5 Tipe Visual untuk Portofolio Data Science

Bosan dengan portofolio data science yang itu-itu saja? Kamu bisa lho untuk mengkreasikan berbagai macam ide untuk meningkatkan daya tarik yang ada dalam portofolio data science kamu. Salah satunya dengan menggunakan elemen visual. Elemen visual yang tersaji dalam portofolio data science kamu dapat membawa nuansa segar dan membuatnya lebih menarik di mata rekruter. 

Dengan menggabungkan elemen-elemen visual yang inovatif dan kreatif dalam portofolio data science, kamu juga bisa menciptakan presentasi yang tidak hanya informatif namun juga memikat pembaca (rekruter atau pihak pemberi kerja). Pada artikel kali ini, kita akan membahas tentang apa saja elemen visual yang bisa kamu jadikan referensi dalam membuat portofolio data science. Penasaran kan? Simak terus penjelasannya ya sahabat DQLab!

1. Geomaps

Geomaps adalah singkatan dari "geographic maps" atau peta geografis. Ini merujuk pada jenis visualisasi yang menggunakan peta untuk mempresentasikan data yang berkaitan dengan lokasi geografis. Geomaps memanfaatkan elemen visual seperti warna, bentuk, dan marker untuk menyoroti informasi tertentu pada peta.

Pada konteks analisis data, geomaps bisa kamu gunakan untuk memvisualisasikan distribusi spasial dari data atau menunjukkan pola geografis yang mungkin terdapat dalam dataset. Misalnya, dalam analisis penjualan, geomaps dapat menampilkan daerah-daerah dengan tingkat penjualan tertinggi atau menyoroti lokasi toko-toko dengan kinerja yang baik.

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

2. Piktogram

Piktogram adalah representasi visual sederhana dari objek, konsep, atau data menggunakan gambar atau ikon. Piktogram sering digunakan untuk menyampaikan informasi dengan cara yang mudah dipahami dan cepat dicerna. Dalam piktogram, gambar atau ikon yang digunakan memiliki keterkaitan langsung dengan konsep atau objek yang sedang diwakili.

Contoh piktogram termasuk ikon toilet pada papan tanda, ikon panah untuk menunjukkan arah, atau representasi grafis sederhana dari objek seperti buah, kendaraan, atau alat transportasi.

Sumber Gambar: Third Space Learning

Kelebihan piktogram termasuk kemampuan untuk menyampaikan informasi dengan cepat tanpa perlu membaca teks. Mereka juga efektif digunakan dalam berbagai konteks, termasuk instruksi, tanda peringatan, atau presentasi data statistik secara visual.

Dalam konteks analisis data atau presentasi, piktogram dapat digunakan untuk memberikan gambaran yang jelas dan cepat tentang tren, perbandingan, atau kategori dalam data. Piktogram sering digunakan bersama dengan elemen visual lainnya untuk meningkatkan daya tarik dan pemahaman pesan yang disampaikan.

3. Grafik dan Diagram

Grafik dan diagram juga menjadi elemen visual dalam portofolio data science yang bisa kamu cantumkan. Grafik dan diagram memuat informasi yang terstruktur secara visual, memungkinkan penonton untuk dengan cepat memahami pola, tren, atau perbandingan dalam data.

Penggunaan grafik dan diagram dalam portofolio data science dapat memberikan dimensi ekstra pada presentasi hasil analisis data. Berikut adalah contoh aplikasi grafik dan diagram khusus untuk keperluan portofolio data science:

Grafik Batang dan Diagram Lingkaran:

Grafik batang efektif untuk menunjukkan perbandingan antara kategori atau variabel, sementara diagram lingkaran berguna untuk menggambarkan proporsi dari suatu keseluruhan. Dengan menggunakan kedua jenis grafik ini, kamu dapat memberikan gambaran yang jelas tentang distribusi atau persentase suatu data.

Grafik Garis dan Area:

Grafik garis cocok digunakan untuk melihat perubahan seiring waktu, membantu dalam menyoroti tren atau fluktuasi. Grafik area, yang sering kali digunakan bersamaan dengan grafik garis, dapat memberikan pemahaman lebih mendalam tentang akumulasi total atau kontribusi dari berbagai komponen.

Histogram dan Box Plot:

Histogram berguna untuk menunjukkan distribusi frekuensi dari suatu data, sementara box plot membantu menggambarkan keragaman atau dispersi data. Kedua jenis grafik ini dapat memberikan wawasan tentang karakteristik statistik dari dataset.

4. Infografis

Infografis (atau infographic) adalah representasi visual dari informasi atau data yang dirancang untuk disajikan secara ringkas, jelas, dan menarik. Infografis menggabungkan elemen grafis, seperti gambar, ikon, grafik, dan teks, untuk menyampaikan informasi kompleks secara visual. Tujuan utama dari infografis adalah membuat pemahaman terhadap data atau konsep yang kompleks menjadi lebih mudah bagi pembaca.

Infografis digunakan dalam berbagai konteks, termasuk presentasi, laporan, situs web, media sosial, dan materi pemasaran. Keberhasilan infografis terletak pada kemampuannya untuk menyajikan informasi dengan cara yang menarik dan mudah dicerna oleh audiens.

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

5. Dashboard Interaktif

Dashboard interaktif adalah tools visualisasi data yang memungkinkan pengguna untuk berinteraksi secara langsung dengan elemen-elemen data dan mengontrol tampilan informasi sesuai kebutuhan mereka. Dashboard ini sering digunakan dalam analisis data dan bisnis untuk menyajikan informasi secara real-time dan memungkinkan pengambilan keputusan yang cepat dan efektif.

Berikut adalah beberapa ciri khas dari dashboard interaktif:

Credits: Dribble.com/Paulina Niewiadomska

Filter dan Pemfilteran Data:

Pengguna dapat menggunakan filter untuk memilih data tertentu atau rentang waktu, sehingga memungkinkan mereka untuk menyesuaikan fokus tampilan sesuai dengan kebutuhan analisis mereka.

Elemen Grafis yang Dapat Diintegrasi:

Grafik, diagram, dan visualisasi data lainnya pada dashboard dapat diintegrasi. Pengguna dapat memilih elemen tertentu untuk melihat detail atau mendapatkan informasi tambahan.

Papan Navigasi:

Dashboard biasanya dilengkapi dengan papan navigasi yang memungkinkan pengguna beralih antara berbagai bagian atau modul data tanpa kesulitan.

Grafik Dinamis:

Grafik dan visualisasi data dapat berubah secara dinamis seiring dengan perubahan filter atau pemilihan pengguna, memberikan pengalaman yang dinamis dan kontekstual.

Membuat portofolio data science memang tidak semudah yang dibayangkan. Mungkin kalian membayangkan portofolio data science itu mudah kelihatannya, namun jika tidak menaruh konsentrasi yang tinggi akan hilang fokus dan justru tidak maksimal dalam proses pengerjaannya. Namun, jangan khawatir kawan. Semakin banyak masukan yang kamu terima membuat kamu jadi makin banyak bekal dalam membangun portofolio yang outstanding.

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