PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 6 Jam 57 Menit 38 Detik

Tips & Tricks Buat Portofolio Data Analyst Idaman

Belajar Data Science di Rumah 31-Juli-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-03-3-2023-08-01-230602_x_Thumbnail800.jpg

Belakangan ini seiring perkembangan teknologi yang semakin pesat memberikan kita informasi terkait peluang kerja yang semakin luas, salah satunya adalah data analyst. Peminat profesi data analyst ini semakin hari semakin banyak. Bahkan tidak hanya dari orang yang berlatar belakang pendidikan terkait, namun orang dari latar belakang pendidikan lainnya juga banyak yang berminat. Terdapat berbagai cara atau tips untuk memulai karir menjadi data analyst, salah satunya adalah dengan membangun portofolio data analyst.


Data analyst secara umum adalah sebuah profesi yang tugasnya menganalisis data dan memiliki kemampuan untuk menganalisis data sampai memvisualisasi data. Seorang data analyst tentu harus memiliki beberapa kemampuan khusus untuk menunjang tugas dan tanggung jawabnya. Untuk menjadi seorang data analyst profesional pun perlu melewati beberapa tahapan yang salah satunya adalah membuat portofolio data analyst sebagai bentuk bukti bahwa ia telah pernah mengerjakan proyek data analyst dan menunjukkan skillnya di portofolio data tersebut.


1. Lengkapi Profil Diri

Profil diri atau identitas diri merupakan salah satu bagian yang tidak bisa terlewati dalam membuat portofolio data analyst. Kita tentu perlu memberikan identitas diri secara umum di lembar portofolio agar pihak recruiter mengetahui siapakan pemilik portofolio data tersebut. Selain itu pemilik portofolio juga bisa menceritakan sedikit mengenai latar belakang pendidikannya, alasan mengapa ia tertarik dengan profesi data analyst serta pelatihan data analyst apa saja yang pernah diikuti.

Data Analyst


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Buat List Project

Adakalanya seseorang yang membuat portofolio data analyst sudah memiliki begitu banyak project atau studi kasus yang dikerjakan. Agar tidak bingung ingin mencantumkan project atau studi kasus yang mana, maka kita bisa membuat list project apa saja yang pernah dikerjakan. Setelah membuat list project kita dapat memilih manakah project yang akan dicantumkan. Dalam memilih project ini kita dapat mempertimbangkan dari segi studi kasus yang berbeda dan teknik analisis data yang digunakan.

Data Analyst


3. Buat Visualisasi Data

Pada saat menganalisis data, pada umumnya seorang data analyst memberikan poses visualisasi data sesuai dengan hasil analisis datanya. Dalam membuat portofolio data, calon data analyst juga perlu menampilkan hasil visualisasi datanya di portofolio data. Hal ini dilakukan salah satu tujuannya adalah agar tampilan hasil analisis data lebih menarik dan lebih mudah dimengerti oleh pembaca. Karena pada umumnya pembaca lebih mudah mengerti dengan grafik atau bentuk visual lainnya dan disertai dengan interpretasi singkat.

Data Analyst


4. Sampaikan dengan Bahasa yang Komunikatif

Portofolio data adalah bentuk bukti hasil kerja penulis yang ingin ditampilkan kepada recruiter untuk menunjukkan skill atau kemampuan yang ia miliki dalam menganalisis data. Agar lebih memudahkan pembaca dalam memahami portofolio data yang diberikan, maka penulis perlu menyampaikan dengan bahasa yang komunikatif. Perlu diperhatikan pula tata letak penulisan maupun gambar dalam portofolio agar disusun dengan rapi dan mudah dipahami alurnya.

Data Analyst


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


Data analyst termasuk profesi kekinian yang banyak diminati generasi milenial. Untuk menjadi data analyst profesional maka kita perlu mengasah skill analisis data salah satunya dengan mengerjakan modul-modul yang ada di 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/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! 


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login