Apa Itu Portfolio Data Science? Intip Cara Buatnya

Portfolio Data Science bisa dikatakan sebagai salah satu dokumen penting yang bisa diandalkan oleh praktisi data sebagai senjata dalam menarik hati para recruiter atau calon client. Dalam portfolio ini, para praktisi data akan menampilkan berbagai project yang pernah dikerjakan.

Pembuatan portfolio bisa disesuaikan dengan audiens yang ingin dijangkau, misalnya ingin menarik hati client di bidang telekomunikasi, maka dalam portfolio bisa fokus menampilkan project-project data yang berkaitan dengan bidang telekomunikasi.

Pekerjaan seorang praktisi data adalah pekerjaan yang berkaitan dengan hal-hal teknis, sehingga penting untuk memiliki teknikal skill yang mumpuni untuk menyelesaikan tugas-tugas yang ada. Membuat portofolio Data Science yang efektif dapat membantu kita untuk menampilkan keterampilan dan pengalaman yang dimiliki kepada calon user atau klien.

Berikut adalah panduan langkah demi langkah untuk membuat portofolio Data Science yang menonjol. Yuk, simak pembahasannya!

1. Pilih Project yang Relevan dan Beragam

Pilih project yang menunjukkan keterampilan kita di berbagai aspek Data Science, mulai dari data cleansing,  analisis eksplorasi, pemodelan, hingga visualisasi data. Berikut adalah hal yang harus diperhatikan:

• Pemilihan Project

  Pilih project yang relevan dengan industri atau peran yang ditargetkan. Misalnya, jika kita ingin bekerja di bidang e-commerce, project analisis data penjualan atau rekomendasi produk akan sangat relevan.

• Variasi Project

  Pastikan portofolio yang dibuat telah mencakup berbagai jenis project, seperti: Analisis Data Deskriptif, Analisis Regresi, dll.

  • Machine Learning Model digunakan untuk membangun dan mengevaluasi model prediksi.
  • Visualisasi Data dapat menggunakan tools visualisasi seperti Matplotlib, Seaborn, atau Tableau.
  • Project Natural Language Processing (NLP) seperti Analisis teks, pengenalan entitas, atau model bahasa juga bisa menjadi pilihan yang menarik untuk dicantumkan dalam portfolio data.

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

2. Dokumentasikan Project dengan Baik

Dokumentasi yang baik bisa membantu orang lain memahami pendekatan yang kita lakukan, langkah-langkah yang diambil, bahkan hasil yang dicapai dalam project tersebut. Kita bisa mulai dengan pendahuluan, dimana kita menyertakan deskripsi singkat tentang project, tujuan, dan latar belakang data yang digunakan. Lalu kita bisa menjelaskan metode dan algoritma yang digunakan dalam project serta alasan pemilihannya. 

Sajikan analisis data dan temuan utama yang diperoleh dari project tersebut. Kita juga bisa memanfaatkan grafik dan visualisasi untuk memudahkan pemahaman hasil. Tahap akhir, sertakan kesimpulan dan rekomendasi yang diperoleh dari project, serta langkah-langkah tindak lanjut yang mungkin dilakukan.

3. Gunakan Platform Online untuk Menampilkan Portofolio

Platform online bisa dijadikan pilihan untuk menampilkan portfolio. Platform ini bisa membantu kita untuk menjangkau audiens yang lebih luas sehingga memudahkan calon user untuk melihat portofolio kita. Berikut adalah contoh platform online yang bisa dipilih:

• GitHub. Unggah kode project yang telah dibuat ke repository GitHub. Pastikan repository tersebut memiliki README yang informatif.

• Kaggle. Buat dan bagikan notebook project di Kaggle untuk mendapatkan feedback dari komunitas Data Science.

• Blog atau Website Pribadi. Kita juga bisa menulis postingan blog tentang project yang dibuat dan publikasikan di platform seperti Medium, atau buat website pribadi untuk menampilkan portofolio tersebut.

• LinkedIn. Bagikan project tersebut di LinkedIn dan tambahkan ke bagian project di profil kita.

  
  

4. Perbarui dan Kembangkan Portofolio Secara Berkala

Portofolio yang diperbarui secara berkala menunjukkan bahwa kita terus belajar dan berkembang dalam bidang Data Science. Kita bisa menambahkan project baru yang menunjukkan keterampilan baru atau penggunaan tools yang berbeda. Kita juga bisa mengevaluasi project lama dan perbarui dengan pendekatan atau teknik baru dipelajari. Minta feedback dari rekan atau mentor dan gunakan saran tersebut untuk memperbaiki portofolio kita.

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

Membuat portofolio Data Science yang efektif akan melibatkan proses pemilihan project yang relevan, dokumentasi yang baik, penggunaan platform online untuk menampilkan hasil kerja, serta pembaruan portofolio secara berkala. Dengan pembuatan portfolio data yang menarik bisa menunjukkan skill dan pengalaman yang dimiliki ke recruiter, user, atau calon client.

Pemahaman akan algoritma yang digunakan juga menjadi penting dalam pembuatan portfolio data. Untuk lebih memahami tentang algoritma Data Science, kamu bisa memulai perjalanan tersebut dengan mempelajari Data Science bersama DQLab. 

DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri