Cara Bikin Portfolio Data Science Ala Intern
Setelah menyelesaikan magang di posisi data science, langkah selanjutnya yang tak kalah penting adalah menyusun portofolio dari proyek-proyek yang telah kalian kerjakan. Portofolio ini bukan hanya sekedar kumpulan hasil kerja, tetapi juga sangat bermanfaat untuk menunjukkan kemampuan teknis dan analitis kalian kepada recruiter ke depannya. Lalu, bagaimana cara membuat portofolio menarik bagi para intern? Simak pada pembahasan di bawah ini!
1. Jelaskan Objektivitas dari Proyek
Ketika kalian telah menyelesaikan magang di posisi data science, salah satu langkah penting yang harus dilakukan adalah menyusun portofolio dari proyek-proyek yang telah dikerjakan. Langkah pertama adalah dengan menjelaskan objektivitas dari setiap proyek. Tujuan dari proyek ini harus jelas dan spesifik.
Misalnya, meningkatkan akurasi prediksi penjualan bulanan atau mengoptimalkan strategi pemasaran berdasarkan analisis sentimen konsumen. Dengan menjelaskan objektivitas proyek secara rinci, kalian tidak hanya menunjukkan pemahaman yang baik tentang tujuan bisnis, tetapi juga membuat portfolio lebih mudah dimengerti arah pembahasannya.
Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science
2. Tuliskan Detail Metode yang Digunakan
Setelah menjelaskan objektivitas proyek, langkah berikutnya adalah menuliskan secara rinci metode yang digunakan selama proyek. Ini termasuk seluruh proses mulai dari pengumpulan data, pembersihan data, eksplorasi data, hingga penerapan model machine learning.
Misalnya, kalian dapat menjelaskan bagaimana cara mengumpulkan data dari berbagai sumber, membersihkan data dari missing values dan outliers, melakukan analisis eksploratif untuk memahami pola dan tren, serta memilih dan mengimplementasikan model machine learning yang sesuai. Menjelaskan metode yang digunakan dengan rinci menunjukkan kalau kalian memiliki pemahaman mendalam tentang teknik data science dan mampu menerapkannya secara efektif.
3. Lengkapi dengan Output yang Insightful
Output yang insightful adalah kunci dalam membuat portofolio data science yang baik. Kalian perlu menyertakan hasil-hasil yang menunjukkan nilai tambah dan memberikan wawasan baru yang relevan dengan objektivitas proyek. Misalnya, jika kalian bekerja pada proyek prediksi churn pelanggan, kalian bisa menyertakan visualisasi yang menunjukkan faktor-faktor yang paling mempengaruhi churn dan prediksi tingkat churn di masa depan.
Selain itu, menyertakan contoh kode dan hasil visualisasi yang interaktif juga bisa memberikan gambaran yang lebih jelas tentang kemampuan teknis dan analitis kalian. Output yang insightful membantu untuk menunjukkan bahwa kalian tidak hanya bisa mengolah data, tetapi juga mampu menginterpretasikan dan menyampaikan hasil dengan cara yang mudah dipahami.
4. Tambahkan Rekomendasi Ke Depannya
Untuk menyempurnakan portofolio, tambahkan rekomendasi sebagai pengembangan lebih lanjut dari proyek-proyek yang telah dikerjakan. Rekomendasi ini bisa berupa saran dalam memperbaiki model yang ada, menambahkan variabel yang lebih relevan, atau mengeksplorasi metode lain yang mungkin lebih efektif.
Misalnya, jika kalian merasa model prediksi yang kalian gunakan masih bisa ditingkatkan, kalian bisa merekomendasikan untuk mencoba algoritma yang lebih kompleks atau melakukan tuning hyperparameter lebih lanjut. Selain itu, menyarankan penggunaan teknik feature engineering yang lebih canggih atau pengumpulan lebih banyak data juga bisa menjadi rekomendasi yang bernilai.
Dengan memberikan rekomendasi tersebut, kalian terlihat memiliki pemahaman yang mendalam tentang proyek yang telah dikerjakan dan memiliki visi untuk pengembangan di masa depan.
Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Masih perlu beragam studi kasus untuk menambah portofolio? Yuk, bisa coba akses DQLab! 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.
Bahkan platform ini diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian menggunakan Python!