Sepenting Apa Portofolio Data Analyst untuk Karir?
Data Analyst merupakan salah satu posisi praktisi data yang membutuhkan keterampilan teknis dan non teknis secara bersamaan. Mereka bertugas untuk mengolah data yang ada untuk mendapatkan informasi. Nantinya informasi ini akan dijadikan sebagai dasar untuk menjawab permasalahan yang ada. Untuk bisa menempati posisi ini, kandidat harus membuktikan bahwa mereka benar-benar memiliki skill yang dibutuhkan, salah satu caranya adalah dengan menunjukkan portfolio data.
Portfolio data bagi seorang Data Analyst adalah salah satu kunci untuk menarik perhatian calon user serta untuk membuktikan skill analitis yang dimiliki. Portofolio adalah kumpulan project yang pernah dikerjakan. Portfolio ini nantinya akan menunjukkan kemampuan kita dalam menganalisis data, menemukan insight data, serta bagaimana menyajikan informasi secara efektif. Dalam artikel ini, kita akan membahas pentingnya portofolio dalam karir seorang Data Analyst.
1. Mengapa Portofolio Penting bagi Data Analyst?
Portofolio menjadi salah satu cara terbaik untuk memperlihatkan kemampuan kita secara praktis. Ketika kita melamar pekerjaan sebagai Data Analyst, calon user atau klien pasti ingin melihat bukti konkret tentang kemampuan yang kita miliki dalam menganalisis data dan menyajikan temuan dari data tersebut. Portofolio memberikan platform untuk menunjukkan kepada mereka apa yang bisa kita lakukan.
Selain itu, portofolio juga membantu kita untuk melakukan tracking dan mengevaluasi kemajuan kita sebagai seorang Data Analyst. Dengan memperhatikan beberapa project yang telah kita selesaikan dan insight yang telah dihasilkan, kita dapat mengidentifikasi area mana yang telah mengalami perkembangan dan area mana yang masih perlu ditingkatkan.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Membangun Portofolio yang Menarik
Untuk membangun portofolio yang menarik, hal pertama yang perlu dilakukan adalah menentukan project mana yang akan dimasukkan. Pilih project yang mewakili berbagai jenis analisis data yang pernah dilakukan serta dapat menampilkan berbagai keterampilan analitis yang kita miliki. Misalnya, kita dapat memilih project yang melibatkan analisis data eksploratif, pemodelan prediktif, visualisasi data, dan lain-lain.
Setelah memilih project mana saja yang akan dimasukkan, pastikan untuk menyusun portofolio dengan cara yang menarik dan mudah dipahami. Kita juga perlu untuk menyertakan deskripsi singkat tentang setiap proyek, termasuk tujuan analisis, metode yang digunakan, temuan yang didapatkan, serta kesimpulan. Kita juga dapat menambahkan visualisasi data yang menarik dan ringkas yang membantu menyampaikan hasil temuan dengan jelas.
3. Sajikan Portofolio
Setelah selesai membangun portofolio tersebut, saatnya untuk membagikannya dengan dunia. Kita bisa membuat versi digital dari portofolio yang kita miliki, misalnya dalam bentuk situs web pribadi atau profil LinkedIn, dimana kita dapat menampilkan project kita dengan rapi. Pastikan untuk mengupdate portofolio yang kita miliki secara teratur dengan project baru yang dikerjakan.
Tidak hanya itu, kita juga dapat membagikan portofolio yang kita miliki secara langsung kepada calon user atau klien potensial saat kita melamar pekerjaan atau project. Jangan ragu untuk menyertakan tautan ke portofolio yang kita miliki di surat lamaran atau CV. Hal ini akan membantu kita untuk menarik perhatian mereka serta menonjolkan diri dari kandidat lain.
4. Gunakan Feedback untuk Berkembang
Terakhir, ingatlah bahwa portofolio adalah kumpulan project yang selalu berkembang. Kita bisa meminta feedback dari rekan-rekan atau mentor dalam industri. Setelah mendapatkannya, kita bisa menggunakan feedback tersebut untuk terus meningkatkan dan menyempurnakan portofolio yang kita miliki. Untuk terus membuat portfolio kita menarik, kita bisa selalu mencari project baru yang menantang dan beragam untuk dimasukkan ke dalam portofolio kita.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Dengan membangun portofolio Data Analyst, kita dapat meningkatkan peluang yang ada untuk mendapatkan pekerjaan atau proyek yang diinginkan, serta membuktikan kemampuan kita dalam menganalisis data.
Bingung harus membuat portofolio data dari mana? Kamu bisa mulai dengan mengerjakan project yang tersedia di DQLab Academy. Saat ini, project yang ada tersedia dalam tiga bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, yaitu bahasa R, Python, dan juga SQL.
Tidak hanya itu, DQLab juga memudahkan kamu yang tidak memiliki tools pengolahan data, karena di DQLab kamu bisa memanfaatkan live code editor. Sehingga meskipun kamu tidak menginstall software yang digunakan untuk bahasa pemrograman tersebut, kamu tetap bisa mengerjakannya. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri