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

5 Red Flags dalam Membuat Portofolio Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 29-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-02-2024-02-29-203700_x_Thumbnail800.jpg

Bagi seorang data scientist, memiliki portofolio yang kuat adalah kunci untuk memperoleh pekerjaan yang diinginkan dan menarik perhatian perusahaan. Namun, tidak semua portofolio data scientist diciptakan sama. Dalam proses membuat portofolio, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan agar portofolio tersebut mencerminkan kemampuan seorang data scientist dengan baik. Mari kita telusuri 5 red flags yang perlu dihindari saat membuat portofolio data science.


Pertama, perlu dipahami bahwa portofolio data science bukan hanya tentang menunjukkan hasil dari proyek-proyek yang pernah dilakukan. Portofolio juga mencerminkan kemampuan untuk berpikir kritis, memecahkan masalah, dan mengkomunikasikan temuan kepada pemangku kepentingan. Dalam konteks ini, ada beberapa aspek yang dapat menjadi red flags yang perlu diperhatikan saat membuat portofolio. Mari kita bahas lebih lanjut.


1. Tidak Memiliki Proyek yang Relevan

Data Scientist

Salah satu tanda bahaya utama dalam portofolio data scientist adalah tidak memiliki proyek yang relevan dengan posisi yang Anda inginkan. Jika portofolio Anda terdiri dari proyek-proyek yang tidak terkait atau tidak sesuai dengan pekerjaan yang Anda lamar, hal ini dapat menurunkan nilai portofolio Anda di mata calon majikan. Pastikan untuk memilih proyek-proyek yang relevan dan menonjolkan keterampilan yang diperlukan untuk posisi yang Anda incar.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Kurangnya Dokumentasi dan Penjelasan

Portofolio yang baik harus tidak hanya menunjukkan hasil dari proyek-proyek Anda, tetapi juga memberikan penjelasan yang jelas tentang proses kerja Anda dan keputusan yang Anda buat. Kurangnya dokumentasi dan penjelasan dalam portofolio dapat menimbulkan kesan bahwa Anda tidak memiliki pemahaman yang kuat tentang proyek-proyek Anda atau tidak bisa berkomunikasi secara efektif tentang pekerjaan Anda kepada orang lain.


3. Tidak Ada Analisis atau Temuan yang Signifikan

Sebuah portofolio yang efektif harus menunjukkan kemampuan Anda untuk menganalisis data dan menemukan wawasan yang berharga. Jika proyek-proyek dalam portofolio Anda tidak menunjukkan analisis yang mendalam atau temuan yang signifikan, hal ini dapat menurunkan nilai portofolio Anda. Pastikan untuk menyoroti analisis Anda yang paling menarik dan temuan yang paling berharga dalam setiap proyek.


4. Presentasi yang Tidak Menarik

Data Scientist

Presentasi visual yang buruk atau tidak menarik dapat membuat portofolio Anda terlihat kurang profesional. Pastikan untuk menggunakan visualisasi data yang efektif dan menarik, serta menyajikan informasi dengan cara yang mudah dipahami. Ini akan membantu membuat portofolio Anda lebih menarik dan mudah diingat oleh calon majikan.


5. Tidak Ada Proyek Open Source atau Kontribusi

Data Scientist

Keterlibatan dalam proyek open source atau kontribusi terhadap komunitas data science dapat menambah nilai portofolio Anda. Jika portofolio Anda tidak mencantumkan kontribusi-kontribusi seperti itu, ini dapat menimbulkan kesan bahwa Anda kurang berkomitmen terhadap bidang ini atau kurang berpengalaman dalam bekerja dengan orang lain dalam konteks data science.


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


Gimana sahabat DQ? Kamu bisa belajar lebih lanjut terkait data science dan rangkaian skillset untuk menjadi praktisi data. DQLab merupakan salah satu situs belajar online yang tepat kamu pilih terutama jika kamu adalah seorang pemula atau profesional yang ingin beralih profesi sebagai praktisi data.


Karena pembelajaran DQLab berfokus dengan pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti python dan R.


Selain itu juga merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasikan fitur ChatGPT. DQLab juga menerapkan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome Based yang dirancang ramah untuk pemula.


Sehingga membuat kamu terlatih berdasarkan trial and error. Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago machine learning bersama DQLab! 


Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login