4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

Di tengah pesatnya pertumbuhan industri digital, dunia data science menjadi lahan basah bagi banyak talenta muda yang ingin unjuk gigi. Namun, punya pengetahuan teknis saja nggak cukup. Persaingan yang ketat menuntut para calon data scientist, data analyst, hingga machine learning engineer untuk memiliki sesuatu yang bisa menunjukkan kemampuan mereka secara nyata.

Nah, jawabannya adalah portofolio data science yang kuat dan menarik. Oleh sebab itu, supaya Sahabat DQ nggak bingung cari inspirasi terkait portofolio, kali ini Min Q langsung kasih contoh lengkap dengan tips menyusunnya!

1. Mengapa Portofolio Penting dalam Karier Data Science?

Sebelum kita menyelami contoh-contohnya, mari kita luruskan dulu satu hal yakni portofolio bukan sekadar kumpulan proyek yang asal jadi. Portofolio adalah jembatan antara kemampuan teknikalmu dengan dunia nyata. Ini adalah bukti nyata bahwa kamu nggak cuma paham teori, tapi juga bisa mengaplikasikan data science ke dalam solusi konkret.

Di mata recruiter atau hiring manager, portofolio yang baik bisa jadi penentu utama apakah kamu layak diajak lanjut ke tahap wawancara atau tidak. Bahkan, banyak profesional yang berhasil masuk ke perusahaan impian mereka bukan hanya karena CV-nya bagus, tapi karena portofolionya menunjukkan real impact.

2. Portofolio Analisis Data E-Commerce: Menggali Wawasan dari Transaksi Online

Bayangkan kamu seorang data analyst di marketplace besar seperti Tokopedia atau Shopee. Tantangan terbesarnya? Menganalisis ribuan bahkan jutaan transaksi setiap hari. Proyek ini bisa menjadi contoh portofolio pertama yang powerful karena sangat relevan dan aplikatif.

Proyek ini berfokus pada analisis perilaku pembelian pengguna, frekuensi transaksi, waktu pembelian paling aktif, dan segmentasi pelanggan berdasarkan nilai belanja. E-commerce adalah industri yang sangat data-driven. Menunjukkan bahwa kamu bisa mengolah dan menafsirkan data transaksi akan menjadi nilai tambah yang sangat besar. Perusahaan senang melihat kandidat yang paham konteks bisnis.

Kamu bisa mencari dataset publik seperti Online Retail Dataset dari UCI Machine Learning Repository. Analisis dapat dilakukan dengan Python (menggunakan Pandas, Matplotlib, Seaborn) dan SQL untuk query data. Tambahkan insight seperti “waktu optimal untuk promo” atau “produk terlaris berdasarkan lokasi”. Pastikan visualisasi datamu tidak hanya cantik, tapi juga menjawab pertanyaan bisnis yang relevan. Gunakan storytelling data untuk mengikat perhatian audiens.

3. Portofolio Prediksi Harga Properti: Machine Learning untuk Kebutuhan Nyata

Pernah berpikir untuk memprediksi harga rumah di Jakarta atau Bandung? Ini bisa jadi proyek portofolio yang menunjukkan bahwa kamu bisa membangun model prediktif yang make sense. Proyek ini menggunakan teknik supervised learning (regresi) untuk memprediksi harga properti berdasarkan fitur-fitur seperti lokasi, ukuran bangunan, jumlah kamar, dan fasilitas.

Model prediktif banyak digunakan di industri real estate, perbankan, hingga asuransi. Kemampuan ini menunjukkan bahwa kamu nggak cuma bisa ngoding, tapi juga bisa membangun model yang berfungsi dalam dunia nyata.

Gunakan dataset publik seperti Ames Housing Dataset. Terapkan model seperti Linear Regression, Random Forest, atau XGBoost. Validasi modelmu dengan teknik cross-validation dan ukur performanya dengan RMSE atau MAE. Selalu sertakan business implication dari hasil prediksi. Misalnya, jika akurasinya tinggi, model ini bisa membantu perusahaan menentukan harga jual yang kompetitif.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Portofolio Sentiment Analysis Sosial Media: Mengupas Emosi di Balik Kata

Kalau kamu tertarik dengan NLP (Natural Language Processing), proyek analisis sentimen bisa jadi pilihan yang menarik dan powerful untuk dipamerkan. Proyek ini bertujuan untuk mengidentifikasi apakah sebuah opini (misalnya tweet atau review produk) bernada positif, negatif, atau netral.

Brand dan perusahaan menggunakan insight dari sentimen publik untuk mengambil keputusan strategis. Sentiment analysis bisa digunakan dalam kampanye pemasaran, pelayanan pelanggan, hingga analisis kompetitor.

Kamu bisa pakai dataset seperti Twitter US Airline Sentiment Dataset. Lakukan preprocessing teks, lalu terapkan model seperti Naive Bayes, Logistic Regression, atau model deep learning seperti LSTM. Penting untuk menunjukkan bagaimana kamu menangani data mentah yang tidak rapi. Tunjukkan proses cleaning, tokenisasi, dan konversi teks menjadi vektor.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

5. Portofolio Dashboard Interaktif: Menggabungkan Data dengan Desain

Proyek ini cocok buat kamu yang ingin menunjukkan kemampuan menggabungkan data, visualisasi, dan user experience dalam satu layar. Kamu membuat dashboard interaktif menggunakan tools seperti Tableau, Power BI, atau Streamlit (Python). Dashboard ini bisa untuk analisis penjualan, performa bisnis, atau pemantauan data kesehatan publik.

Visualisasi adalah alat komunikasi. Dalam dunia profesional, stakeholder seringkali tidak tertarik dengan model rumit, mereka ingin insight yang cepat dan mudah dicerna. Dashboard yang elegan dan informatif menunjukkan kemampuan komunikasi data yang matang.

Cari dataset publik dari Kaggle atau Google Data. Bangun visualisasi interaktif dan gunakan filter yang memungkinkan pengguna mengeksplorasi data dengan mudah. Tambahkan elemen interaktif seperti dropdown, slider, atau peta. Pastikan desain dashboardmu konsisten, rapi, dan intuitif. Pilih palet warna yang nyaman di mata dan hindari penggunaan chart yang membingungkan.

FAQ

Q: Apakah harus menggunakan dataset sendiri atau boleh dataset publik dari internet?
A: Boleh dari internet, tapi usahakan berikan twist atau insight baru dari data tersebut agar tidak terkesan copy-paste.

Q: Haruskah portofolio diunggah ke GitHub?
A: Sangat disarankan! GitHub bisa menjadi online presence yang profesional untuk menunjukkan proses kerja dan dokumentasimu.

Q: Apakah satu proyek cukup?
A: Idealnya 3–5 proyek dengan variasi pendekatan dan tools akan membuat portofoliomu lebih solid dan kredibel.

Tertarik untuk menjadi profesional dibidang Data Science khususnya untuk dalam industri teknologi di tahun 2025 ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu tidak punya background IT, lho! Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa join Beasiswa Belajar Data Science Gratis 1 Bulan sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari