Bangun Portfolio Data Scientist dengan Materi DQLab

Memiliki portfolio dapat sobat DQ jadikan sebagai golden ticket untuk bisa membuka kesempatan berkarir di bidang Data Scientist dan mengembangkan karirmu. Kok bisa? Alasannya karena portfolio adalah rangkuman informasi mengenai prestasi, hasil karya, kemampuan, pelatihan dan pengalaman kerja yang pernah dijalani.

Manfaat portfolio bukan hanya untuk para fresh graduate saja, tetapi bagi sobat DQ yang ingin mengembangkan karir juga bisa! Dengan adanya portfolio Data Scientist, maka orang tersebut menunjukkan hasil kerja atau kompetensinya dalam menganalisis data kepada recruiter. Di sisi lain, para rekruter ingin melihat sejauh mana kemampuan pelamar kerja dalam menganalisis data dan solusi apa yang diberikan dalam menyelesaikan permasalahan tertentu.

Portfolio Data Scientist dapat berisi berbagai project, seperti Machine Learning, analisis data eksplorasi, Computer Science, bahasa pemrograman, dan banyak lagi. Karena terlalu banyaknya ide project yang bisa diangkat dalam portfolio, beberapa orang kebingungan memilih project terbaik yang harus ada di portfolio Data Scientist mereka.

Eits, tenang saja! DQLab punya bocoran best project yang harus ada di portfolio kamu serta referensi yang bisa kamu intip.

1. Portfolio Exploratory Data Analysis (EDA)

Project pertama yang bisa kalian buat adalah angka harapan hidup dari sebuah negara. Jadi harapan hidup merupakan perkiraan jumlah tahun hidup dari suatu individu yang berdiam atau menetap pada suatu wilayah tertentu.

Tujuan dari membuat project ini adalah mengetahui faktor penting apa saja yang dapat berkorelasi dengan angka harapan hidup dari seseorang. Jika kalian cukup tertarik kalian dapat mengunjungi dataset yang dikumpulkan dari situs web WHO dan juga PBB.

Gambaran umum dari faktor harapan hidup yang tersedia dalam web tersebut meliputi beberapa faktor yaitu faktor imunisasi, faktor kematian, faktor ekonomi, dan juga faktor sosial. Kalian dapat menggunakan dataset ini untuk membuat sebuah model yang menganalisis faktor apa saja yang dapat menentukan tingkat harapan hidup di suatu negara.

Beberapa contoh project portfolio lainnya yang bisa diterapkan yaitu:

• Portfolio Analisis Pesan pada WhatsApp.

• Portfolio Pola Pencarian Kata pada Browser.

• Portfolio Analisis Alasan Masyarakat Memilih Melanjutkan Kuliah.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Portfolio Machine Learning 

Jika pada portfolio EDA, kalian lebih berfokus pada analisis isi data dan mengemasnya menjadi informasi dalam bentuk visual, maka berbeda dengan portfolio Machine Learning. Pada portfolio ini, sobat DQ lebih berfokus pada pemodelan data sehingga bisa digunakan untuk pengambilan keputusan di masa depan.

Biasanya portfolio yang berfokus pada Machine Learning perlu memastikan apakah data yang dimiliki dapat diselesaikan dengan supervised algoritma, atau unsupervised algoritma. 

Portfolio project yang bisa sobat DQ buat pada tahap ini cukup beragam. Beberapa contoh portfolio tersebut yaitu:

• Portfolio Prediksi Harga Kebutuhan Pokok.

• Portfolio Pembuatan Rekomendasi Musik.

• Portfolio Klasifikasi Spesies Tumbuhan.

  
  

3. Portfolio Data Collection

Data collection dan pre-processing adalah salah satu keterampilan esensial di bidang Data Science. Di dalam dunia kerja, peran seorang Data Scientist akan melibatkan data collection dan data cleaning melalui Python.

Seusai memahami kebutuhan bisnis dalam pembangunan project, kamu perlu memperoleh akses menuju data yang relevan di internet. Hal ini dapat terjadi dengan menggunakan API atau web scraper.

Sesudah itu, data yang melewati proses cleaning akan disimpan dalam data frame menuju format input model Machine Learning. Aspek yang satu ini memakan waktu cukup lama sehingga harus dikuasai dengan baik. 

Berikut salah satu contoh project data collection yang bisa kamu gunakan:

Web scraping situs food review

Project yang satu ini tergolong menarik dan praktis untuk mengisi ruang portfolio ketika melamar kerja sebagai Data Scientist. Buat web scraper untuk mengumpulkan seluruh informasi seputar review dari seluruh halaman situs. Simpan ke dalam data frame.

Selain itu, kamu juga dapat menggunakan pengumpulan data bagi pembangunan model analisis. Lanjutkan dengan pengklasifikasian review yang positif dan negatif. Dengan begitu, kamu dapat memilih tempat makan yang direkomendasikan secara lebih mudah.

4. Show Off Portfolio Datamu dengan Berbagai Platform

Di era modern di mana teknologi digital sudah sangat maju, memamerkan project ke orang lain bukanlah hal yang sulit. Eits, pamer di sini dalam arti positif ya. Jadi sudah ada berbagai media yang bisa kita gunakan untuk menampilkan project kita, misalnya blog pribadi seperti wordpress, medium, bahkan social media seperti Instagram dan LinkedIn.

Kamu bebas mengemas project portfolio kamu sekreatif mungkin. Namun, jangan sampai melupakan elemen penting dalam project seperti tujuan project, sumber data dan cara pengambilan datanya, proses pengolahan datanya, hingga interpretasi outputnya ya.

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

DQLab menyediakan beragam studi kasus yang sering ditemukan di berbagai industri untuk kalian selesaikan. Dengan menyelesaikan seluruh modul pembelajarannya, pemahaman dan keahlian kalian di bidang Data Science juga meningkat.

Ini akan membuat kalian semakin percaya diri untuk mencoba beragam topik studi kasus lainnya. Bahkan DQLab menyediakan pembelajaran untuk beragam bahasa pemrograman juga. Diantaranya Python, R, SQL, dan Excel. 

Selain lengkap, DQLab juga memiliki Live Code Editor. Sehingga kalian tidak perlu khawatir untuk install aplikasi lagi selama mempersiapkan portfolio. Penjelasan di setiap langkahnya pun juga dikemas dengan bahasa yang mudah kalian pahami. Jika kesulitan, DQLab juga memiliki komunitas yang dapat digunakan untuk berdiskusi serta mentor yang siap membantu. 

Nah, tunggu apalagi? Segera daftarkan diri kalian dengan Sign Up dan siapkan portfolio Data Science terbaik kalian!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita