Cara Bikin Portfolio Data Science yang Memukau Recruiter

Dalam dunia data science, memiliki keterampilan teknis yang kuat memang diperlukan. Namun, keterampilan saja tidak cukup untuk memenangkan persaingan di pasar kerja yang semakin kompetitif. Di sinilah mengapa portfolio berperan penting.

Portfolio data science bukan hanya sekadar kumpulan proyek, tapi juga memberikan gambaran kemampuan, pemahaman, dan kreativitas kalian dalam mengolah data untuk memecahkan masalah nyata. Yuk, cari tahu cara membuat portfolio yang memukau recruiter di sini!

1. Mengapa Portfolio Data Science Penting?

Dalam proses perekrutan, portfolio menjadi komponen utama untuk menunjukkan kemampuan. Jika CV berfungsi untuk mencantumkan keterampilan, pengalaman, dan pendidikan secara singkat, portfolio lebih berfokus pada bukti kerja nyata. Bagi recruiter, melihat hasil langsung dari proyek yang pernah dikerjakan lebih meyakinkan daripada membaca klaim kemampuan yang tertera di CV.

Dengan portfolio, kalian bisa menunjukkan bahwa tidak hanya paham teori, tetapi juga bisa mengaplikasikannya dalam skenario dunia nyata. Portfolio akan berisi detail bagaimana kalian menganalisis data, menyusun model, membuat keputusan, dan bahkan menghadapi tantangan teknis. Jadi, kalian bisa bersaing dengan kandidat lain yang memiliki kualifikasi serupa melalui portfolio.

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

2. Cara Membuat Portfolio Data Science yang Memukau

Di bagian selanjutnya, kita akan membahas langkah-langkah yang diperlukan untuk membuat portfolio data science yang terstruktur dan efektif, serta bagaimana menunjukkan kemampuan kalian secara optimal di mata recruiter.

a. Memilih Proyek yang Relevan dan Menarik

Memilih proyek yang tepat adalah langkah pertama dalam membangun portfolio. Hindari memasukkan terlalu banyak proyek yang tidak relevan atau setengah jadi. Fokuslah pada proyek yang memiliki dampak nyata dan relevan dengan pekerjaan yang kalian inginkan.

Misalnya, jika kalian melamar sebagai data scientist di bidang e-commerce, proyek analisis perilaku konsumen atau prediksi churn pelanggan akan jauh lebih relevan daripada proyek sederhana tentang analisis dataset Titanic. Tunjukkan bahwa kalian mampu mengatasi masalah yang kompleks dan relevan dengan dunia bisnis nyata.

b. Struktur Portfolio yang Jelas dan Terorganisir

Setelah memilih proyek, pastikan bahwa presentasi terstruktur dengan baik. Portfolio yang rapi dan mudah dipahami akan memudahkan recruiter untuk menilai kemampuan kalian. Setiap proyek dalam portfolio harus diorganisir dengan bagian-bagian seperti deskripsi proyek, yang menjelaskan secara singkat tentang masalah yang ingin dipecahkan. Kemudian dataset, sertakan detail tentang data yang digunakan, termasuk sumber data dan karakteristik dataset tersebut.

Tambahkan juga metode yang digunakan, jelaskan pendekatan dan teknik yang kalian terapkan, seperti machine learning, visualisasi data, atau model statistik. Penting untuk menambahkan visualisasi yang membantu recruiter memahami portfolio dengan cepat. Grafik, tabel, dan diagram akan sangat membantu dalam memberikan gambaran tentang proses analisis yang telah dilakukan.

c. Penggunaan Platform yang Tepat

Menampilkan portfolio di platform yang mudah diakses adalah langkah penting lainnya. Github menjadi pilihan utama untuk menampilkan proyek secara transparan. Kalian bisa mengunggah kode, dokumentasi, dan hasil analisis di sini. Pastikan repositori GitHub kalian rapi dan mudah dinavigasi. Selain berfungsi sebagai kompetisi data science, Kaggle juga bisa menjadi tempat untuk memajang proyek. Kaggle Notebook memudahkan kalian menyajikan proyek analisis data yang menarik.

Jika kalian suka menulis, kalian bisa memanfaatkan Medium atau blog pribadi untuk membagikan insight dari proyek yang dikerjakan. Ini juga bisa menjadi cara untuk menjelaskan proyek secara lebih mendalam.

d. Dokumentasi dan Komunikasi yang Baik

Sehebat apapun proyek yang kalian buat, jika dokumentasi dan penjelasannya tidak jelas, recruiter akan kesulitan untuk memahaminya. Dokumentasi yang baik adalah bagian yang sangat penting dalam portfolio. Jelaskan setiap langkah yang kalian ambil dengan bahasa yang sederhana namun profesional.

Jika memungkinkan, berikan beberapa konteks non-teknis tentang proyek tersebut. Misalnya, jelaskan secara singkat mengapa proyek tersebut penting dalam konteks bisnis atau industri yang relevan. Berikan insight tentang tantangan yang kalian hadapi dan bagaimana cara menyelesaikannya.

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

3. Menghindari Kesalahan Umum dalam Membuat Portfolio

Ada beberapa kesalahan umum yang sering terjadi saat membuat portfolio data science. Hindari kesalahan-kesalahan berikut agar portfolio kalian tampil lebih profesional:

• Terlalu Banyak Proyek Tidak Relevan: Jangan sertakan terlalu banyak proyek, terutama yang tidak relevan dengan pekerjaan yang kalian lamar. Fokuslah pada kualitas daripada kuantitas.

• Proyek Tidak Selesai: Hanya sertakan proyek yang sudah selesai. Proyek setengah jadi atau tidak memiliki kesimpulan yang jelas dapat memberi kesan bahwa kalian kurang fokus.

• Kurangnya Dokumentasi: Tanpa dokumentasi yang baik, proyek akan sulit dipahami. Pastikan setiap langkah dijelaskan dengan baik, termasuk metode, hasil, dan insight.

• Tidak Ada Insight Bisnis: Data science tidak hanya tentang angka dan model. Pastikan kalian bisa menghubungkan hasil analisis dengan masalah bisnis yang nyata.

Dari pembahasan di atas bisa disimpulkan tentunya untuk membangun portfolio yang menarik, SahabatDQ juga perlu eksplorasi dalam berbagai kondisi dataset. Nah, DQLab dapat dijadikan acuan untuk eksplorasi beragam studi kasus, nih.

Tidak hanya itu, kalau kalian ingin memperkuat tools lain di bidang data science kalian juga akan bisa mengakses modul pembelajaran lainnya. Bahkan modul ini sudah terintegrasi dengan ChatGPT loh! Sehingga sangat bermanfaat diantaranya:

• 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 percantik portfolio kalian sekarang juga!