5 Orang Terpercaya untuk Bantu Cek Portofolio Data Science

Dalam dunia data science, memiliki portofolio merupakan gerbang pembuka menuju pekerjaan yang kamu impikan dan salah satu kunci sukses dalam menarik perhatian perekrut. Namun, Namun, portofolio untuk keperluan data science yang kuat tidak hanya tentang mengumpulkan proyek sebanyak mungkin, melainkan juga tentang menyajikan hasil kerja yang relevan, menunjukkan pemahaman mendalam terhadap data, dan mampu menceritakan proses analisis dengan jelas dan ringkas. 

Portofolio yang baik harus mencerminkan kemampuanmu dalam memecahkan masalah dunia nyata, memilih metode yang tepat, dan menghasilkan insight yang bisa diandalkan serta diaplikasikan secara praktis. Tanpa struktur yang jelas dan pemilihan proyek yang strategis, portofolio bisa kehilangan daya tariknya, bahkan jika proyek-proyek di dalamnya kompleks dan teknis. Dalam proses perjalanannya, ada lima orang yang perlu kamu percayakan untuk mengevaluasi portofolio data science buatanmu.

Pastikan kamu benar-benar menaruh harapan secara penuh terhadap lima orang tersebut untuk mengevaluasi sudah sesuai atau tidak terhadap keinginan perusahaan. Siapa sajakah mereka? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab! 

1. HR atau recruiter dengan latar belakang teknologi

HR atau recruiter dengan pemahaman tentang Data Science memiliki peran penting dalam memastikan portofolio kamu menarik secara keseluruhan. Mereka tidak hanya fokus pada aspek teknis, tetapi juga pada cara kamu menyajikan informasi. Mereka dapat memberikan saran tentang bagaimana membuat portofolio lebih mudah diakses dan dimengerti oleh perekrut yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis, tetapi tetap ingin melihat bukti kemampuan kamu.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Mentor atau Senior Data Scientist

Mentor atau senior dalam bidang Data Science adalah orang pertama yang harus kamu percayai. Mereka memiliki pengalaman bertahun-tahun dan mampu memberikan penilaian objektif tentang kualitas pekerjaan kamu. Mereka dapat memberikan feedback mendalam tentang bagaimana cara kamu mendekati masalah, memilih algoritma, dan menafsirkan data. Dengan bimbingan mereka, kamu bisa memperbaiki aspek teknis dan non-teknis dalam portofolio kamu.

3. Rekan kerja atau peer reviewer

Rekan kerja yang juga bergerak di bidang Data Science dapat memberikan perspektif berbeda yang mungkin tidak kamu sadari. Mereka memahami tantangan yang kamu hadapi dalam proyek sehari-hari dan bisa memberikan kritik konstruktif yang sesuai dengan standar industri. Mereka juga bisa membantu kamu mengevaluasi kode dan metodologi yang kamu gunakan dalam portofolio, memastikan semuanya efisien dan sesuai dengan praktik terbaik.

4. Client atau Stakeholder Non-Teknis

Meskipun mungkin tidak memiliki pemahaman teknis yang mendalam, klien atau stakeholder non-teknis adalah audiens penting untuk portofolio kamu. Mereka akan mengevaluasi seberapa baik kamu dapat menjelaskan temuan data dalam bahasa yang mudah dipahami. Jika mereka dapat dengan mudah mengikuti logika kamu dan melihat nilai dari hasil analisis, itu berarti kamu telah berhasil mengkomunikasikan ide-ide kompleks dengan efektif.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

5. Profesional dari Bidang Lain

Meminta seorang profesional dari bidang lain, seperti ahli pemasaran atau manajer produk, untuk mengevaluasi portofolio kamu bisa memberikan wawasan yang berbeda. Mereka akan menilai portofolio dari perspektif bisnis, bukan hanya dari sudut pandang teknis. Ini bisa membantu kamu mengidentifikasi aspek-aspek yang perlu ditonjolkan agar hasil pekerjaan kamu lebih relevan dan berharga bagi tim lintas disiplin.

Mempercayakan beberapa orang dengan latar belakang berbeda untuk mengevaluasi portofolio Data Science kamu adalah langkah bijak. Mereka akan membantu memastikan portofolio tersebut tidak hanya kuat secara teknis, tetapi juga relevan, komunikatif, dan mudah dipahami oleh berbagai audiens. Dengan demikian, kamu dapat meningkatkan daya saing dan memastikan bahwa portofolio kamu benar-benar mencerminkan potensi terbaikmu di bidang Data Science.

Kalau kamu ingin mengejar karir sebagai praktisi data, kalian perlu mempersiapkan diri nih! Semua materi bisa kalian pelajari di DQLab.

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan coding yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan live code editor dan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 

Penulis: Reyvan Maulid