Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Tips Buat Portofolio Data Analyst Jadi Eyecathing!

Belajar Data Science di Rumah 14-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-03-2024-05-13-211525_x_Thumbnail800.jpg

Profesi data analyst saat ini banyak dibutuhkan banyak industri untuk mengolah data yang kemudian digunakan untuk kebijakan produk. Untuk dapat berkarir di bidang data, Sahabat DQ perlu memiliki portofolio yang meyakinkan. Sebuah portofolio dapat menjadi acuan bagi rekruter untuk melihat pengalaman kerja dan skills yang dimiliki. Lalu bagaimana cara membuat portofolio yang menarik? Cari tahu selengkapnya di pembahasan berikut.


1. Berikan Konteks yang Jelas

Data Analyst

Memberikan konteks yang jelas untuk setiap proyek adalah kunci agar portofolio bisa dengan mudah dipahami. Mulailah dengan menjelaskan tujuan dari setiap proyek, misalnya, apakah untuk mengidentifikasi pola perkembangan penjualan, memprediksi perilaku konsumen, atau mengoptimalkan proses bisnis tertentu.


Kemudian, jelaskan sumber data yang digunakan, termasuk cara data dikumpulkan, strukturnya, dan kualitasnya. Terakhir, berikan gambaran tentang dampak atau implikasi dari proses analisis tersebut, baik itu berupa rekomendasi strategis bagi perusahaan, wawasan baru tentang pasar, atau potensi perbaikan di aspek operasional. Dengan memberikan konteks yang komprehensif seperti ini, portofolio kalian jadi lebih bermanfaat.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Tampilkan Proses Kerja

Data Analyst

Mulailah dengan menjelaskan konteks proyek, termasuk latar belakang industri atau masalah yang dihadapi. Selanjutnya, jelaskan langkah-langkah konkret yang diambil dalam menganalisis data, termasuk pemilihan metode analisis yang sesuai dengan tujuan proyek dan jenis data yang dimiliki. Ini bisa mencakup eksplorasi data, pembersihan data, analisis statistik, dan model-model yang digunakan.


Terakhir, jelaskan bagaimana kalian menginterpretasikan hasil analisis. Sertakan pemahaman kalian tentang temuan utama, potensi implikasi, dan langkah-langkah selanjutnya yang direkomendasikan. Dengan menjelaskan proses kerja secara rinci, kalian membantu pembaca memahami secara lebih baik pendekatan yang kalian gunakan dalam menyelesaikan masalah.


3. Tambahkan Visualisasi yang Informatif

Data Analyst

Saat membuat visualisasi data, pastikan memilih jenis grafik atau tabel yang paling sesuai dengan konteks data. Misalnya, untuk data waktu, grafik garis atau grafik batang mungkin lebih sesuai. Untuk perbandingan kategori, gunakan diagram batang atau pie chart. Selain itu, pastikan visualisasi mudah dipahami dengan menggunakan label yang jelas, sumbu yang teranotasi dengan baik, dan judul yang deskriptif. Pilih palet warna yang menarik tetapi tidak terlalu mencolok, dan hindari overloading grafik dengan terlalu banyak informasi.


Selain itu, jangan ragu untuk bereksperimen dengan variasi visualisasi untuk menarik minat pembaca. Cobalah dengan menggabungkan beberapa jenis grafik atau mengeksplorasi teknik visualisasi data yang lebih interaktif, seperti peta interaktif atau grafik animasi. Tapi ingat untuk tetap fokus pada kejelasan dan kemudahan interpretasi data dalam setiap visualisasi yang dibuat. 


4. Sertakan Analisis Data

Data Analyst

Menyertakan analisis adalah langkah penting untuk menunjukkan seberapa paham kalian terhadap data yang ada dan mengubahnya menjadi insight yang mudah dipahami. Mulailah dengan merangkum temuan utama dari analisis secara singkat dan jelas. Jelaskan apa yang ditemukan dari data, termasuk tren atau pola yang muncul, anomali, atau hubungan dari beberapa variabel yang ada.


Selanjutnya, tunjukkan bagaimana temuan tersebut dapat memberikan nilai tambah bagi perusahaan atau organisasi. Misalnya, untuk mengoptimalkan proses bisnis, meningkatkan keputusan strategis, atau mengidentifikasi peluang baru. Dengan menghubungkan analisis dengan dampak langsung yang dapat dihasilkan, kalian menunjukkan keterampilan analisis data yang kalian punya.


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


Nah, tentunya untuk bisa membangun portofolio data analyst yang baik, kalian membutuhkan banyak ide, bukan? DQLab bisa menjadi sumber ide portofolio tersebut. Modul pembelajaran diatur sehingga pemula dapat mempelajari hal mendasar terlebih dahulu untuk memperkuat pengetahuannya. Selanjutnya akan diberikan beberapa studi kasus yang memperluas pemahaman kalian dan mengaplikasikannya ke permasalahan yang bervariasi.


Untuk pemula yang tidak memiliki latar belakang IT pun dimudahkan dengan Live Code Editor sehingga tidak perlu install aplikasi ketika harus praktik coding. Bahkan modul di DQLab diintegrasikan dengan ChatGPT loh. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan ikuti Bootcamp Data Analyst with Python & SQL bersama DQLab LiveClass! 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login