Cara Jitu Menyusun Portfolio Data Science Menarik

Dalam dunia Data Science yang kompetitif, memiliki portofolio yang solid adalah langkah penting untuk membedakan diri dari kandidat lain. Portofolio ini berfungsi sebagai ‘etalase’ kemampuan dan pengalaman kita di bidang ini, memperlihatkan keterampilan teknis yang telah kita kuasai, proyek yang telah kita kerjakan, serta bagaimana kita menerapkan teknik-teknik analisis data untuk menyelesaikan masalah dunia nyata.

Bagi calon perekrut atau perusahaan, portofolio yang kuat bisa menjadi faktor penentu dalam melihat seberapa siap kita untuk berkontribusi dalam tim mereka.

Meskipun demikian, membuat portofolio Data Science yang menarik dan efektif bukanlah hal yang mudah. Kita perlu  menyesuaikan konten portofolio dengan audiens yang dituju, memilih proyek-proyek yang paling menggambarkan keterampilan utama, serta memastikan bahwa presentasi portofolio mudah dipahami oleh orang-orang dengan latar belakang berbeda.

Dengan perencanaan yang matang dan perhatian terhadap detail, portofolio dapat menjadi aset penting yang meningkatkan peluang dalam mendapatkan pekerjaan di industri Data Science.

Pada artikel ini, DQLab akan membahas cara efektif untuk menyusun portofolio Data Science agar menarik perhatian. Bagi calon Data Science professional, yuk ikuti cara berikut!

1. Pilih Proyek yang Relevan dan Berkualitas

Salah satu kunci utama dalam menyusun portofolio yang menarik adalah memilih proyek yang relevan dengan posisi yang akan kita lamar atau industri yang ingin kita masuki. Alih-alih menampilkan semua proyek yang pernah kita kerjakan, lebih baik memilih beberapa proyek yang menunjukkan keahlian yang paling penting dan sesuai dengan kebutuhan pasar.

Hal yang perlu kita perhatikan adalah lebih baik memiliki 3–5 proyek berkualitas tinggi yang didokumentasikan dengan baik, daripada menampilkan banyak proyek tanpa kedalaman. Kita juga perlu memilih proyek yang relevan seperti misalnya analisis data penjualan, pengolahan data pelanggan, atau proyek machine learning terkait bidang yang ingin kita geluti.

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

2. Tunjukkan Proses Pemikiran dan Pemecahan Masalah

Portofolio Data Science bukan hanya tentang hasil akhir, melainkan juga bagaimana cara kita mencapai hasil tersebut. Perekrut ingin memahami proses berpikir, pendekatan, dan metodologi yang kita gunakan dalam menyelesaikan masalah. Oleh karena itu, penting untuk mendokumentasikan setiap langkah dalam proses proyek, mulai dari pemahaman masalah hingga penyajian solusi.

Yang harus diperhatikan adalah menjelaskan apa tujuan proyek dan masalah apa yang ingin diselesaikan. Kita juga perlu menjelaskan teknik data preprocessing, pembersihan data, dan transformasi yang kita lakukan. Jelaskan kenapa kita memilih model atau teknik tertentu dan bagaimana kita menguji model tersebut.

Terakhir, jangan hanya menampilkan hasil akhir. Tunjukkan bagaimana hasil tersebut relevan dan bagaimana kesimpulan yang kita buat dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.

3. Gunakan Visualisasi yang Menarik dan Informatif

Visualisasi adalah bagian penting dari Data Science. Portofolio yang baik harus mampu menjelaskan hasil analisis data dan insight yang diperoleh secara visual. Visualisasi yang informatif dan menarik akan membantu kita menyampaikan hasil dengan lebih mudah dipahami, terutama untuk audiens yang tidak memiliki latar belakang teknis.

Saat membuat portofolio, pastikan grafik dan chart yang kita gunakan mudah dipahami dan relevan dengan data yang ditampilkan. Kita bisa menambahkan visualisasi yang dapat dieksplorasi oleh pengguna untuk menambah pengalaman interaktif dalam portofolio, seperti menggunakan Tableau, Plotly, atau Dash.

Pastikan visualisasi kita menggunakan palet warna yang baik dan tidak mengganggu pembacaan data. Terakhir, sertakan peta atau diagram alur jika relevan untuk menjelaskan proses atau model.

4. Gunakan Platform yang Tepat untuk Menampilkan Portofolio

Di era digital, platform tempat kita menampilkan portofolio juga penting. Portofolio online memberi fleksibilitas dan aksesibilitas, sehingga perekrut bisa dengan mudah melihat hasil karyamu kapan saja. Pilih platform yang sesuai dengan gaya presentasimu dan yang mendukung berbagai format file, seperti kode, visualisasi, dan laporan.

Misalnya kita bisa menggunakan GitHub untuk menyimpan kode: GitHub adalah salah satu platform terpopuler untuk menampilkan proyek data science. Ini memberi kita tempat untuk berbagi kode yang terstruktur dengan baik dan menunjukkan kemampuan pengkodean.

Selain itu, kita bisa membuat situs pribadi. Situs pribadi memberikan tampilan yang lebih profesional dan terpersonalisasi. kita bisa menggunakan platform seperti GitHub Pages, WordPress, atau Wix untuk membangun website yang berisi informasi tentang dirimu, proyek-proyek unggulan, dan tautan ke kode-kode yang relevan.

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

Menyusun portofolio Data Science yang menarik membutuhkan strategi dan perhatian terhadap detail. Dengan memilih proyek yang relevan, menampilkan proses berpikir yang jelas, menggunakan visualisasi yang menarik, dan memanfaatkan platform yang tepat, kita dapat menunjukkan kemampuanmu dengan cara yang efektif.

Portofolio yang baik akan meningkatkan peluang kita untuk menarik perhatian perekrut dan menunjukkan bahwa kita siap untuk berkontribusi dalam dunia Data Science. Tetaplah memperbarui portofolio seiring dengan perkembangan keterampilan dan proyek-proyek baru yang kita kerjakan, sehingga portofolio tersebut selalu relevan dan mencerminkan kemampuan terkini.

Yuk bangun portofolio data science kamu  dengan modul DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.

Penulis: Galuh Nurvinda K