Rekomendasi Materi DQLab untuk Portfolio Data Analyst Menarik
Sebagai seorang calon Data Analyst, kunci utama untuk memulai karir di bidang data yaitu memiliki bekal portofolio untuk menghadapi industri data yang sebenarnya. Belajar Data Science saja tidak cukup untuk memulai karir di bidang data.
Terlebih bagi pemula yang backgroundnya bukan dari bidang IT. Portofolio menjadi peran penting dalam membranding diri dan membangun karir. Sederhananya, portofolio data mengisyaratkan bahwa pelamar telah memiliki pengalaman dalam mengerjakan suatu proyek atau studi kasus. Dan juga melalui portofolio data, rekruter akan memiliki gambaran yang lebih jelas tentang kualitas diri kamu.
Salah satu cara yang bisa kalian lakukan untuk bisa mendapatkan portofolio Data Analyst yaitu dengan mengikuti kursus Data Science Online di DQLab. DQLab menyediakan banyak modul-modul yang berkaitan dengan real case industry sehingga dapat digunakan sebagai latihan dan membangun portofolio yang menarik untuk kamu mulai berkarir di posisi Data Analyst.
Pada artikel ini kita akan membahas secara khusus terkait rekomendasi project DQLab yang bisa kamu gunakan untuk menyusun portofolio. Yuk simak terus artikel ini untuk mempersiapkan dirimu berkarir menjadi Data Analyst! Pastikan simak baik-baik dan jangan lupa untuk dipraktikkan!
1. Mengapa Portofolio Data Analyst Penting Bagi Job Seeker
Portofolio data adalah kumpulan hasil karya atau pencapaian yang menunjukkan bahwa kita telah menyelesaikan project tertentu.
Alasan mengapa portofolio data penting karena dapat digunakan untuk menunjukkan ketertarikan kita dalam bidang data dan skill yang kita miliki dalam menyelesaikan masalah serta bagaimana kita berkomunikasi untuk menyampaikan informasi secara nonverbal.
Kedua, menjadi nilai tambah di mata seorang recruiter adalah salah satu alasan kenapa kamu harus memiliki portofolio ketika melamar pekerjaan sebagai praktisi data. Pada dasarnya, portofolio data merupakan sebuah kunci penting pada saat kamu melamar sebuah pekerjaan di bidang data.
Satu hal yang perlu diperhatikan ketika membuat portofolio data adalah usahakan portofoliomu memiliki alur, agar rekruter dapat mudah memahami yang kamu sampaikan.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Menentukan Studi Kasus untuk Portofolio Data
Hal pertama yang harus kamu perhatikan adalah project apa yang akan kamu tampilkan di portofolio data. Portofolio 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 studi kasus dalam project yang akan kamu kerjakan.
Contohnya project dengan study case laporan kinerja penjualan dan bertemakan “Sales Performance Report”. Jelaskan latar belakang dilakukannya analisis dan juga tujuan yang diharapkan dari analisis. Ini akan mempermudah audience dalam memahami project yang kamu kerjakan.
3. Project Data Analysis for Finance: Performa Cabang
Salah satu hal yang terpenting dalam suatu bisnis adalah memberikan nilai tambah pada produk yang ditawarkan pada konsumennya. Data Analysis membuka peluang baru bagi finance untuk memberikan New Value Added.
New Value Added adalah istilah dalam bidang finance dimana menggambarkan penambahan nilai ekonomi pada sebuah sebuah produk atau jasa yang ditawarkan pada konsumen. Nilai tambah disini tidak selalu dalam bentuk harga.
Di DQLab, kamu bisa mengerjakan project yang mempelajari bagaimana melihat performa suatu company setiap bulannya. Secara umum berikut studi kasus yang harus kamu selesaikan.
DQLab Finance merupakan perusahaan finansial yang memiliki banyak cabang tersebar dimana-mana. Pada studi kasus project ini DQLab Finance berdiri sejak Januari 2020, dan konsisten menyalurkan pembiayaan untuk masyarakat dan semakin berkembang setiap bulan dengan membuka cabang baru.
Kamu akan diposisikan sebagai seorang Data Analyst di perusahaan DQLab Finance dan memantau setiap cabang yang terdapat agen yang mencari dan mendata calon mitra yang akan mengajukan pinjaman. Kamu akan mempelajari bagaimana pembuatan laporan dari DQLab Finance untuk mengasah kompetensi analisamu.
4. Project Data Analysis for Retail: Sales Performance Report
Sales Performance atau kinerja penjualan merupakan pengukuran aktivitas penjualan terhadap sasaran yang diuraikan dalam rencana penjualan. Metode paling sederhana untuk melacak kinerja penjualan adalah dengan menetapkan tujuan penjualan untuk secara individu atau tim, kemudian mengevaluasi kinerja penjualannya baik secara bulanan atau tahunan.
Sales Performance dapat diukur dengan berbagai cara, tergantung pada peran penjualan dan lingkungan penjualan, seperti pendapatan penjualan, tingkat retensi pelanggan, dan lainnya.
Di DQLab terdapat project bertemakan “Project Data Analysis for Retail: Sales Performance Report” yang bisa kamu selesaikan dan dijadikan portofolio data. Sales Performance Report atau laporan kinerja penjualan adalah sebuah laporan yang menyediakan informasi tentang total dan perkiraan penjualan dimana pada kasus ini adalah penjualan pada retail.
Dalam project ini kamu sebagai Data Analyst di DQLab Store, ditugaskan management untuk memberikan laporan yang membahas overall sales performance secara umum dan per sub kategori, efektivitas dan efisiensi promosi yang dilakukan selama ini, serta analisis terhadap konsumen.
5. Project Data Analysis for B2B Retail: Customer Analytics Report
Sektor ritel sebagai penyedia barang atau jasa yang digunakan dalam kehidupan manusia sehari-hari sudah sejak lama memulai transformasi digital dalam bisnisnya. Dengan penggunaan model yang tepat, teknologi digital dapat membantu industri ritel mengumpulkan data-data pelanggan yang berharga. Dimana data ini nantinya dapat dijadikan insight untuk mengoptimalkan keuntungan dan mencapai target pemasaran.
Dengan memanfaatkan ilmu Data Science, ritel dapat membuat Customer Analytics Report. Customer Analytics Report adalah sebuah laporan yang menyediakan informasi terkait perilaku konsumen suatu perusahaan/produk dalam periode tertentu.
Data-data yang dikumpulkan akan dilihat hubungannya satu sama lain untuk dibuat pola prediksi konsumen. Hasil analisis terkait perilaku konsumen ini nantinya bisa menjadi patokan dalam penentuan harga dan promosi terbaik yang dapat diberikan sesuai dengan kebutuhan konsumen.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Program belajar DQLab hadir sebagai salah satu wadah bagi para member DQLab untuk membangun portofolio data mereka. Dengan berbagai project dan module DQLab yang dirancang khusus berdasarkan cerminan kasus riil industri, member DQLab dapat berlatih seolah menghadapi kasus langsung yang biasanya dihadapi industri nyata.
Kamu juga memiliki peluang untuk mengasah kompetensi datamu dan menghasilkan portofolio data sebanyak-banyaknya agar kamu lebih siap untuk menghadapi industri nyata.
Bagi kamu yang ingin memulai karir menjadi praktisi data, tentu memerlukan keuletan dan semangat belajar yang tinggi untuk mampu bersaing secara global. Bersama platform edukasi online Data Science DQLab, kamu bisa belajar Data Science secara praktis dan aplikatif.
Jadi tunggu apalagi? Yuk segera bergabung!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annisa Widya Davita