5 Portofolio Data Scientist Lolos Pantauan HRD, Catat!
Ketika kamu melamar sebagai seorang data scientist, hal pertama yang HRD tanyakan biasanya adalah apakah kamu memiliki portofolio data scientist atau tidak? Pertanyaan semacam ini memberikan sinyal atau isyarat bahwa kandidat yang akan melamar pada posisi ini diharapkan untuk segera mempersiapkan diri dan menunjukkan bukti konkret tentang kemampuan dan pengalaman mereka dalam analisis data serta pemecahan masalah.
Sebuah portofolio yang solid dapat menjadi alat yang sangat efektif untuk mengkomunikasikan kepada HRD bahwa seorang kandidat memiliki keterampilan yang relevan dan telah mengaplikasikannya dalam konteks praktis. Dengan memiliki portofolio yang kuat, seorang data scientist dapat mengesankan HRD dan meningkatkan peluang mereka untuk maju ke tahap selanjutnya dalam proses rekrutmen.
Sebelum melangkah lebih jauh, kamu perlu memahami terlebih dahulu kriteria portofolio data scientist seperti apa yang menjadi idaman HRD. Dengan kamu mengetahui hal ini, kamu dapat merencanakan dan mempersiapkan portofoliomu dengan lebih efektif. Dengan mempersiapkan portofoliomu dengan cermat sesuai dengan kriteria yang menjadi idaman HRD, kamu akan dapat meningkatkan peluangmu untuk berhasil dalam mencari dan mendapatkan pekerjaan yang diinginkan sebagai seorang data scientist.
Kali ini, kita akan membahas tentang kriteria apa saja agar portofolio data scientist kamu lolos dalam pantauan HRD. Simak yuk sahabat DQLab!
1. Mencakup Proyek-Proyek yang Relevan
Kriteria pertama yang perlu kamu perhatikan ketika akan membuat portofolio data scientist adalah kandidat mencantumkan proyek-proyek yang relevan dengan posisi yang dilamar. Proyek-proyek tersebut harus secara jelas menunjukkan kemampuan analisis data dan pemahaman tentang masalah bisnis yang dihadapi.
Misalnya, jika posisi yang dilamar berkaitan dengan pengoptimalan pengalaman pengguna di sebuah platform e-commerce, kandidat harus mencantumkan proyek-proyek yang menunjukkan kemampuan mereka dalam menganalisis perilaku pengguna, menerapkan teknik-teknik machine learning untuk rekomendasi produk, atau meningkatkan retensi pelanggan melalui pemodelan churn.
Dengan mencantumkan proyek-proyek yang relevan, kandidat dapat menunjukkan kepada HRD bahwa mereka memiliki kemampuan yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan dan dapat memberikan nilai tambah yang signifikan.
2. Menunjukkan Penguasaan Teknis seputar Bahasa Pemrograman
Pekerjaan data scientist tidak terlepas dari bahasa pemrograman. Maka dari itu, portofolio data scientist yang akan dibuat harus menonjolkan penguasaan teknis seputar bahasa pemrograman.
Dalam portofoliomu sebagai seorang data scientist, penting untuk menonjolkan penguasaan teknis dalam bahasa pemrograman yang relevan dengan bidang ini, seperti Python, R, SQL, dan sebagainya. Sertakan contoh-contoh proyek yang menunjukkan kemampuanmu dalam menggunakan bahasa pemrograman tersebut untuk mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data.
Berikan detail tentang algoritma dan teknik yang kamu gunakan dalam proyek-proyek tersebut serta bagaimana kamu menerapkannya untuk menyelesaikan masalah-masalah spesifik. HRD akan mencari bukti konkret tentang kemampuanmu dalam menulis kode yang bersih, efisien, dan mudah dipahami, sehingga pastikan untuk menyertakan cuplikan kode atau link ke repositori GitHub atau platform serupa yang menampilkan kode-kode yang kamu buat. Dengan menonjolkan penguasaan teknismu dalam bahasa pemrograman, kamu akan memperkuat portofoliomu dan meningkatkan daya tarikmu sebagai seorang data scientist di mata HRD.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
3. Memiliki Kemampuan untuk Mengkomunikasikan Hasil Analisis dengan Visualisasi Data
Portofolio data scientist bila menonjolkan informasi tulisan saja pun terlihat kurang variatif. Maka dari itu, kamu sebagai kandidat harus kreatif untuk memasukkan unsur-unsur, salah satunya yaitu visualisasi data. Visualisasi data adalah kunci untuk membuat portofoliomu menonjol dan menarik bagi HRD. Daripada hanya mengandalkan informasi tulisan, tambahkan grafik, diagram, dan visualisasi lainnya untuk menggambarkan temuanmu secara jelas dan menarik.
Misalnya, kamu dapat menyertakan grafik garis untuk menunjukkan tren waktu, diagram batang untuk membandingkan kategori, atau peta panas untuk menyoroti pola dalam data spasial. Penggunaan palet warna yang tepat dan desain yang menarik juga dapat meningkatkan daya tarik visualisasi datamu. Ingatlah untuk menjelaskan setiap visualisasi dengan baik, menyajikan konteks yang diperlukan, dan menyoroti temuan penting yang dapat ditarik dari data tersebut.
Dengan memasukkan visualisasi data yang efektif dalam portofoliomu, kamu dapat menunjukkan kemampuan analisis dan komunikasi visual secara bersamaan, yang akan meningkatkan kesanmu sebagai kandidat yang potensial di mata HRD.
4. Memiliki Dampak Bisnis yang terukur terhadap tujuan bisnis
Dalam portofolio data scientist, kamu juga harus bisa menjelaskan keterkaitan antara temuan yang kamu dapatkan dengan tujuan bisnis yang sejalan dan perusahaan yang kamu lamar. Hal ini penting karena HRD dan perusahaan akan tertarik untuk memahami bagaimana temuan dan analisis data yang kamu lakukan dapat memberikan nilai tambah bagi bisnis mereka.
Oleh karena itu, kamu perlu mampu menjelaskan dengan jelas bagaimana temuan dan rekomendasi yang kamu hasilkan dapat berkontribusi pada pencapaian tujuan bisnis perusahaan, meningkatkan efisiensi operasional, mengidentifikasi peluang baru, atau mengatasi tantangan yang ada.
Dengan mengaitkan temuanmu dengan tujuan bisnis perusahaan yang kamu lamar, kamu menunjukkan bahwa kamu memahami konteks bisnis dan memiliki kemampuan untuk mengubah data menjadi wawasan yang dapat memberikan dampak positif bagi organisasi. Hal ini akan membuat portofoliomu lebih relevan dan meyakinkan bagi HRD, serta meningkatkan peluangmu untuk dipertimbangkan sebagai kandidat yang cocok untuk posisi yang diinginkan.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Pengalaman kerja tim dalam menangani berbagai kasus
Pengalaman dalam menangani berbagai kasus merupakan salah satu pertimbangan krusial bagi seorang HRD dalam menyeleksi kandidat yang memiliki potensi untuk mengisi posisi sebagai seorang data scientist. Kemampuan seseorang untuk menghadapi berbagai jenis masalah dan menemukan solusi yang efektif adalah indikator utama dari kecakapan dalam bidang analisis data. HRD akan mencari bukti konkret dari pengalaman kandidat dalam menyelesaikan tantangan yang kompleks menggunakan pendekatan data-driven.
Hal ini dapat mencakup proyek-proyek yang melibatkan pemrosesan dan analisis data besar, prediksi dan pemodelan statistik, pengelolaan proyek end-to-end dari mulai pengumpulan data hingga penyajian hasil kepada pemangku kepentingan, dan sebagainya. Pengalaman dalam menangani berbagai kasus menunjukkan fleksibilitas, kreativitas, dan kemampuan adaptasi seseorang dalam menghadapi berbagai tantangan yang mungkin muncul dalam lingkungan kerja yang dinamis.
Oleh karena itu, bagi seorang data scientist, memiliki pengalaman yang luas dan beragam dalam menangani kasus-kasus yang berbeda akan meningkatkan daya saing dan kesempatan untuk diterima dalam proses seleksi kerja.
Yuk mulai perjalanan kamu menjadi seorang data scientist dengan belajar analisis data secara komprehensif bersama DQLab. DQLab sebagai platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT siap membantu kamu menggeluti karir di industri data.
Metode HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang ramah pemula juga membantu kamu untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif! Tunggu apa lagi? sign up sekarang di DQLab.id!
Penulis: Reyvan Maulid