Tips Portfolio Data Analyst yang Tonjolkan Value
Data Analyst memegang peranan penting dalam keberlangsungan sebuah organisasi atau perusahaan. Mereka bertugas untuk mengubah data yang ada menjadi insight baru untuk menjawab berbagai permasalahan yang ada. Dalam pekerjaannya, seorang Data Analyst kerap kali akan diminta untuk bekerja sama dengan tim data lainnya seperti Data Engineer atau Data Scientist.
Tidak hanya dengan tim data, Data Analyst juga kerap kali harus bisa berkolaborasi dengan tim lain yang tidak memahami tentang proses pengolahan data, sehingga Data Analyst dituntut untuk bisa menggunakan bahasa komunikasi yang mudah dipahami oleh orang yang berasal dari non teknis.
Untuk menjadi seorang Data Analyst, menciptakan portfolio yang unik dan menonjol adalah langkah penting untuk menarik perhatian recruiter dan user. Dalam artikel ini akan dibahas beberapa aspek yang perlu diterapkan dalam portfolio data, sehingga bisa menjadi lebih menonjol. Yuk, simak pembahasannya!
1. Inovatif dalam Visualisasi Data: Tampilkan Insight dengan Grafik yang Unik dan Mengesankan
Kemampuan untuk merangkai kalimat untuk menjelaskan permasalahan yang ada memang menjadi skill utama. Namun kamu bisa membedakan portfolio yang kamu miliki dengan menyajikan hasil temuan dengan cara yang unik. Hal ini bisa dilakukan dengan membuat grafik atau dashboard yang inovatif dan memukau.
Ada beberapa aspek yang perlu diperhatikan ketika membuat visualisasi data, misalnya kombinasi warna yang nyaman dilihat, penggunaan animasi, atau adanya element yang interaktif. Dengan begitu, portfolio yang kamu buat tidak hanya menjadi presentasi data biasa, namun juga menjadi perjalanan visual yang bisa mudah dipahami oleh banyak orang.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Kemampuan dalam Memahami Data dan Mengartikulasikan Solusi
Salah satu hal yang harus ditampilkan dalam portfolio agar terlihat menarik adalah kemampuan untuk mengartikulasikan hasil temuan yang didapatkan secara jelas dan meyakinkan, serta dengan bahasa yang mudah dipahami kepada mereka yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Dalam hal ini, kamu bisa sekalian memamerkan skill komunikasi yang kamu miliki. Kamu bisa menampilkan bagaimana caramu merinci temuan kompleks secara sederhana.
Selain itu, kamu juga bisa menyertakan cerita tentang bagaimana kamu berinteraksi dengan tim lintas fungsi, bagaimana kamu mengatasi hambatan komunikasi, serta bagaimana kamu mengubah temuan menjadi rekomendasi tindakan yang dapat dimengerti oleh semua pemangku kepentingan.
3. Integrasi dengan Alat dan Teknologi Terkini
Portfolio yang unik adalah portfolio yang mencerminkan bagaimana pemahaman yang kamu miliki mengenai tools dan teknologi terkini dalam proses analisis data. Kamu bisa menampilkan contoh penggunaan tools seperti Python, R, SQL, atau platform visualisasi data seperti Tableau. Kamu bisa menunjukkan bagaimana kamu mengkombinasikan penggunaan tools tersebut untuk memberikan solusi yang efektif dan efisien.
Selain itu, kamu juga bisa menampilkan pendekatan yang inovatif, seperti penggunaan machine learning atau analisis prediktif, untuk menunjukkan bahwa kamu berada di level yang lebih advanced dalam dunia analisis data.
4. Fokus pada Dampak Bisnis: Temukan Makna di Balik Angka
Sebagai Data Analyst, kamu bertanggung jawab untuk memberikan dampak positif pada bisnis. Dalam portfolio data yang kamu buat, jangan hanya menunjukkan kemampuan teknis yang kamu miliki, namun perlihatkan pula pemahamanmu tentang konteks bisnis. Kamu bisa menjelaskan bagaimana temuanmu ini memiliki implikasi langsung pada pengambilan keputusan bisnis.
Sebagai pendukung, kamu bisa menyertakan metrik atau statistik yang mencerminkan peningkatan kinerja atau efisiensi setelah implementasi solusi yang kamu sarankan. Dengan demikian, portfolio mu bisa menjadi bukti konkrit bahwa kamu tidak hanya bisa memproses data, namun juga memahami makna dari hasil analisis.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Portofolio seorang Data Analyst di bidang kesehatan mencerminkan keterampilan analisis yang kuat dan dampak positif pada layanan kesehatan. Melalui beberapa contoh project data yang dijelaskan di atas, Data Analyst memberikan insight yang kritis untuk mendorong inovasi dan perbaikan dalam sektor kesehatan.
Bingung harus membuat portofolio data dari mana? Kamu bisa mulai dengan mengerjakan project yang tersedia di DQLab Academy. Saat ini, project yang ada tersedia dalam tiga bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, yaitu bahasa R, Python, dan juga SQL.
Tidak hanya itu, DQLab juga memudahkan kamu yang tidak memiliki tools pengolahan data, karena di DQLab kamu bisa memanfaatkan live code editor. Sehingga meskipun kamu tidak menginstall software yang digunakan untuk bahasa pemrograman tersebut, kamu tetap bisa mengerjakannya. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri