FLASH PROMO 90% + 50%! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 180K
Bebas Akses 65 Modul Data Interaktif, Mentoring, Portofolio Data, dan Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 0 Jam 35 Menit 53 Detik 

Tips Jitu Buat Portofolio Data Analyst untuk Fresh Graduate 2022

Belajar Data Science di Rumah 09-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/bc886303e09913c6be6b2dfc73da1513_x_Thumbnail800.jpg

Data Analyst adalah profesi yang banyak dicari beberapa tahun ini, mulai dari perusahaan skala kecil hingga besar. Peran seorang Data Analyst di suatu perusahaan memang cukup dibutuhkan. Persaingan bisnis yang semakin ketat menuntut perusahaan untuk memperoleh informasi lebih cepat yang dapat digunakan sebagai pedoman dalam memberikan pelayanan atau strategi bisnis terbarukan.


Apalagi dengan kemajuan teknologi saat ini, data bisa datang dari mana saja dan penting untuk dibuat infrastruktur yang baik agar mudah diakses di masa mendatang. Nah, orang yang menjalankan tugas ini adalah Data Analyst.


Secara singkat Data Analyst bertugas mengolah data menggunakan metode tertentu yang sesuai dengan tujuan analisis kemudian hasil analisis dituangkan menjadi informasi yang insightful.


Biasanya Data Analyst bekerja dengan tim terkait lainnya seperti tim pemasaran, produksi, dan lain sebagainya. Nantinya hasil analisis yang dilakukan oleh Data Analyst disampaikan kepada stakeholder dan dapat dijadikan pedoman bisnis lanjutan. 


Menjadi Data Analyst terbuka bagi siapa saja dengan syarat memenuhi skill yang dibutuhkan seperti kemampuan programming, analisis, visualisasi data, dan bisnis. Untuk menunjukkan skill tersebut maka diperlukan portofolio data.


Portofolio data akan menambah nilai di mata rekruter. Bagaimana cara membuat portfolio data? DQLab akan bagi tips buat kamu fresh graduate cara membuat portofolio Data Analyst. Yuk, simak dibawah ini!


1. Tentukan Study Case dan Tujuan Analisis

Hal pertama yang harus kamu perhatikan adalah project apa yang akan kamu tampilkan di portofolio data. Portfolio data berisi project-project yang pernah dikerjakan baik dengan tim atau mandiri. Bagi fresh graduate yang belum pernah memiliki project data dengan tim, kamu bisa membuatnya sendiri. Tentukanlah study case dalam project yang akan kamu kerjakan. 


Contohnya project dengan study case laporan kinerja penjualan dan dijadikan judul œSales Performance Report. Jelaskan latar belakang dilakukannya analisis dan juga tujuan yang diharapkan dari analisis. Ini akan mempermudah audience dalam memahami project yang kamu kerjakan. Contoh penjelasan study case untuk portfolio data adalah sebagai berikut:

data analyst


Selanjutnya kamu bisa jelaskan tujuan analisis yang akan dilakukan, contohnya seperti berikut:

data analyst


Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer


2. Kumpulkan Dataset 

Setelah menentukan project seperti apa yang akan dikerjakan, kumpulkan data dari berbagai sumber yang relevan dengan analisis. Pastikan sumbernya kredibel sehingga informasi dari hasil analisis tidak menjadi bias. Dataset dapat dengan mudah kamu dapatkan dari internet seperti Kaggle, data statistik, atau dengan web scraping. Dalam portfolio data, jelaskan sumber dan dataset yang kamu gunakan untuk analisis tersebut. Contohnya seperti gambar dibawah ini.

data analyst


Disini dijelaskan kurun waktu data yang diambil untuk kebutuhan analisis, jumlah data, dan format data. Lalu ada tampilan dari dataset tersebut. Data yang digunakan untuk analisis biasanya sangat banyak. Jadi cukup tampilkan bagian yang menggambarkan keseluruhan dataset.


Di gambar ditampilkan tabel dan beberapa isi dari tabel dataset dan juga disebutkan mana saja kolom dari dataset yang digunakan. 


3. Terapkan Metode yang Sesuai

Metode apa yang sebaiknya digunakan? Hal ini akan menjadi pertanyaan rutin bagi calon talent data. Seorang talent data harus kritis dalam menentukan metode yang hendak digunakan untuk memproses suatu kumpulan data. Perlu dicatat, jika metode yang digunakan sesuai maka output atau hasil analisis dapat semakin baik. 


Sebaliknya jika kurang tepat metodenya maka output yang dihasilkan bisa jadi kurang tepat atau bahkan bias. Oleh karena itu jika ingin menjadi Data Analyst harus memahami dan menguasai metode-metode analisis data. Nah, di dalam portfolio data, kamu dapat menjelaskan metode yang kamu gunakan dalam project. Contohnya seperti berikut.

data analyst

Gambar diatas adalah salah satu project yang ada di DQLab. Dari project tersebut dibuat menjadi portfolio data. Bisa kita lihat pada gambar, dijelaskan tahapan yang akan dilakukan dalam analisis mulai dari data preparation, data visualization, metode testing, dan tools yang digunakan. 


4. Berikan Kesimpulan yang Insightful

Tidak hanya kemampuan teknis atau hard skill, seorang Data Analyst juga harus memiliki soft skill salah satunya yaitu mampu menyampaikan informasi dengan baik. Sudah dijelaskan sebelumnya bahwa Data Analyst bertugas menganalisis data untuk menemukan informasi yang dapat menjadi pedoman bisnis lanjutan. 


Dari seluruh tahapan analisis, hasil akhir yang diharapkan tentu memperoleh suatu informasi yang berguna. Nah, dalam portfolio data hasil analisis yang telah diperoleh dan dibuat visualisasi datanya kemudian disimpulkan menjadi sebuah informasi yang insightful kepada stakeholder.


Berikan juga masukan atau saran yang berdampak positif bagi bisnis yang dapat menjadi pertimbangan tim terkait dalam menerapkan solusi strategi bisnis kedepannya. Contohnya seperti dibawah ini.

data analyst


Gambar diatas merupakan salah satu project DQLab yang dibuat menjadi project dan di publish di Medium. Ini bisa jadi contoh ketika kamu hendak membuat portfolio data. Jelaskan kesimpulan dari seluruh proses analisis yang telah dilakukan dengan data-data riil dan rinci yang menjawab tujuan analisis. 


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


Jadi Data Analyst memang susah-susah gampang. Meski perusahaan ada yang lebih suka talent data dengan background IT, namun tak sedikit juga talent data non IT yang diterima di perusahaan ternama sebagai Junior Data Analyst. Jika kamu fresh graduate yang berasal dari non IT, jangan khawatir, kamu tetap bisa mencapai impian menjadi Data Analyst. Tipsnya adalah terus asah skill datamu dengan project-project data. 


Lebih baik lagi jika menggunakan real case study sehingga kamu memiliki pandangan bagaimana kondisi riil dunia data. Kamu bisa dapatkan kemudahan untuk upskill dengan project real case study di DQLab.id! Dapatkan juga sertifikat gratis di setiap penyelesaian modulenya. Project yang kamu kerjakan di DQLab bisa dirangkum menjadi portfolio datamu, loh!


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya




Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :