Tips Explore Portofolio Data Analyst agar Tidak Repetitif

Data analyst merupakan posisi krusial dalam mengolah dan menganalisis data untuk menghasilkan insight yang berharga. Portofolio yang dimiliki oleh seorang data analyst adalah salah satu elemen utama yang digunakan untuk impress atau menunjukkan kemampuan dan pengalaman yang mereka dapatkan selama ini. 

Namun sayangnya, tidak semua portofolio data analyst itu isinya beragam. Kadang-kadang mereka juga kurang peka akan masalah ini. Meskipun terlihat sepele, justru portofolio yang kurang beragam punya dampak buruk sehingga bisa menghambat karir data analyst.

Selain itu, di mata perekrut, memiliki portofolio data analyst yang kurang beragam juga menunjukkan bahwa kandidat dinilai kurang eksplor sehingga perekrut juga merasa ragu akan meng hire kandidatnya. Lalu apa saja dampak buruk ketika kandidat memiliki portofolio data analyst yang kurang beragam? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Kesulitan Menarik Perhatian Perekrut

Portofolio yang tidak memiliki keragaman dalam jenis proyek atau dataset dapat membuat seorang data analyst sulit untuk menarik perhatian perekrut. Dalam dunia yang kompetitif, perekrut mencari kandidat yang menunjukkan kemampuan untuk bekerja dengan berbagai jenis data dan situasi.

Apabila portofolio hanya menampilkan proyek yang serupa, perekrut mungkin merasa ragu tentang kemampuanmu untuk beradaptasi dengan tantangan baru dan beragam di tempat kerja. Misalnya seorang data analyst yang hanya 

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Minimnya Pengembangan Keterampilan Teknis yang Beragam

Portofolio yang monoton menunjukkan bahwa kamu mungkin tidak terbiasa dengan berbagai alat dan teknik analisis data yang berbeda. Hal ini bisa mengurangi nilai kamu di mata calon perekrut yang mencari kandidat dengan keterampilan teknis yang luas dan kemampuan untuk menggunakan berbagai alat analisis data yang mungkin belum kamu coba.

Contoh kasusnya adalah seorang data analyst yang hanya menggunakan SQL untuk analisis mungkin akan diabaikan oleh perusahaan yang membutuhkan kemampuan analisis menggunakan machine learning atau pemodelan statistik yang lebih kompleks.

3. Tidak Mencerminkan Keahlian dalam Beradaptasi dengan Data yang Berbeda

Portofolio yang hanya menunjukkan satu jenis data atau proyek tidak memberikan gambaran yang lengkap tentang kemampuanmu untuk bekerja dengan data yang berbeda-beda. Misalnya data terstruktur, data tidak terstruktur, atau data dari sumber yang berbeda. Contoh ketika seorang data analyst yang hanya bekerja dengan data terstruktur seperti spreadsheet mungkin tidak menunjukkan kemampuan untuk menangani data tidak terstruktur seperti teks atau gambar.

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

4. Melewatkan Peluang untuk Menunjukkan Keunggulan Kompetitif

Portofolio yang beragam memungkinkan kamu untuk menonjolkan keunggulan kompetitif dan menunjukkan bahwa kamu adalah kandidat yang pantas dibandingkan kandidat lainnya. Portofolio yang kurang beragam mungkin tidak cukup menarik perhatian dan membuat kamu kehilangan peluang untuk menunjukkan keunggulan kamu di mata perekrut.

Portofolio yang kurang beragam dapat menimbulkan berbagai dampak negatif bagi seorang data analyst. Mulai dari sulit menarik perhatian perekrut hingga membatasi peluang karir. Untuk mengatasi masalah ini, penting bagi data analyst untuk terus mengembangkan keterampilan mereka, mencari berbagai jenis proyek, dan memperluas pengalaman mereka di berbagai industri dan dengan berbagai jenis data. 

Dengan demikian, portofolio kamu akan terlihat lebih menarik dan mencerminkan kemampuan serta potensi dirimu yang sesungguhnya. Dengan memperhatikan keragaman dalam portofolio, seorang data analyst dapat meningkatkan peluang mereka untuk sukses di dunia kerja yang kompetitif ini. Semoga artikel ini bermanfaat bagi kamu yang sedang berusaha meningkatkan kualitas portofolio data analyst untuk keperluan melamar kerja.

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! 

Penulis: Reyvan Maulid