Cara Bikin Portfolio Data Science dengan 4 Platform Online

Sahabat DQ pasti sering mendengar bahwa ketika kamu sedang melamar pekerjaan impian sebagai data scientist dan punya CV yang keren, sertifikat yang banyak, bahkan pengalaman bootcamp. Tapi kenyataannya, recruiter tidak hanya ingin melihat deretan gelar dan kursus yang sudah kamu tempuh. Mereka justru ingin tahu apa yang benar-benar bisa kamu lakukan. Di sinilah portfolio data science menjadi penyelamatmu!

Portfolio bukan sekadar kumpulan proyek, tapi juga bukti bahwa kamu bisa mengubah data mentah menjadi wawasan berharga. Ini adalah cara untuk menunjukkan bahwa kamu bisa menulis kode, menganalisis masalah, dan menyajikan hasil dengan cara yang menarik. Singkatnya, portfolio adalah pameran dari semua keahlian supermu sebagai seorang data enthusiast!

Penasaran apa saja platform yang bisa digunakan? Yuk, simak pembahasan selengkapnya berikut ini!

1. Mengapa Portfolio Data Science Itu Penting?

Sebelum kita masuk ke platform-platform terbaik untuk membangun portfolio, mari kita pahami dulu mengapa memiliki portfolio itu krusial, terutama di dunia data science. Saat kamu melamar kerja, CV dan surat lamaran hanya memberikan gambaran singkat tentang dirimu, seperti pengalaman kerja, pendidikan, dan keterampilan yang diklaim. Namun, recruiter ingin melihat bukti nyata dari klaim tersebut. Di sinilah portfolio berperan.

Portfolio adalah "panggung" bagi karya-karya terbaikmu. Melalui portfolio, kamu bisa memamerkan proyek-proyek seperti analisis data, prediksi dengan model machine learning, atau visualisasi yang menarik. Ini memberikan nilai tambah di mata perekrut, karena mereka dapat langsung melihat bagaimana kamu mengaplikasikan teori yang kamu pelajari ke dalam situasi nyata. Selain itu, portfolio juga memperlihatkan kemampuan soft skill seperti komunikasi (melalui dokumentasi) dan problem-solving yang kreatif.

Tidak ada waktu yang lebih baik dari sekarang untuk mulai membangun portfolio datamu sendiri. Mari kita eksplorasi empat platform online yang dapat membantu kamu untuk menonjol di bidang ini.

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

2. Platform Online untuk Membuat Portfolio Data Science Outstanding

Seiring dengan perkembangan teknologi, platform data science juga semakin beragam. Berikut adalah beberapa platform andalan yang bisa digunakan untuk membuat portofolio data science yang outstanding:

• GitHub

  Platform pertama yang harus ada dalam toolkit seorang data scientist adalah GitHub. GitHub bukan hanya platform untuk menyimpan kode, tetapi juga tempat yang sempurna untuk menunjukkan keahlian teknismu dalam bentuk repositori yang rapi dan profesional.

  Mengapa GitHub Penting? GitHub adalah tempat yang umum digunakan oleh para profesional teknologi untuk berbagi proyek mereka. Jika kamu ingin menjadi seorang data scientist yang dicari, menampilkan kode-kode proyekmu di GitHub adalah langkah yang cerdas. Ini menunjukkan bahwa kamu nyaman bekerja dengan tools development, serta bisa menulis dan mendokumentasikan kode dengan baik.

Tips Membuat Profil GitHub Terlihat Profesional:

• Buat README yang informatif dan menarik untuk setiap proyekmu. README adalah tempat pertama di mana orang akan melihat penjelasan mengenai proyekmu, jadi buatlah sejelas mungkin.

• Pastikan kode yang kamu unggah rapi, terstruktur, dan terdokumentasi dengan baik. Jika kamu memiliki analisis atau model machine learning, jelaskan bagaimana langkah-langkah analisis tersebut dilakukan.

• Cobalah berkontribusi pada proyek open source untuk menunjukkan kemampuan kolaborasi.

Dengan profil GitHub yang terawat, recruiter akan bisa melihat bagaimana kamu menulis kode, melakukan analisis, serta mendokumentasikan pekerjaanmu.

• Kaggle

  Selain GitHub, Kaggle adalah platform populer lain di kalangan data enthusiast. Di Kaggle, kamu bisa menunjukkan keterampilan pemecahan masalah melalui kompetisi, dataset, dan Kaggle Notebooks. Mengapa Kaggle Berguna? Kaggle menyediakan wadah untuk berpartisipasi dalam kompetisi data science, baik individu maupun tim.

  Kompetisi ini memberikan peluang untuk menguji kemampuan pemecahan masalahmu dengan data yang kompleks. Selain itu, Kaggle Notebooks adalah tempat yang bagus untuk berbagi analisis dan modeling, serta melihat solusi dari data scientist lainnya.

Cara Membuat Profil Kaggle yang Menarik:

• Ikut serta dalam kompetisi. Tidak perlu harus selalu menang, tapi menunjukkan bahwa kamu pernah berpartisipasi dalam beberapa kompetisi menunjukkan bahwa kamu punya pengalaman nyata mengerjakan masalah data science.

• Buat dan publikasikan Kaggle Notebooks dari proyek yang sudah kamu selesaikan. Jelaskan langkah-langkah analisis dengan jelas, dan tambahkan visualisasi yang menarik.

• Gunakan dataset di Kaggle untuk membuat proyek-proyek yang relevan dan unggah notebook hasil kerjamu.

Dengan Kaggle, kamu dapat menunjukkan tidak hanya kemampuan teknis, tetapi juga kreativitas dan ketahanan dalam menghadapi tantangan data.

• Medium atau Blogging Platform Lainnya
  Untuk menunjukkan kemampuan komunikasi, Medium adalah platform yang sangat efektif. Menulis tentang proyek-proyek yang telah kamu selesaikan tidak hanya meningkatkan pemahamanmu terhadap proyek tersebut, tetapi juga menunjukkan bahwa kamu mampu menjelaskan ide-ide kompleks dengan cara yang mudah dipahami oleh orang lain.
  
  Mengapa Blogging Penting untuk Data Scientist? Data science bukan hanya tentang angka dan model. Kemampuan untuk menjelaskan temuan kepada orang yang bukan ahli teknis adalah keterampilan yang sangat penting. Blogging menunjukkan bahwa kamu mampu menjelaskan data, menyampaikan insight, dan menceritakan proses berpikirmu kepada audiens.

Tips Menulis di Medium:

• Fokus pada satu proyek per artikel dan jelaskan secara menyeluruh. Jelaskan tujuan proyek, proses pengambilan data, metode analisis, serta hasil yang diperoleh.

• Gunakan storytelling agar artikel lebih menarik. Ceritakan bagaimana kamu mendekati masalah, tantangan apa yang dihadapi, dan solusi apa yang ditemukan.

• Sertakan visualisasi data atau diagram untuk membantu audiens memahami hasil yang kamu peroleh.

Blogging di Medium akan menunjukkan bahwa kamu memiliki kemampuan komunikasi yang baik, sesuatu yang sangat berharga dalam dunia data.

• Tableau Public

  Tableau Public adalah platform lain yang sangat berguna untuk data enthusiast, terutama bagi mereka yang ingin menunjukkan keterampilan visualisasi data. Meskipun kemampuan coding penting dalam data science, visualisasi data juga krusial karena inilah cara kamu membuat data menjadi lebih mudah dipahami.

  Mengapa Tableau Public? Tableau Public memungkinkanmu membuat dashboard interaktif yang bisa diakses oleh siapa saja. Ini menunjukkan kemampuanmu dalam mengolah data menjadi visualisasi yang mudah dipahami dan menarik.

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

Tips Membuat Dashboard di Tableau Public:

• Pilih dataset yang menarik dan relevan dengan topik yang sedang hangat. Misalnya, kamu bisa membuat dashboard mengenai tren konsumsi energi, atau pola penyebaran suatu penyakit.

• Pastikan dashboard kamu tidak terlalu rumit. Gunakan warna dan elemen visual dengan bijak, sehingga orang dapat dengan cepat memahami insight yang ingin kamu sampaikan.

• Tambahkan deskripsi singkat mengenai insight yang kamu dapatkan dari visualisasi tersebut.

Visualisasi data yang menarik akan membantu portfolio-mu standout, dan menunjukkan bahwa kamu mampu mengkomunikasikan insight dari data dengan cara yang efektif.

3. Tips untuk Meningkatkan Portfolio Data Science agar Outstanding

Agar portfolio data science-mu benar-benar standout, pastikan kamu memiliki beragam jenis proyek yang mencakup berbagai aspek, mulai dari analisis eksploratif, machine learning, hingga visualisasi data. Dengan begitu, kamu bisa menunjukkan bahwa kamu memiliki keahlian yang luas dan fleksibel dalam berbagai bidang data science.

Selain itu, penting untuk selalu fokus pada kemampuan problem-solving. Jangan hanya menampilkan kode atau model tanpa konteks sebaiknya jelaskan masalah apa yang ingin diselesaikan dan bagaimana solusi yang kamu buat memberikan manfaat yang nyata.

Terakhir, gunakan storytelling dalam setiap proyek yang kamu tampilkan. Buatlah narasi yang menarik dengan menceritakan masalah yang kamu hadapi, metode yang kamu gunakan, dan hasil yang kamu capai. Dengan begitu, portfoliomu akan lebih hidup dan mampu menarik perhatian perekrut secara efektif.

4. Kesalahan Umum dalam Portfolio Data Science dan Cara Menghindarinya

Banyak data enthusiast yang mengunggah proyek tanpa dokumentasi yang jelas atau hanya menggunakan dataset yang terlalu sederhana. Pastikan kamu menghindari hal ini dengan selalu memberikan penjelasan yang memadai, memilih dataset yang relevan, dan menunjukkan bagaimana proyek tersebut berkontribusi dalam pemecahan masalah.

Membangun portfolio data science yang outstanding tidak harus sulit, tetapi membutuhkan konsistensi dan strategi yang tepat. Dengan menggunakan GitHub, Kaggle, Medium, dan Tableau Public, kamu dapat menunjukkan berbagai aspek dari keahlian data science-mu dengan cara yang menarik dan mudah diakses oleh recruiter. Yuk, mulai bangun portfolio-mu sekarang juga dan jadikan dirimu kandidat yang standout di antara ribuan data enthusiast lainnya!

Tertarik untuk membangun portofolio data science yang standout dan menjadi Data Scientist handal di era yang serba canggih ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari