Blog

Data Science

8 Contoh Portofolio Data Analyst untuk Karier Profesional

Farijihan Putri

•

15 August 2023

•

12192

Catatan Redaksi:

Artikel ini pertama kali diterbitkan pada Agustus 2023 dan diperbarui pada 7 Maret 2025 untuk memastikan informasi tetap akurat dan relevan.

Portofolio Data Analyst sering bikin galau, ya Warga Bimbingan? Apalagi buat kamu yang baru nyemplung di dunia data. Bingung, proyek apa aja sih yang “sah” buat dipamerin di portofolio?

Masalahnya, tanpa portofolio yang tepat, rekruter nggak akan tahu seberapa jago kamu ngolah data. Hasilnya? Ya, kesempatan karier bisa lewat begitu aja! Nggak asik, kan?

Tenang, kali ini MinDi bakal kasih 5 contoh portofolio Data Analyst yang bisa kamu jadikan inspirasi. Dari proyek seru sampai tips bikin portofolio yang mantap, semua bakal dibahas. Yuk, simak artikel ini biar portofolio kamu siap bikin rekruter kepincut!

Mengapa Portfolio Data Analyst Itu Penting?

Contoh portofolio data analyst itu penting banget karena jadi bukti nyata dari skill dan kemampuan analisis yang kamu punya, Warga Bimbingan! Masih banyak yang berpikir kalau CV lebih utama daripada portofolio waktu melamar kerja. Padahal, CV dan portofolio punya peran yang beda, loh!

CV biasanya lebih fokus ngerangkum perjalanan karier, sementara portofolio itu buat buktiin keahlian kamu lewat contoh konkret yang nggak bisa ditunjukin cuma dari CV. Di dunia data analytics, di mana setiap keputusan bisnis tergantung banget sama interpretasi data, CV aja nggak cukup buat kasih gambaran lengkap soal skill kamu.

Adanya portofolio data analyst ini bakal ngebantu rekruter lihat gimana kamu ngolah data, menyelesaikan masalah, dan menyajikan hasil secara efektif.

Lewat contoh portofolio data analyst yang keren, kamu bisa tunjukkin proyek nyata, tools yang kamu kuasai, dan impact yang udah kamu hasilin. Ini bikin kamu kelihatan lebih standout dibanding kandidat lain di mata rekruter!

Informasi Apa yang Harus Ada di Portofolio Data Analyst?

Sumber : Canva

Dalam contoh portofolio Data Analyst, ada beberapa elemen penting yang harus kamu sertakan biar makin kece dan stand out di mata rekruter. Penasaran? Yuk, intip poin-poin wajib berikut!

1. Profil Diri

Warga Bimbingan, profil diri itu kayak sapaan pertama buat rekruter! Jangan cuma kasih nama dan tempat tinggal aja. Ceritakan juga sedikit soal background kamu di dunia data dan alasan kenapa kamu kepincut sama dunia analisis. Bikin rekruter merasa, “Wah, seru juga nih anak!”

2. Tools dan Software

Ini dia bagian yang sering bikin penasaran, terutama buat rekruter yang pengen tahu “senjata” apa aja yang kamu kuasai. Sebutkan tools andalanmu, entah itu Python, SQL, Tableau, atau Power BI. Jelasin juga pengalaman singkat kamu pake tools tersebut biar makin legit!

3. Proyek Data Analyst

Nah, ini nih panggung utamanya! Di sini, kamu bisa masukin proyek nyata yang pernah kamu kerjain. Jelasin tujuan proyek, langkah-langkah analisis yang kamu ambil, dan insight menarik yang kamu temuin. Semakin jelas dan impactful proyek kamu, semakin oke portofolio kamu!

4. Testimoni

Siapa bilang cuma toko online yang butuh testimoni? Kalau kamu pernah dapet feedback dari mentor, rekan kerja, atau klien, masukkan di sini. Testimoni itu ibarat bukti pendukung kalau kamu beneran ahli di bidangmu. Tambahan yang kecil tapi impactful banget, lho!

5. Call to Action (CTA)

Bagian ini sering banget kelewat, padahal penting banget buat ngajak rekruter connect lebih lanjut. Ajak mereka buat lihat LinkedIn atau email kamu. Pake kalimat yang sopan tapi tetep ngajak, kayak “Let’s connect on LinkedIn!” atau “Saya siap berdiskusi lebih lanjut!”

Contoh Portofolio Data Analyst

Contoh portofolio data analyst ini adalah inspirasi bagi Warga Bimbingan yang ingin tahu bagaimana caranya membuat portofolio yang menarik dan relevan.

Setiap proyek di bawah ini menampilkan fokus dan teknik analisis data yang berbeda, yang tentunya bisa kamu pelajari dan jadikan acuan. Yuk, kita lihat satu per satu proyeknya dan langsung cek link portofolio untuk lebih jelasnya!

1. Portofolio Laela Hajat Maqbullah

Portofolio ini adalah proyek akhir dari Laela Hajat Maqbullah di Bootcamp Data Science & Data Analyst Batch 26 di dibimbing.id.

Proyeknya fokus ke Loan Approval Prediction, yaitu bikin model prediksi buat nentuin apakah seseorang layak dapat pinjaman atau nggak, berdasarkan data historis.

Masalahnya, sering kali ada keputusan yang keliru, orang yang sebenarnya layak malah ditolak, sementara yang berisiko malah disetujui.

Nah, lewat proyek ini, Laela menganalisis faktor-faktor penting yang memengaruhi status pinjaman dan membangun model yang bisa bantu meningkatkan akurasi proses persetujuan kredit.

2. Portofolio Ramadhoni Nasri

Portofolio ini menampilkan proyek analisis data dari Ramadhoni Nasri, alumni Bootcamp Data Science & Data Analyst Batch 23 di dibimbing.id.

Fokus utamanya adalah forecasting permintaan ride-sharing menggunakan analisis time series. Dari data yang diolah, ditemukan pola jumlah perjalanan, pengaruh waktu terhadap permintaan, hingga faktor yang memengaruhi tarif.

Dengan pendekatan ini, bisnis transportasi bisa lebih siap menghadapi lonjakan atau penurunan permintaan.

3. Portofolio Satria F. Bagaskara

Satria F. Bagaskara (Bootcamp Data Science & Data Analyst dibimbing.id Batch 18) mengembangkan sistem rekomendasi untuk platform e-commerce Olist dengan pendekatan berbasis Collaborative Filtering.

Dengan menganalisis pola pembelian pengguna, sistem ini mampu memberikan rekomendasi produk yang lebih relevan dan meningkatkan potensi konversi penjualan.

Proyek ini juga mengadopsi prinsip Pareto, di mana 23% produk berkontribusi terhadap 80% penjualan, sehingga membuka peluang lebih luas dalam eksplorasi kategori produk yang kurang dimanfaatkan.

4. Contoh Portofolio Data Analyst Pemula

Dalam proyek ini, Rahmad Kurniawan mengembangkan sistem rekomendasi untuk H&M, sebuah perusahaan ritel fashion. Proyek ini menunjukkan kemampuannya dalam membangun model rekomendasi yang membantu pelanggan menemukan produk sesuai selera mereka, menggunakan data transaksi pelanggan.

Sistem rekomendasi ini mampu meningkatkan pengalaman belanja pelanggan. Lihat portofolionya di H&M Fashion Recommendation System.

5. Contoh Portofolio Data Analyst

Indra Yanto Simanihuruk menggarap proyek prediksi pemasaran untuk sebuah bank, dirancang untuk memprediksi potensi respon nasabah terhadap kampanye pemasaran.

Proyek ini menunjukkan keterampilan analisis prediktif yang sangat relevan di industri keuangan, dengan tujuan membantu bank membuat keputusan lebih baik dalam strategi pemasaran. Visual yang menarik semakin menambah nilai presentasinya. Cek portofolio lengkapnya di Bank Marketing Prediction.

6. Contoh Portofolio Data Analyst

Proyek ini, oleh Pande Adhi Prathama, fokus pada investigasi data kecelakaan mobil di Inggris selama 2016-2020. Proyek ini mengeksplorasi pola dan faktor utama yang terkait dengan kecelakaan mobil, seperti waktu, lokasi, dan kondisi cuaca.

Sangat relevan untuk peran data analyst di bidang keselamatan jalan atau penelitian transportasi. Lihat proyek lengkapnya di Investigate UK Car Accidents.

7. Contoh Portofolio Data Analyst

Zikry Adjie Nugraha menggunakan algoritma berbasis pohon keputusan untuk memprediksi kepuasan pelanggan dalam proyek ini.

Proyek ini menyoroti keahlian Zikry dalam penerapan machine learning berbasis pohon untuk analisis kepuasan pelanggan, yang membantu perusahaan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan dan strategi peningkatannya. Kamu bisa lihat portofolionya di Tree-Based Algorithms on Predicting Customer Satisfaction.

8. Contoh Portofolio Data Analyst

Nur Annisa A. membandingkan dua metode peramalan cuaca, yaitu SARIMA dan Exponential Smoothing ETS, dalam proyek terakhir ini. Proyek ini menunjukkan kemampuan analisis data serial waktu dan peramalan, yang penting untuk bidang meteorologi atau penelitian iklim.

Dengan membandingkan kedua model, Nur Annisa memberikan wawasan tentang metode yang lebih akurat dalam memprediksi curah hujan. Lihat proyeknya di Rainfall Forecasting SARIMA vs ETS.

Kesalahan Umum dalam Membuat Portofolio Data Analyst

Banyak orang menganggap portofolio hanya sekadar kumpulan proyek, padahal lebih dari itu. Portofolio harus menunjukkan cara berpikir dan kemampuan analisis data secara nyata.

1. Terlalu Fokus pada Visual daripada Analisis

Data analyst portfolio bukan cuma soal grafik yang keren, tapi juga bagaimana cara menyajikan insight yang berdampak. Kadang, orang lebih sibuk mempercantik dashboard tanpa menjelaskan proses analisisnya. Akibatnya, portofolio jadi terlihat menarik secara visual, tapi miskin makna.

2. Proyek yang Terlalu Umum dan Pasaran

Banyak yang hanya mengandalkan proyek standar seperti analisis penjualan tanpa memberikan sentuhan unik. Sebaiknya, pilih studi kasus yang lebih spesifik atau relevan dengan industri yang diminati. Itu akan membuat portofolio lebih standout dibandingkan yang lain.

3. Kurang Menjelaskan Konteks dan Hasil Akhir

Portofolio harus bisa menceritakan permasalahan bisnis, metode analisis yang digunakan, dan impact yang dihasilkan. Misalnya, bukan hanya sekadar "menganalisis customer churn," tapi jelaskan juga bagaimana rekomendasi yang diberikan bisa meningkatkan retensi pelanggan.

Pada akhirnya, portofolio yang kuat adalah yang bisa menunjukkan kemampuan problem solving, bukan sekadar skill teknis.

4. Tidak Ada Variasi Teknik Analisis

Hanya menampilkan analisis eksploratif tanpa model prediktif atau machine learning bisa bikin portofolio terasa kurang lengkap.

Menambahkan berbagai pendekatan, seperti clustering untuk segmentasi pelanggan atau regresi untuk forecasting, bisa menunjukkan pemahaman yang lebih luas. Itu juga jadi nilai tambah buat yang ingin menonjol di antara kandidat lainnya.

5. Tidak Menonjolkan Peran dalam Proyek

Banyak yang hanya memajang hasil akhir tanpa menjelaskan kontribusi spesifik dalam proyek tersebut. Hal ini bisa bikin recruiter bingung, apakah peranmu hanya sekadar mengikuti tutorial atau benar-benar punya andil dalam analisis.

Makanya, penting buat menuliskan peran yang jelas, seperti "bertanggung jawab dalam data preprocessing dan membuat model prediksi dengan Random Forest," supaya terlihat lebih kredibel.

Tips Membuat Portofolio Data Analyst

Sumber : Canva

Supaya contoh portofolio data analyst kamu makin berkelas, Warga Bimbingan, ada beberapa langkah penting yang bisa bikin rekruter langsung terkesan.

Nggak cuma soal tampilannya, tapi juga kualitas dan relevansi konten yang kamu masukkan. Yuk, kita lihat apa saja yang bisa bikin portofolio kamu makin stand out!

1. Pilih Platform untuk Portofolio Data Analyst

Platform yang tepat bikin portofolio kamu nggak cuma kelihatan profesional, tapi juga mudah diakses. Misalnya, GitHub dan Kaggle adalah pilihan bagus untuk proyek yang lebih teknis, sementara LinkedIn atau Medium cocok untuk tulisan dan visualisasi.

Kalau kamu ingin tampil beda, bikin website pribadi juga bisa jadi opsi, karena kamu punya kebebasan penuh dalam mendesain portofolio sesuai gaya kamu. Ingat, platform yang tepat akan membantu portofolio kamu tampil lebih kredibel di mata rekruter.

2. Tampilkan Proyek yang Terbaik Saja

Portofolio data analyst nggak perlu penuh sesak dengan semua proyek, cukup yang paling relevan dan impactful. Pilihlah proyek yang bisa memperlihatkan keahlian utama kamu, seperti analisis data, visualisasi, atau predictive modeling.

Jelaskan setiap proyek secara singkat tapi jelas, dari tujuan sampai hasil akhirnya, biar rekruter langsung paham kontribusi kamu. Ini bakal bikin portofolio kamu lebih rapi dan mudah dipahami, karena rekruter bisa fokus pada kualitas, bukan kuantitas.

3. Update Portofolio Secara Berkala

Portofolio yang selalu di-update menunjukkan bahwa kamu mengikuti perkembangan tren dan terus belajar. Tambahkan proyek baru, sertifikasi, atau pelatihan yang menunjukkan peningkatan skill kamu dari waktu ke waktu.

Proyek yang sudah kurang relevan atau terasa "outdated" sebaiknya dihapus agar portofolio tetap fresh dan sesuai dengan skill set kamu saat ini. Portofolio yang up-to-date akan memberi kesan bahwa kamu siap menghadapi tantangan industri dengan kemampuan terkini.

4. Tunjukkan Alat yang Kamu Kuasai Secara Detail

Tools yang kamu kuasai adalah salah satu nilai tambah dalam portofolio, terutama jika sesuai dengan yang dicari rekruter. Sebutkan alat seperti Python, SQL, atau Tableau yang sudah kamu kuasai, lalu jelaskan peran mereka dalam proyek tertentu yang kamu kerjakan.

Kalau ada tool tertentu yang menjadi favorit atau punya pengalaman lebih mendalam, sampaikan secara singkat untuk menunjukkan spesialisasi kamu. Dengan begini, rekruter tahu kalau kamu nggak hanya paham teori, tapi juga praktek nyata di lapangan.

5. Sertakan Testimoni atau Feedback Positif

Kalau kamu punya testimoni atau feedback positif dari mentor, kolega, atau klien, jangan ragu buat memasukkannya. Testimoni ini bisa jadi bukti tambahan yang memperkuat nilai kamu sebagai seorang data analyst.

Pilih testimoni yang menyoroti kemampuan khusus, misalnya keakuratan, ketelitian, atau kemampuan analitis yang menonjol. Ini memberi kesan ke rekruter bahwa kamu sudah diakui oleh orang-orang di sekitar kamu dan punya kemampuan yang bisa diandalkan di tempat kerja.

Pengen Jadi Data Analyst Handal dan Dilirik Banyak Perusahaan? Yuk, Gabung Sekarang!

Warga Bimbingan, kalau kamu serius pengen membangun karier sebagai Data Analyst dan punya contoh portofolio data analyst yang bikin rekruter jatuh hati, sekarang waktu yang pas buat upgrade skill kamu di Data Analyst Bootcamp dari dibimbing.id!

Di sini, kamu nggak cuma belajar teori, tapi langsung praktek dengan data nyata. Kamu bakal bikin proyek yang bisa jadi portofolio mantap untuk menunjukkan kemampuanmu di dunia kerja. Ditemani mentor profesional, kamu akan dibimbing dari nol sampai siap bersaing di industri. Bonusnya, semua materi bisa diakses ulang kapan aja, jadi nggak ada alasan ketinggalan!

Dengan lebih dari 840+ hiring partner dan 90% alumni yang sudah sukses berkarier, peluangmu buat dilirik perusahaan makin besar. Jadi, kalau pengen karier data analyst kamu langsung melesat, sekarang saatnya gabung di Data Analyst Bootcamp dibimbing.id! Masih bingung atau ada pertanyaan? Konsultasi gratis aja dulu di sini, yuk! #BimbingSampeJadi

Referensi:

Best Data Analyst Portfolio Guide and Examples to Attract Recruiters [Buka]
Why do Data Analysts Need to Build an Outstanding Portfolio? [Buka]