Bikin Portfolio Data Science Mudah & Praktis
Di zaman sekarang Data Science cukup digemari oleh semua kalangan baik dari kalangan IT maupun yang Non IT, karena prospek karir yang cukup bagus. Terlebih lagi banyak perusahaan yang membutuhkan jenis pekerjaan ini untuk mengolah data yang ada di dalam perusahaan mereka untuk digunakan ke dalam kebijakan produk yang mereka miliki. Salah satu syarat yang dibutuhkan adalah memiliki sebuah portofolio. Portofolio ini menjadi salah satu acuan untuk para recruter bisa melihat pengalam kerja dan juga skill apa saja yang kalian miliki.
Selain itu, portofolio ini juga bisa kalian gunakan untuk menjadi sebuah personal branding yang profesional. Dengan memiliki portofolio membantu kalian untuk bisa memantau bagaimana perkembangan karier yang kalian miliki. Nah, apa saja sih yang perlu diperhatikan dalam membuat portofolio ini? Pada artikel kali ini kita akan membahasnya jadui simak terus artikel berikut ini ya!
1. Memperhatikan Apa yang ingin Ditampilkan
Hal yang mendasar dan juga yang pertama yang harus kalian lakukan adalah apa yang ingin kalian tampilkan di dalam portofolio kalian. Jadi hal yang harus ditampilkan skills apa saja yang kalian miliki dan yang ingin kalian tonjolkan di dalam portofolio kalian. Jadi ada beberapa skills yang bisa kalian masukkan seperti:
Skill komunikasi kalian jika bersama team
Kompetensi teknis yang kalian miliki
Kemampuan berlogika atau bernalar tentang data
Motivasi dan juga memiliki kemampuan untuk bisa mengambil sebuah inisiatif dalam membuat sebuah proyek
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Membuat Daftar Proyek yang Ingin Ditampilkan
Setelah kalian memperhatikan dan juga mengetahui skills apa saja yang ingin kalian tampilkan, sekarang kalian bisa memulai untuk membuat daftar proyek apa saja yang telah kalian buat sebagai data scientist. Di dalam portofolio tersebut, kalian bisa mencoba untuk merangkum proyek kalian secara singkat, padat, dan jelas. Jadi ada beberapa poin seperti menjelaskan secara ringkas proyek yang menjadi tanggung jawabmu di dalam proyek itu, memaparkan bidang industri yang kalian kerjakan, dan juga menjelaskan tipe data yang kalian gunakan untuk mengerjakan proyek tersebut.
Dengan menjabarkan proyek tersebut kalian telah menunjukkan bahwa kalian memiliki pengetahuan atau memiliki minat mengenai subjek dan juga masalah bisnis yang relevan dengan jenis posisimu yang akan kalian ambil atau kalian lamar. Menampilkan daftar protekj ini akan membuat siapapun bisa membaca dan memahami apa yang kalian buat.
3. Menampilkan Feedback
Untuk kalian yang menggunakan platform website khususnya, untuk menampilkan portofolio kalian, tidak ada salahnya untuk kalian menampilkan beberapa feedback yang diberikan oleh klien kalian. Dengan kalian menampilkan feedback in akan membuat kredibilitas kalian meningkat sebagai seorang praktisi data atau seorang data scientist.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Contoh Portofolio Data Scientist
Jika kalian masih bingung membangun portofolio kalian bisa melihat portofolio yang pajang oleh para data scientist lainnya. Salah satu contoh portofolio data scientist adalah milik Brandon Walker. Brandon Walker ini memamerkan portofolionya di dalam bentuk visual. Ketika kalian mengklik gambar-gambar yang ditampilkan, kalian akan langsung diarahkan ke dalam artikel yang ditulisnya. Di artikel tersebut akan memberikan sebuah penjabaran lebih lengkap mengenai proyek yang ia buat.
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.
Yuk, langsung saja sign up sekarang mudah banget kok caranya cukup 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!