Berikut Elemen Portofolio Data Science yang Penting!

Halo teman-teman! Pernahkah kalian mendengar istilah data science? Data science merupakan salah satu bidang ilmu yang secara khusus membahas tentang data, mulai dari mengumpulkan, menganalisis sampai memvisualisasikannya. Saat ini peminat data science cukup banyak dan terdiri dari berbagai kalangan usia maupun latar belakang pendidikan. Dengan demikian tidak mengherankan pula jika saat ini banyak yang ingin tahu cara bikin portofolio data science.

Portofolio data adalah salah satu hal yang pertama dilihat oleh para recruiter perusahaan. Recruiter perusahaan akan melihat kemampuan seseorang dalam menganalisis data atau menyelesaikan project data science melalui portofolio data yang dilampirkan. Oleh karena itu portofolio data sebaiknya dibuat dengan maksimal dan sebaik mungkin. Pada artikel ini kita akan mengenali cara bagaimana membuat portofolio data science dengan baik dan semenarik mungkin. Yuk, simak bersama-sama!

1. Informasi Diri

Informasi diri merupakan bagian penting dalam portofolio data yang tidak boleh terlewatkan. Dengan menambahkan informasi di maka recruiter atau pembaca akan mengenal secara singkat pemilik portofolio. Pada bagian ini peserta dapat menambahkan beberapa informasi seperti biodata diri, deskripsi diri secara singkat, penjelasan mengenai alasan berminat dengan data science, alamat email, akun media sosial, bahkan link portofolio yang disajikan secara online.

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

2. Kumpulan Project

Isi utama dari portofolio data science adalah project-project yang dikerjakan. Pada bagian ini penulis mempresentasikan hasil kerjanya ke dalam portofolio dengan kata-kata yang menarik, singkat, jelas dan sesuai. Penulis diharapkan dapat menjelaskan kasus apa yang akan diselesaikan, apa permasalahannya, teknik apa yang digunakan, tools yang digunakan, hasil analisis serta kesimpulan dari hasil analisis. Selain itu untuk mendukung tampilannya, penulis juga dapat menambahkan gambar pendukung yang relevan dengan project.

3. Visualisasi Data

Pada saat membaca sesuatu tentu kita biasanya lebih mudah dan lebih tertarik dengan tampilan yang menarik. Tampilan yang menarik dan rapi dalam portofolio data akan bisa menarik perhatian recruiter untuk membaca lebih lanjut. Walaupun sebenarnya dapat dikatakan pula bahwa tampilan yang menarik tidak menjamin isinya, namun lebih baiknya lagi kita menampilkan portofolio dengan sebaik mungkin tanpa melupakan poin penting dari apa yang akan disampaikan.

4. Testimoni Klien

Pada saat kita melakukan transaksi belanja online, untuk meyakinkan diri terhadap produk yang akan dipilih kita biasanya membaca atau mencari testimoni pelanggan yang pernah membeli sebelumnya. Hal itu berlaku juga ketika akan menggunakan jasa seseorang.

Perusahaan yang mencari kriteria praktisi data tentunya perlu melihat portofolio data dan bisa melihat testimoni orang-orang yang menggunakan jasanya. Dengan begitu pihak recruiter dapat lebih yakin dan percaya terhadap kemampuannya dalam menganalisis data.

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

Portofolio data science dapat dikatakan menjadi salah satu alat atau cara menjadi data scientist profesional. Kamu bisa melatih skill-skill data scientist lainnya di DQLab

DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.

Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python. 

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita