5 Platform Portofolio Data Scientist untuk Branding

Bagi kamu yang akan berkarir di dunia data maka portofolio dinilai sebagai salah satu hal yang perlu kamu persiapkan. Portofolio data scientist merupakan istilah khusus yang disematkan bagi calon praktisi data yang bertalenta agar bisa show off dengan menunjukkan hasil karyanya dalam bentuk apapun di ranah data science. 

Portofolio data scientist dinilai sebagai jembatan komunikasi antara calon pelamar yang melamar posisi data scientist dengan rekruter. Sebab, calon pelamar dapat menginformasikan terkait hasil karyanya dalam bidang data. Mulai studi kasus apa yang diangkat, proyek data ini diselesaikan menggunakan algoritma atau model apa, tujuannya apa dan lain-lain. 

Portofolio juga menjadi sebuah jawaban pertanyaan yang menjadi penasaran bagi rekruter terkait “apakah sebelumnya kandidat ini sudah ada pengalaman terkait posisi yang ia lamar atau justru mencoba untuk switch career.

Sahabat DQLab bisa mulai dari sekarang mempersiapkan portofolio terbaik agar rekruter jadi terpesona atas proyek data science yang sudah pernah kamu kerjakan. Dengan kamu membuat portofolio maka rekruter menganggap bahwa kamu siap untuk melamar di posisi tersebut berbekal dengan keahlian yang sudah kamu pelajari. Berbagai platform digital bisa kamu manfaatkan untuk membuat sebuah portofolio data scientist. Dari situs penyedia portofolio, kamu tidak perlu repot-repot untuk membuatnya terlalu panjang. 

Hanya dengan mencantumkan URL atau domain yang sesuai dengan bidang keahlian kamu. Isinya juga bisa kamu sesuaikan sendiri. Lalu di situs mana kamu bisa membuat portofolio data scientist? Jawabannya ada dalam artikel ini sahabat DQLab. Kali ini, mimin akan berikan rekomendasi sederetan platform portfolio yang bisa kamu aplikasikan untuk show off projectmu. Check this out!

1. Kaggle 

Kaggle adalah situs yang dipakai untuk membuat model terbaik untuk menganalisis dan memprediksi suatu data. Disini kalian akan diberikan sebuah dataset ataupun sekumpulan dataset yang sumbernya berasal dari suatu perusahaan. Nantinya kamu akan disajikan suatu permasalahan berdasarkan data-data yang sudah tersedia kemudian dijawab dengan menggunakan model terbaik. Contoh disediakan data rumah beserta fasilitas-fasilitasnya dan informasi harga jual. Kemudian pengguna Kaggle diminta membuat model prediksi harga atas fitur-fitur tersebut.

Kaggle sangat bermanfaat bagi kamu pemula data yang ingin berkecimpung di dunia data science. Disana kamu akan bertemu dengan penggiat data yang lainnya untuk memecahkan satu permasalahan sama-sama. Banyak perusahaan yang memiliki segudang data, tetapi tidak punya tenaga yakni data scientist untuk memecahkan permasalahannya. 

Kaggle juga dimanfaatkan sebagai salah satu situs untuk show off hasil karyamu kepada rekruter. Apalagi Kaggle sangat berguna untuk mempertajam dan upgrade skill data science kita, lewat ulasan dari orang lain untuk memecahkan permasalahan.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. GitHub

Platform kedua yang bisa dijadikan untuk show off hasil karyamu adalah GitHub. GitHub merupakan website yang digunakan untuk menyimpan dan mengelola kode suatu project. Disini kamu bisa membuat atau mengupload kode yang sudah kamu buat ke server GitHub dan mulai melakukan coding secara online. GitHub dibangun dengan dua sistem utama yaitu version control dan Git. GitHub bisa dijadikan sebagai portofolio bagi developer. 

Pada GitHub, kamu bisa mengatur project atau kode yang kamu kerjakan untuk ditampilkan secara publik. Hal ini akan menunjukkan kemampuan kamu sebagai seorang professional di bidang data. Dengan menggunakan GitHub, calon klien bisa langsung melihat hasil karyamu ke berbagai project sesuai dengan skill yang kamu miliki.

Berikut adalah panduan singkat bagaimana cara menggunakan GitHub yang bisa langsung kamu praktikkan:

Buat Akun GitHub 

Kunjungi website GitHub disini, lalu klik Sign Up untuk membuat akun baru. Kemudian masukkan informasi yang diminta seperti Email, password, maupun username. Setelah itu, kamu diminta untuk mengerjakan puzzle singkat atau Captcha sebagai verifikasi. Terakhir klik Create Account.

Cek Email Verifikasi  

Lalu, kamu diminta memasukkan kode verifikasi yang dikirim melalui Email. Maka dari itu, cek inbox atau spam pada Email kamu. Jadi pastikan untuk cek email secara berkala. Apabila belum masuk, jangan khawatir. Kamu bisa klik Resend the Code untuk mengirim ulang kodenya.

Memulai Project Baru

Kamu bisa memulai project baru melalui GitHub dengan membuat repository terlebih dahulu. Caranya klik tombol + di sebelah profil lalu klik Repository

Buat File Kode

Setelah repository dibuat, kamu bisa membuat file kode sesuai kebutuhan project kamu. Untuk membuat file baru, klik creating a new file.

Edit File Kode

Setelah file tersimpan, kamu bisa mengubah kode di dalamnya. Caranya tinggal klik file yang akan diedit dengan klik ikon pensil.

3. DagsHub

Selain GitHub, ada juga nih situs portofolio data lainnya yang bisa kamu coba. Namanya DagsHub. DAGsHub merupakan platform yang jarang di jamah oleh calon praktisi data. DAGsHub hadir dengan server DVC, MLflow, Visualizing pipeline, dan Sinkronisasi GitHub. 

DAGsHub memungkinkan Sahabat DQ untuk berbagi repositori GitHub Sahabat DQ dan membuat proyek ilmu data dengan kemampuan untuk memvisualisasikan Machine Learning. DagsHub juga memiliki fitur tersembunyi README.ipynb sebagai file deskripsi proyek Sahabat DQ, yang berarti Sahabat DQ perlu mempelajari Git dan DVC untuk menggunakan platform ini dengan lebih fleksibel

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

4. Deepnote

Platform selanjutnya yang bisa dimanfaatkan sebagai portofolio data adalah Deepnote. Dari sekian banyak platform, Deepnote terbilang lebih sederhana dan ringkas. Platform ini sangat aman jika digunakan oleh pemula. Jika Sahabat DQ terbiasa dengan notebook Jupyter maka akan sangat mudah bagi Sahabat DQ untuk mempublikasikan proyek pertama Sahabat DQ.

Deepnote menyediakan semua kualitas GitHub tetapi jauh lebih sederhana dan fokus pada komunitas praktisi data. Sama seperti GitHub Gist, Sahabat DQ dapat membagikan cuplikan kode Sahabat DQ dengan tim Sahabat DQ atau publik secara umum.

5. Linkedln 

Linkedln bisa dijadikan sebagai salah satu platform portofolio untuk show off kepada rekruter. Dengan kamu mengunggah portfolio di Linkedln, peluang profilmu dilirik oleh rekruter semakin besar. Profil LinkedIn menampilkan format layaknya sebuah CV saat ingin melamar kerja. Foto, pendidikan, riwayat kerja, data diri sampai portfolio. 

Dalam profil LinkedIn ini, pengguna dapat memamerkan semua portfolio bahkan pencapaian-pencapaian yang berhasil didapatkan tanpa harus memikirkan halaman yang digunakan. Dengan kelengkapan yang pengguna tulis, perekrut akan lebih mudah mencari kandidat untuk perusahaannya.

Sahabat DQ pernah nggak sih kesulitan dalam membuat portofolio data? Atau bingung gimana sih cara bikinnya? Apalagi kalian yang pengen banget berkarir di dunia data, adanya portofolio justru sangat membantu banget nih biar skill kalian bisa show off dan menonjol di antara kandidat-kandidat lainnya. 

Buat kalian yang masih bingung, Sahabat DQ bisa mulai bangun portofolio data dengan signup di DQLab.id. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dengan live code editor DQLab. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya.

Tunggu apa lagi? Yuk, signup di DQLab.id sekarang!

Penulis: Reyvan Maulid