polusi udara di Jakarta, visualisasi tingkat literasi di Asia Tenggara, atau prediksi harga komoditas menggunakan data ekonomi global. Proyek ini bisa memperlihatkan kombinasi skill analisis, visualisasi, dan storytelling.