4 Step Bangun Portfolio Data Science Terupdate
Ilmu Data Science terus berkembang seiring perkembangan teknologi dan semakin banyak peminatnya di berbagai industri. Meningkatnya permintaan akan posisi Data Scientist, membuat banyak orang berlomba-lomba untuk menempati posisi ini. Portofolio yang menarik dan penuh insight dapat menjadi salah satu cara terbaik untuk menunjukkan skill dan pengalaman yang kita miliki. Portofolio tidak hanya menjadi bukti nyata dari skill yang kita miliki, namun juga menjadi senjata untuk menarik perhatian calon user atau klien potensial.
Data Science membutuhkan pendekatan yang terstruktur dalam membangun portofolio yang efektif. Sebuah portofolio yang baik tidak hanya menunjukkan proyek yang telah kita selesaikan saja, tetapi juga harus bisa menggambarkan proses berpikir, kreativitas, dan kemampuan kita dalam menyelesaikan masalah data.
Dalam artikel ini, kita akan coba membahas langkah-langkah penting untuk membuat portofolio Data Science yang menarik, profesional, dan relevan dengan kebutuhan industri. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pilih Project yang Relevan dan Menarik
Sebaiknya, project yang dipilih untuk dimasukkan ke dalam portofolio harus mencerminkan kemampuan kita secara keseluruhan di bidang Data Science. Karena sedang ingin menarik minat recruiter, kita bisa berfokus pada project yang relevan dengan pekerjaan yang diincar, misalnya seperti analisis data, visualisasi, atau pengembangan model machine learning.
Pastikan setiap project dapat menunjukkan pemahaman kita tentang seluruh work flow Data Science, mulai dari pengumpulan data, eksplorasi, analisis, hingga presentasi hasil.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Gunakan Dataset yang Bervariasi
Portofolio yang baik akan mencakup project dengan dataset yang beragam untuk menunjukkan fleksibilitas kita dalam menghadapi berbagai jenis data. Saat ini, ada banyak sekali sumber data yang bisa digunakan.
Mulai dari website pemerintah seperti BPS, ataupun dataset publik dari platform seperti Kaggle, UCI Machine Learning Repository, atau Data.gov. Jika memungkinkan, cobalah untuk menggunakan data real-world yang relevan dengan industri yang sedang diincar, seperti data keuangan, kesehatan, atau e-commerce.
3.Tampilkan Kode dan Dokumentasi yang Rapi
Kode yang rapi dan terdokumentasi dengan baik menjadi salah satu indikator yang bisa menunjukkan profesionalisme kita sebagai Data Scientist. Gunakan notebook seperti Jupyter atau Google Colab untuk memadukan kode, visualisasi, dan penjelasan dalam satu dokumen.
Jelaskan setiap langkah yang kita lakukan dalam proyek, termasuk pemilihan algoritma, parameter yang digunakan, dan interpretasi hasil. Pastikan dokumentasi yang dibuat tersebut bisa dipahami dengan mudah bahkan oleh pembaca non-teknis.
4. Publikasikan di Platform Online
Setelah project telah selesai dibuat, kita perlu mempublikasikan portofolio tersebut di platform yang dapat diakses oleh banyak orang. GitHub misalnya, platform ini bisa menjadi salah satu pilihan terbaik untuk berbagi kode dan project yang kita miliki.
Untuk menampilkan hasil secara visual, kita juga bisa menggunakan platform seperti Tableau Public, Medium, atau LinkedIn. Pastikan portofolio yang telah dibuat mudah untuk ditemukan dan diakses dengan menyertakan tautan di CV atau profil profesional Anda.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Membangun portofolio data memang membutuhkan waktu dan usaha, namun hasil yang didapatkan juga akan sepadan jika dilihat secara jangka panjang. Dengan membangun portfolio yang menarik, kita bisa meningkatkan peluang mendapatkan pekerjaan atau project Data Science yang kita impikan.
Untuk membantu pengguna membuat portfolio data, DQLab hadir sebagai platform belajar Data Science yang terintegrasi dengan teknologi modern seperti ChatGPT. DQLab menggunakan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning, & Outcome-based) yang memastikan para pengguna mendapatkan pengalaman belajar yang praktis, relevan, dan berorientasi hasil.
Jangan ragu untuk memulai perjalanan belajar mu bersama DQLab! Dengan berbagai program belajar, kamu bisa menguasai keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi seorang profesional data. Daftar sekarang dan temukan serunya belajar data science di DQLab.id. Tingkatkan kemampuan mu hari ini, dan bersiaplah untuk menjadi ahli data yang siap bersaing di dunia kerja!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri