Tips Time Blocking dalam Menyusun Project Data Analyst
Project data analyst merupakan salah satu elemen penting dalam portofolio data analyst. Project data analyst biasanya berisi contoh kasus maupun kumpulan proyek yang mencakup keterampilan dan kemampuan calon pelamar dalam menganalisis data.
Namun, banyaknya proyek yang dimiliki terkadang menjadi tantangan tersendiri bagi calon pelamar. Apalagi, kalau tidak pandai mengatur dan memetakan project yang pas dan sesuai dengan bidang atau perusahaan yang kamu lamar.
Salah satu cara yang bisa dilakukan adalah menerapkan metode manajemen waktu dengan konsep time blocking. Time blocking adalah metode manajemen waktu yang memungkinkan individu untuk memfokuskan perhatian mereka pada tugas tertentu dalam jangka waktu yang telah ditentukan.
Dalam konteks proyek data analyst, teknik ini sangat berguna untuk menjaga produktivitas dan memastikan bahwa setiap aspek proyek mendapat perhatian yang memadai. Berikut adalah beberapa tips tentang bagaimana time blocking dapat diterapkan dengan efektif dalam menyusun proyek data analyst. Simak yuk sahabat DQLab!
1. Identifikasi Tugas Utama
Sebelum kamu menyusun project data analyst, kamu bisa mulai memasang estimasi waktu pengerjaan. Identifikasi dan susun alur kerja terkait tugas-tugas utama yang perlu diselesaikan dalam proyek data analyst. Misalnya pengumpulan data, pembersihan data, analisis data, visualisasi, dan penyusunan laporan. Dengan mengetahui tugas-tugas ini, kamu bisa langsung dengan mudah membagi waktu yang tepat pada masing-masing kegiatan.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Tentukan Durasi Setiap Blok Waktu
Setelah mengidentifikasi masing-masing tugas yang akan dikerjakan dalam penyusunan project data analyst, tentukan berapa lama kamu akan mengerjakan setiap tugas. Misalnya jika dalam tahap pengumpulan data memerlukan waktu dua jam dan analisis data memerlukan waktu lima jam, kamu bisa mulai mengalokasikan waktu yang sesuai dengan kebutuhan masing-masing kegiatan.
3. Prioritaskan Tugas Berdasarkan Kepentingan dan Deadline
Prioritaskan tugas-tugas berdasarkan tingkat kepentingan dan tenggat waktu. Tugas yang lebih mendesak atau krusial harus ditempatkan pada blok waktu yang lebih awal dalam jadwal yang sudah kamu susun. Misalnya, jika laporan akhir proyek harus diserahkan minggu depan, pastikan untuk memberikan waktu yang cukup dalam jadwal untuk menyelesaikan dan merevisi laporan tersebut.
4. Sisakan Waktu untuk Istirahat dan Evaluasi
Penting untuk menyisakan waktu dalam jadwal yang sudah kamu susun untuk istirahat dan evaluasi. Bekerja dalam blok waktu yang panjang tanpa jeda bisa mengurangi produktivitas dan meningkatkan kelelahan. Sisakan waktu pendek untuk istirahat singkat antara blok waktu dan alokasikan waktu di akhir hari untuk mengevaluasi progress dan merencanakan langkah selanjutnya.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Fleksibel dan Sesuaikan Jadwal
Meskipun time blocking sangat membantu dalam manajemen waktu, penting untuk tetap fleksibel. Terkadang, tugas bisa memakan waktu lebih lama dari yang diharapkan atau ada kendala tak terduga. Jangan ragu untuk menyesuaikan jadwal jika diperlukan, dan pastikan untuk mengupdate blok waktu sesuai dengan perubahan.
Dengan menerapkan metode time blocking untuk penyusunan project data analyst, kamu bisa lebih mudah untuk memberikan porsi yang sesuai pada setiap tahapan. Ini juga membantu dalam menghindari perasaan kewalahan dengan membagi pekerjaan menjadi bagian-bagian yang lebih manageable dan terstruktur, sehingga kamu dapat fokus pada satu tugas pada satu waktu dan meningkatkan produktivitas serta kualitas hasil kerja.
Kalian bisa mulai melatih diri dengan menyelesaikan ragam project data analyst di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri.
Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. 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 jadilah ahli dalam menyampaikan insight data dengan mengikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!
Penulis: Reyvan Maulid