Membuat Portofolio Data Analyst dengan 3 Teknik Ini, Dijamin Memukau!
Saat kamu mengikuti kursus Data Analyst, salah satu kegiatan yang dilakukan adalah membuat portofolio data. Portofolio data adalah salah satu media yang kita gunakan untuk menunjukkan karya dan project yang sudah kita kerjakan. Portofolio juga bisa digunakan sebagai nilai tambah untuk melamar suatu pekerjaan di bidang data seperti Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer.
Saat ini portofolio bisa di-publish di platform apapun khususnya platform elektronik yang mudah diakses oleh siapapun. Project-project yang akan diunggah pun bisa menyangkut apapun. Kita bisa mengangkat masalah yang ada di sekitar kita, mencari data di platform open source, bahkan mengikuti bootcamp dan menyelesaikan project atau challengenya.
Ada berbagai contoh penerapan analisis data yang digunakan oleh Data Analyst dalam membuat portofolio data. Mulai dari transportasi, pendeteksi risk dan fraud, interaksi dengan pelanggan, pencarian web, iklan digital, dan masih banyak lagi.
Dalam menganalisis data pun terdapat berbagai teknik untuk melakukan analisis data tergantung pada pertanyaan yang ada, jenis data, dan jumlah data yang dikumpulkan. Masing-masing berfokus pada strategi pengambilan data, hasil analisis, dan menelusuri data untuk mengubah angka menjadi parameter dalam mengambil keputusan.
Pada artikel ini kita akan membahas secara khusus terkait teknik apa saja yang seorang Data Analyst gunakan dalam menganalisis data. Apakah kamu berpikir untuk mulai mencoba belajar menganalisis data? Yuk, kita bahas bersama!
1. Pentingnya Portofolio Data Bagi Fresh Graduate
Pentingnya membangun portfolio data merupakan salah satu fundamental dasar untuk mulai berkarir sebagai Data Analyst. Selain mengoperasikan berbagai jenis bahasa pemrograman seperti SQL, sebagai seorang Data analyst perlu memiliki kemampuan public speaking dan presentasi yang baik dan kepercayaan diri dalam menyampaikan informasi detail mengenai apa yang telah dilakukan, kemudian mempresentasikannya ke tim yang membutuhkan informasi tersebut.
Selain itu, data menjadi pedoman seutuhnya dalam penyampaian informasi. Orang data harus bergerak dan berbicara by data. Sampaikan hasil analisa melalui data, jika ada informasi yang kurang, jadikan task baru untuk melakukan analisa kedepannya.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Teknik Berdasarkan Matematika dan Statistik
Matematika dan Statistik adalah dua teknik penting dalam menganalisis data. Matematika berperan penting dalam penyusunan model dan Statistik berperan penting dalam penentuan sampel dalam analisis data.
Matematika dan Statistik tidak luput dari penerapan pengolahan dan analisa data. Teknik-teknik statistik dan matematika juga dapat digunakan dalam pengujian hipotesis dan pengambilan keputusan dari suatu hipotesa. Beberapa contohnya seperti, analisis deskriptif, analisis dispersi, analisis regresi, analisis faktor, analisis diskriminan, dan analisis Time Series.
3. Teknik Berdasarkan Artificial Intelligence dan Machine Learning
Artificial Intelligence dan Machine Learning adalah dua teknik analisis data yang mengotomatiskan pembuatan model analitis. Dalam teknik analisis data, Machine Learning adalah metode yang digunakan untuk merancang model dan algoritma yang kompleks yang sesuai dengan prediksi.
Beberapa contoh dari teknik ini seperti, Artificial Neural Network, Decision Trees, Evolutionary Programming, dan Fuzzy Logic.
4. Teknik Berdasarkan Visualisasi dan Grafik
Visualisasi data merupakan teknik dasar analisis data dengan cara tercepat dan termudah dalam mendapatkan informasi dari sebuah dataset. Selain itu, teknik ini juga dapat digunakan sebagai alat komunikasi informasi secara efisien ke siapa saja yang membutuhkan hasil analisis data.
Berbagai contoh visualisasi data berupa tabel, grafik maupun chart seperti, Column dan Bar chart, Line chart, Area chart, Pie chart, Funnel chart, Word Cloud chart, Gantt chart, Radar chart, dan masih banyak lagi.
Hal penting dalam memvisualisasikan data yang bagus adalah, visualisasi tersebut harus menarik, memberikan informasi yang jelas, dapat diakses, memungkinkan dalam pengembangan dan penyebaran yang cepat.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Sahabat DQ pernah nggak sih kesulitan dalam membuat portofolio data? Atau bingung gimana sih cara bikinnya?
Apalagi kalian yang pengen banget berkarir di dunia data, adanya portofolio justru sangat membantu banget nih biar skill kalian bisa show off dan menonjol di antara kandidat-kandidat lainnya. Buat kalian yang masih bingung, Sahabat DQ bisa mulai bangun portofolio data dengan signup di DQLab.id!
Nikmati pengalaman belajar Data Science yang menarik dengan live code editor DQLab. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya.
Tunggu apa lagi? Yuk, signup di DQLab sekarang!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annissa Widya Davita