Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

4 Poin Penting dalam Portofolio Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 26-Juni-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-02-2023-06-26-153215_x_Thumbnail800.jpg

Pada saat melamar kerja tentunya ada beberapa persyaratan atau kualifikasi yang perlu dipenuhi oleh pelamar. Salah satu berkas yang perlu dilengkapi ada CV atau curriculum vitae. Namun saat ini seringkali pihak perusahaan meminta lampiran tambahan berupa portofolio data scientist. Portofolio data scientist ini biasa digunakan untuk lampiran dalam melamar kerja karena berisi laporan atau bukti hasil kerja pelamar dalam bidang menganalisis data.


Profesi seorang data scientist saat ini menjadi impian bagi sebagian besar orang. Menggeluti profesi ini terbilang dapat menggunakan waktu yang cukup fleksibel, gaji yang besar dan jenjang karir yang menjanjikan. Selain itu profesi ini juga termasuk profesi kekinian dan cocok untuk diterapkan pada masa perkembangan teknologi yang semakin canggih seperti sekarang ini. Pada artikel kali ini kita akan mencoba mengenali beberapa elemen yang perlu dicantumkan dalam portofolio data scientist.


1. Proyek Hasil Kerja

Seorang recruiter memerlukan portofolio data scientist salah satu tujuannya adalah untuk mengetahui sejauh mana kompetensi pelamar kerja dalam menganalisis data. Oleh karena itu pelamar harus melampirkan proyek apa saja yang pernah dikerjakan. Proyek yang ditampilkan dalam portofolio data sebaiknya terdiri dari beberapa tema yang berbeda dan penggunaan teknik analisis data yang berbeda. Dengan demikian para recruiter akan percaya dengan hasil kerja serta kemampuan yang dimiliki oleh pelamar.

Data Scientist


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Identitas Diri

Pada saat melampirkan berkas apapun itu, identitas diri adalah salah satu bagian yang tidak boleh terlupakan. Dengan adanya identitas diri akan memudahkan recruiter dalam mengenali pelamar secara singkat dan jelas. Dalam identitas diri tersebut pelamar dapat menceritakan secara singkat alasan mengapa tertarik dalam bidnag data dan alasan mengapa memilih proyek-proyek tersebut untuk dikerjakan dan dilampirkan dalam portofolio data scientist.

Data Scientist


3. Tautan Link

Tautan link dapat dikatakan sebagai poin tambahan yang perlu dilampirkan dalam portofolio data scientist. Salah satu kelebihan dari menampilkan tautan link adalah pengguna dapat menampilkan berbagai proyek yang lebih jelas di dalam link Dengan demikian jika pihak recruiter ingin membaca lebih jelas dan lebih banyak terkait proyek apa saja yang dikerjakan maka recruiter dapat mengunjungi link tersebut. 


4. Tampilan yang Menarik

Pada saat membaca portofolio data scientist adakalanya tampilan atau bahasa yang disampaikan berpengaruh terhadap pemahaman pembaca. Penggunaan tampilan atau visualisasi data yang menarik akan memudahkan pembaca dalam memahami apa yang disampaikan. Saat ini pun telah banyak tools visualisasi data yang dapat digunakan oleh praktisi data untuk kebutuhan tersebut. Selain itu sampaikan pula dengan bahasa yang menarik dan mudah dimengerti oleh pembaca ya.

Data Scientist


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


Membangun portofolio data scientist merupakan salah satu poin penting yang perlu dilakukan oleh praktisi data. Kamu bisa mulai memebangun portofolio datamu dengan menegrjakan modul-modul yang ada di DQLab.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup 


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login