TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 3 Jam 29 Menit 50 Detik

4 Kunci Sukses Profesional Data Scientist, Yuk Catat!

Belajar Data Science di Rumah 19-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-02-2024-01-19-104248_x_Thumbnail800.jpg

Dalam dunia yang semakin dipenuhi dengan data, peran seorang data scientist menjadi semakin penting dan dicari oleh banyak perusahaan. Seiring dengan peningkatan popularitas profesi ini, memiliki portofolio yang kuat menjadi kunci untuk membedakan diri dan membangun reputasi dalam industri. Portfolio menjadi senjata utama yang memungkinkan para ahli data untuk menonjolkan keahlian dan pengalaman mereka dalam kompleksitas dunia data. 


Era digital membawa tantangan dan peluang baru. Seorang data scientist menjadi sosok kunci dalam mengurai kompleksitas data. Namun, di tengah kecanggihan algoritma dan teknologi, portfolio muncul sebagai penunjuk arah yang tidak dapat diabaikan. Ini bukan hanya kumpulan proyek-proyek atau kode-kode, tetapi gambaran holistik tentang kemampuan, minat, dan dedikasi seorang data scientist.


Dalam artikel ini, kita akan membahas empat elemen-elemen utama yang membuat portofolio data scientist menjadi mengesankan.


1. Pondasi Portofolio

Data Scientist

Pertama dan terutama, portofolio Data Scientist harus mencakup project terbaik yang pernah kita kerjakan. Project ini sebaiknya mencerminkan berbagai keterampilan yang kita miliki, mulai dari analisis data hingga pengembangan model. Pastikan untuk menyertakan rincian seperti tujuan proyek, metode yang digunakan, serta hasil dan insight yang diperoleh.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Transparansi dalam Proses Coding

Dalam membangun portfolio sebagai Data Scientist, salah satu elemen yang paling penting adalah menyertakan contoh code dari project yang telah kita kerjakan. Tindakan ini bukan hanya menunjukkan keahlian teknis kita, tetapi juga memberikan transparansi dan pemahaman mendalam terhadap proses analitis yang kita terapkan. Dengan menyertakan script code, kita memberikan keterbukaan terhadap proses analitis yang kita lakukan.

Data Scientist


3. Visualisasi yang Menarik

Gunakan visualisasi data yang efektif untuk menyajikan hasil analisis. Grafik dan grafik yang menarik membantu menjelaskan temuan dengan lebih baik dan memudahkan pemangku kepentingan non-teknis untuk memahami dampak dari project kita. Pilihlah representasi visual yang sesuai dengan konteks dan tujuan analisis.


Visualisasi memberikan ‘kehidupan’ pada data. Dengan memilih representasi visual yang tepat, kita dapat membawa data kita keluar dari tabel angka dan mengubahnya menjadi cerita yang dapat dilihat dan dirasakan oleh orang lain. 

Data Scientist


4. Identitas sebagai Profesional

Hal yang tidak kalah penting dalam portfolio data scientist adalah menyertakan data diri singkat kita. Kita bisa menjelaskan minat khusus dalam bidang tertentu, metode analisis yang paling kita sukai, dan nilai-nilai yang kita usung dalam menghadapi tantangan data. Deskripsi diri memberikan warna dan kehidupan pada portofolio kita. Cara ini adalah metode untuk menyampaikan kepribadian dan keunikan kita sebagai seorang profesional. 


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


Membangun portfolio Data Scientist yang memikat membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan kemampuan komunikasi. Dengan menyajikan project unggulan, kode yang transparan, visualisasi data yang menarik, dan informasi yang mencerminkan identitas kita, portfolio dapat menjadi tools yang kuat untuk mencuri perhatian calon pemberi kerja dan membuka pintu menuju kesuksesan dalam karir Data Science. Dalam dunia yang terus berkembang ini, portfolio adalah cerminan dari kehebatan kita sebagai seorang Data Scientist yang berdedikasi. Yuk bangun portfolio data scientist kamu bersama DQLab!


DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.


Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner berikut untuk informasi lebih lengkapnya!


Penulis: Galuh Nurvinda K

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :