4 Aspek Portfolio Data Scientist yang Jarang Dibahas
![https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-02-2024-02-28-153249_x_Thumbnail800.jpg](https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-02-2024-02-28-153249_x_Thumbnail800.jpg)
Data Scientist adalah profesi yang bertugas mengubah data mentah menjadi insight yang berharga bagi perusahaan. Mereka akan mencari permasalahan yang ada di perusahaan tersebut kemudian berusaha dipecahkan dengan menggunakan hasil analisis data yang didapatkan. Data Scientist menjadi salah satu role yang memegang peranan vital dalam perusahaan untuk menentukan arah langkah kebijakan yang akan diambil.
Portfolio Data Scientist merupakan wadah yang bisa dimanfaatkan untuk mempresentasikan kemampuan, pencapaian, dan project data yang relevan dalam karir mereka. Portfolio data bisa menjadi salah satu senjata untuk meraih peluang-peluang baru dalam karir Data Scientist. Namun, ada beberapa aspek dari portofolio Data Scientist yang jarang dibahas secara mendalam. Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai beberapa aspek tersebut. Yuk, simak pembahasannya!
1. Keragaman Proyek
Selain menampilkan project data yang besar atau terkenal, portfolio Data Scientist seharusnya juga mencakup project data yang menunjukkan keragaman keterampilan dan minat. Data Scientist bisa menunjukkan project kecil atau project yang lebih sederhana untuk menampilkan kemampuan dalam analisis data, penggunaan algoritma Machine Learning, visualisasi data, serta pengembangan model prediktif.
Dengan menampilkan keragaman project, seorang Data Scientist dapat menunjukkan fleksibilitasnya dalam menghadapi berbagai tugas dan tantangan.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Pemikiran Kritis dan Solusi Kreatif
Portfolio Data Scientist seharusnya tidak hanya menampilkan hasil akhir dari project data yang mereka kerjakan, namun juga memberikan penjelasan mengenai kerangka berpikir dan solusi kreatif yang mereka terapkan dalam menyelesaikan masalah.
Misalnya saja dengan menampilkan dokumentasi tentang pemilihan metode analisis, penanganan outlier atau data yang hilang, evaluasi model, dan penjelasan tentang bagaimana hasil akhir diperoleh. Dengan memperlihatkan pemikiran kritis dan solusi kreatif, seorang Data Scientist dapat menunjukkan kemampuan analitis nya yang mendalam.
3. Kolaborasi dan Kontribusi dalam Tim
Portfolio Data Scientist juga seharusnya bisa digunakan untuk mencerminkan kemampuan mereka dalam melakukan kolaboratif dan kontribusi tim. Data Scientist bisa menampilkan project data dimana Data Scientist bekerja dalam tim lintas disiplin atau project data yang melibatkan kerjasama dengan tim teknis dan non-teknis lainnya.
Dengan menampilkan pengalaman kolaboratif, portfolio data bisa membantu menggambarkan kemampuan komunikasi, kolaborasi, serta leadership yang dibutuhkan dalam dunia bisnis.
4. Pembelajaran yang Dilakukan
Terakhir, portfolio Data Scientist juga bisa digunakan untuk menampilkan informasi tentang pembelajaran dan pengembangan pribadi yang dilakukan oleh Data Scientist, seperti kursus online, sertifikasi, seminar, atau konferensi yang mereka hadiri untuk terus meningkatkan keterampilan mereka dalam analisis data, kecerdasan buatan, atau bidang terkait lainnya.
Dengan menunjukkan dedikasi terhadap pembelajaran berkelanjutan, seorang Data Scientist dapat menunjukkan bahwa mereka siap untuk terus berkembang dan beradaptasi dengan perubahan dalam industri.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Data Scientist adalah peran yang penting dalam dunia Artificial Intelligence dan analisis data. Mereka bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data untuk membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik. Untuk bisa menjadi Data Scientist, setidaknya kamu harus bisa memiliki pemahaman akan ilmu Data Science. Nah, tidak perlu bingung harus belajar dimana, karena DQLab menyediakan banyak modul yang berkaitan dengan Data Science.
DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri