Yuk, Buat Portofolio Data Analyst yang Lebih Menarik
Saat ini profesi yang berkaitan dengan bidang data merupakan salah satu profesi yang menarik banyak perhatian. Bagaimana tidak, seiring perkembangan internet ini jumlah dta semakin meningkat dan perusahaan banyak membutuhkan seorang ahli data. Salah satu profesi terkait adalah data analyst.
Bahkan saat ini pun juga telah banyak orang membuat portofolio data analyst sebagai pembuktian bahwa mereka memiliki pengalaman terkait penyelesaian permasalahan data.
Portofolio data merupakan salah satu file penting yang perlu dipersiapkan untuk menjadi data analyst. Portofolio data ini tentunya berisi biodata penulis, alamat dan kontak yang bisa dihubungi.
Selain itu, poin penting dari portofolio data adalah bertujuan untuk menampilkan hasil kerja dalam menyelesaikan permasalahan data. Selain itu, portofolio data pun biasanya menampilkan judul serta studi kasus yang jelas. Ingin coba ketahui cara membuat portofolio data analyst yang menarik perhatian? Yuk, simak artikel berikut ini!
1. Persiapkan Skill
Menjadi seorang data scientist diperlukan memiliki beberapa skill yang harus dikuasai. Skill data scientist terdiri berbagai macam baik softskill maupun hardskill. Untuk membangun portofolio data yang menarik, kita perlu menonjolkan skill data scientist kita.
Seperti menampakkan cara menyelesaikan masalah, teknik analisis data yang digunakan, tools yang digunakan, dan beberapa hal lainnya. Mempersiapkan skill yang baik merupakan penunjang utama untuk ditampilkan dalam portofolio. Dengan menampilkan skill yang baik maka akan menarik perhatian para recruiter ketika melihat portofolio.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Mempelajari Visualisasi Data
Visualisasi data merupakan suatu proses penggunaan elemen visual untuk menampilkan hasil analisis data. Visualisasi data ini dapat berupa grafik, diagram, maupun peta dan merepresentasikan data.
Visualisasi data ini penting untuk dipelajari dikarenakan memudahkan pembaca dalam memahami hasil analisis data. Penggunaan visualisasi perlu ditampilkan juga dalam portofolio agar isi portofolio lebih sampai kepada pembaca serta menarik perhatian dan keingintahuan terkait isi portofolio tersebut.
3. Gunakan Bahasa yang Komunikatif
Ketika selesai mengerjakan suatu project terkait permasalahan data, salah satu hal yang menjadi kendala adalah kurang memahami isi data itu sendiri. Memang benar bahwa tidak semua orang mengerti cara membaca data yang baik dan benar bahkan walaupun data tersebut telah selesai dianalisis.
Oleh karena itu, dalam proses interpretasi data perlu dilakukan penulisan dengan menggunakan bahasa yang komunikatif, singkat, jelas, dan mudah dimengerti. Dengan demikian akan memudahkan pembaca dalam memahami isi portofolio dengan sesuai.
4. Terus Update Portofolio
Saat ini sudah banyak ditemukan portofolio data yang digunakan sebagai gambaran atau referensi bagi para pemula. Akan tetapi, tidak jarang juga portofolio yang ada itu merupakan format atau jenis lama yang belum diupdate. Semakin hari, umumnya orang semakin kreativitas untuk mengembangkan portofolio datanya.
Nah, agar tidak ketinggalan dengan portofolio terbaru lainnya, kita juga perlu terus mengupdate skill serta mengupdate portofolio dengan isi yang lebih berkualitas serta menarik.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Portofolio data merupakan salah satu upaya yang dilakukan untuk meringkas atau merangkum hasil analisis project yang telah dikerjakan. Dengan membuat portofolio data tentunya akan menjadi nilai plus di mata recruiter.
Kalian bisa mulai dari sedini mungkin untuk membuat portofolio ya, salah satu caranya dengan mengerjakan berbagai modul yang tersedia di DQLab!
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita