LAST DAY PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!
0 Hari 1 Jam 35 Menit 45 Detik

Showcase Ini untuk Portfolio Data Analyst Menawan

Belajar Data Science di Rumah 18-Juli-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-03-2-2023-07-19-013146_x_Thumbnail800.jpg

Apakah kamu sedang struggling melamar pekerjaan sebagai data analyst? Portofolio data analyst bisa menjadi salah satu ‘senjata’ untuk menunjukkan kemampuan yang kita miliki. Portfolio yang bagus secara tidak langsung akan membawa kita menuju profesi impian yang kita inginkan. Dengan portfolio data analyst yang kita miliki, recruiter terutama users yang akan menjadi co-worker kita dapat mengetahui sejauh apa skill set yang kita miliki dan sedalam apa pemahaman kita mengenai analisis data. Hal ini membuat kita lebih unggul dibandingkan kandidat lain yang tidak memiliki portfolio data analyst.


Untuk menjadi seorang data analyst, kita tidak hanya membutuhkan skill teknis yang hebat, tetapi juga softskill yang efektif, pemahaman menyeluruh tentang analisis statistik, dan bakat visualisasi data yang baik. Pada artikel kali ini kita akan membahas skill data analyst yang bisa kamu tampilkan pada portofolio data analyst kamu. Jadi tunggu apa lagi? Yuk kita simak bersama!


1. Skill SQL

Bahasa umum untuk berkomunikasi dengan database adalah SQL atau Structured Query Language. Dengan memahami SQL, kita dapat mengubah struktur data serta memodifikasi, mengatur, dan meminta data yang terdapat dalam database relasional (skema). SQL merupakan skill yang paling diperlukan dan wajib untuk dikuasai jika kamu ingin mendapatkan pekerjaan karena hampir semua data analyst perlu mengakses data dari database perusahaan. Faktanya, ujian teknis dengan SQL menjadi salah satu tes uji kompetensi yang akan dijalani bagi calon data analyst. Oleh karena itu, skill ini perlu ditonjolkan dalam portfolio data analyst. 

Data Analyst


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Matematika, Probability, dan Statistics

Statistika adalah cabang matematika dan sains yang berkaitan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi, dan penyajian statistik. Subject ini mungkin tampak familiar karena sangat mirip dengan deskripsi pekerjaan seorang data analyst. Hal yang bisa ditonjolkan dalam portfolio data analyst yang berkaitan dengan matematika, statistika, dan turunannya adalah

  • mendeteksi pola dalam data

  • menghindari distorsi, inkonsistensi, dan kesalahan logis, dan

  • menghasilkan hasil yang akurat dan konsisten.

Data Analyst


3. Programming Languages

Bahasa pemrograman, seperti R atau Python, digunakan oleh data analyst untuk melakukan analisis kompleks, misalnya membersihkan, menganalisis, dan menampilkan kumpulan data besar secara lebih efektif. Karena kedua bahasa tersebut bersifat open-source, mencantumkan setidaknya salah satu bahasa tersebut akan menjadi nilai tambah yang bagus untuk portofolio kamu. 

Data Analyst


4. Data Visualization

Proses data analyst tidak hanya berkutat pada penggalian insight yang bermanfaat dari kumpulan data. Aspek penting lainnya adalah menggunakan insights tersebut untuk menyusun narasi yang akan membantu stakeholders untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Di sinilah visualisasi data memiliki peran penting. Sebagai seorang data analyst, kita dituntut untuk dapat mempresentasikan hasil yang kita dapatkan dengan cara yang mudah dipahami menggunakan chart, grafik, dan representasi visual data lainnya. 

Data Analyst

Oleh karena itu, kamu bisa menambahkan project mengenai visualisasi data menggunakan tools dashboard seperti Tableau, Power BI, Looker Studio, atau software lainnya.


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


Yuk bangun portfolio data analyst dengan project-project dari DQLab! DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp DQLab LiveClass  dengan klik tautan https://dqlab.id/bootcamp-data-analyst-with-python-and-sql  berikut untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin bangun portfolio? Yuk signup sekarang!


Penulis: Galuh Nurvinda K


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login