Temuan Dokumentasi untuk Bangun Portofolio Data Analyst

Portofolio data analyst merupakan senjata ampuh yang wajib dipersiapkan oleh calon data analyst untuk memasuki ke jenjang industri data science.

Portofolio data analyst memuat beragam tema, keterampilan calon pelamar, tools yang digunakan, kedalaman permasalahan dan juga hasil yang diperoleh atas sekian panjangnya proses pengolahan data hingga data tersebut siap untuk disajikan dalam dokumentasi berupa code dan visualisasi data. 

Dalam portofolio yang baik memuat berbagai macam dokumentasi agar si perekrut bisa mengenali keterampilan dari masing-masing individu pelamar. Seperti yang kita tahu, setiap pelamar punya kecenderungan keterampilan yang berbeda tergantung pada proyek yang dikerjakan.

Ada yang lebih ahli dalam bidang data engineering, analisis data statistik maupun machine learning. Tentu saja, beda keahlian maka beda pula dokumentasi portofolionya.

Temuan dokumentasi dalam portofolio seorang data analyst sangat penting karena membantu mengkomunikasikan hasil analisis dengan jelas, memvalidasi kualitas kerja atas beberapa proyek yang dapat kamu tangani, dan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kemampuan kamu sebagai seorang profesional data analyst.

Temuan dokumentasi dalam portofolio seorang data analyst sangat penting karena membantu mengkomunikasikan hasil analisis dengan jelas, memvalidasi kualitas kerja Anda, dan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kemampuanmu sebagai seorang profesional data analyst.

Berikut adalah sederetan alasan mengapa dokumentasi dalam portofolio data analyst begitu pentingnya. Simak yuk sahabat DQLab!

1. Mengidentifikasi Proses Analisis

Temuan dokumentasi yang kita dapatkan dan kita masukkan dalam portofolio data analyst dapat membantu orang lain memahami proses yang kita jalankan. Setiap temuan hasil dan keluaran yang diharapkan bagi pengambil kebijakan bersumber proses yang tidaklah instan.

Ada serangkaian tahapan yang perlu dilalui oleh data analyst untuk menghasilkan temuan yang bermanfaat bagi pihak pengambil kebijakan. Hal ini mencakup bagaimana seorang data analyst mampu mengumpulkan data, membersihkan data, memilih metode analisis yang tepat, hingga menghasilkan temuan yang bermanfaat dalam perumusan kebijakan yang sesuai dan relevan dengan kondisi perusahaan saat ini.

Sumber Gambar: Epoch AI

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Memvalidasi Keputusan

Setiap temuan yang didapatkan oleh data analyst tentu saja based on data. Pengambilan keputusan tidak didasarkan pada perolehan data yang asal-asalan. Dengan menyusun temuan dokumentasi yang baik tentu saja membantumu dalam memvalidasi keputusan yang akan kamu ambil selama proses analisis data berlangsung.

Hal ini memungkinkan orang lain (pihak pewawancara) dapat melihat bahwa kamu adalah kandidat yang berpotensi karena kamu berhasil mencapai kesimpulan tertentu ketika kamu menggunakan temuan data untuk menjawab keluhan dan permasalahan dari perusahaan terkait.

3. Transparansi dan Akuntabilitas

Membuat dokumentasi temuan hasil analisis tentu saja dapat menambah tingkat transparansi dalam menunjang pekerjaan data analyst. Hal ini menunjukkan bahwa seorang data analyst pintar untuk menentukan metodologi yang sesuai dengan permasalahan yang dihadapi perusahaan.

Selain itu, data analyst juga dapat memanfaatkan sumber-sumber yang kredibel untuk mengakses dataset perusahaan sebagai bahan dalam menghasilkan temuan yang bermanfaat. Hal ini tentu saja dapat meningkatkan akuntabilitas terutama dalam hal etika pelaporan dan dokumentasi suatu data.

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

4. Memperlihatkan Kemampuan Komunikasi

Temuan yang kita dapatkan dan kita dokumentasikan melalui portofolio data analyst merupakan salah satu cara untuk memperlihatkan kemampuan komunikasi kita. Tidak dapat dipungkiri bahwa kemampuan komunikasi memegang peran penting sebagai seorang data analyst.

Kita perlu menjelaskan tujuan analisis, metodologi yang digunakan, temuan utama, dan rekomendasi yang ingin kita sarankan kepada pihak pengambil keputusan atas temuan yang sudah kita dapatkan melalui proses pengolahan.

Sebisa mungkin kita bisa menggunakan bahasa yang mudah dipahami oleh pemangku kepentingan yang mungkin secara background tidak sama..  

Sumber Gambar: ResearchGate

Sudahkah kamu siap untuk membangun portofolio data analyst yang mengesankan recruiter? Jika belum segera persiapkan dirimu dengan belajar skill data analyst bersama DQLab.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! 

Penulis: Reyvan Maulid