SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

1 Hari 9 Jam 37 Menit 31 Detik

Catat 5 Elemen Penting Portofolio Data Science

Belajar Data Science di Rumah 03-Januari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ab62e9f8bc34458d47013a3ff9e61a00_x_Thumbnail800.jpeg

Adakah diantara sahabat DQLab yang ingin mencari kerja pada akhir tahun? Apa justru coba peruntungan cari kerja di awal tahun 2023 nanti? Kalau kamu punya bayangan untuk cari kerja di awal tahun nanti pada posisi data, ada baiknya kamu mulai untuk portofolio data science. Pasalnya portofolio data science sangat terpakai di dunia kerja jika kamu berniat untuk mengambil posisi industri data. 


Ibarat kata begini, misalkan kamu naik bis tujuan Jakarta dari Surabaya. Otomatis, kamu sebagai penumpang akan memperkirakan berapa banyak biaya yang dikeluarkan untuk mencapai kesana, rute-rute yang dilewati mana saja dan lain-lain. Sama halnya dengan portofolio teman-teman, kamu akan dihadapkan sebuah masalah yang harus dipecahkan sendiri. Dengan adanya portofolio ini bisa membantu kandidat nantinya saat bekerja dengan phase tertentu baik secara individu maupun tim.


Portofolio data science menggambarkan kecakapan kandidat untuk menyelesaikan permasalahan yang diangkat. Kandidat mengombinasikan berbagai tools, code dan alur penyelesaian agar masalah yang diangkat bisa terpecahkan solusinya. Tidak heran bila perusahaan multinasional, startup, maupun rekanan kerjasama luar negeri mulai meminta calon kandidatnya untuk membuat portofolio data science sebagai salah satu persyaratan melamar kerja. 


Kalau memang kalian masih belum kepikiran, kira-kira bentuk portofolio itu seperti apa sih? Yuk pastikan untuk tahu dulu 5 elemen penting dalam membuat portofolio data science. 


1. Apa itu Portofolio Data Science 

Bagi pemula yang masih awam di bidang data pasti bertanya-tanya, portofolio itu apa sih? Secara singkat, portofolio merupakan kompilasi hasil karya kandidat dalam bidang ilmu tertentu dengan menunjukkan spesialisasi atau keahlian sesuai dengan bidangnya. Dalam kasus ini, portofolio data science berarti hasil karya kandidat dalam ranah data science pada spesialisasi tertentu seperti deep learning, exploratory data analysis, penguasaan salah satu atau lebih bahasa pemrograman yang digunakan dalam dara science. 


Data Science


Portofolio menjadi sebuah ajang bagi kandidat untuk showcase dan menyalurkan keahlian dalam hal data, menunjukkan seberapa kompeten seorang calon kandidat dalam bidang data, minat atau topik yang menjadi fokus kandidat untuk mengangkat permasalahan dalam portofolio dan personal branding siapa diri kalian sesungguhnya. 


Baca juga : Alur Kerja Algoritma Data Science di Aplikasi Musik


2. Elemen Portofolio: Jelaskan Siapa Diri Kamu

Sekarang kita bahas satu-satu soal elemen yang digunakan dalam menyusun sebuah portofolio. Kita mulai dari elemen pertama yaitu siapa sebenarnya diri kamu. Disini kamu perlu jelaskan secara detail tentang siapa kamu, latar belakang pendidikan, skill-skill yang dikuasai yang menunjang pada posisi di bidang data, pengalaman-pengalaman yang pernah dimiliki misalnya mengikuti bootcamp data science, kompetisi bidang data, deck presentation dan lain-lain. Jangan lupa kamu juga sertakan pencapaian yang sudah kamu raih pada portofolio. Apapun itu, baik menjadi seorang finalis atau hanya sekedar ikut-ikutan tidak masalah yang penting ada pengalaman yang sudah didapatkan disana.


Tips berikutnya dalam menyusun portofolio di bagian personal adalah berikan statements atau kalimat secara ringkas siapa kamu. Kalau dalam CV maupun resume, bagian ini biasanya sering ditemukan di about me. Deskripsikan secara clear dalam satu kalimat dan tidak perlu bertele-tele. Misalnya “I am a data scientist”, “I am a data analyst” dan lain sebagainya. 


Data Science


Selain kata-kata tadi, kalian juga bisa mengaplikasikan beberapa contoh kalimat untuk membuat portofolio kamu menjadi strong. Berikut adalah contoh:


“Proven Analyst, Data Analysis/Modelling/Visualization, Data Management, Mining, Wrangle, Finance, Statistics, SQL”


Selain menjelaskan siapa diri kamu, kamu juga bisa menjabarkan skill-skill yang kamu miliki berkenaan dengan posisi yang dilamar dalam bidang data.


3. Elemen Portofolio: Berikan Desain Portofolio yang Profesional

Selanjutnya kita akan menentukan desain portofolio yang ingin dibuat. Biasanya desain portofolio lebih menonjolkan sisi profesional. Maksudnya bagaimana? Usahakan dalam membuat portofolio ini memudahkan pembaca dalam memahami alur pergerakan dari tiap halaman. Apalagi rekruter disini sebagai pembaca dari hasil karya masing-masing kandidat pastinya tidak mau kan desainnya monoton dan kurang menarik. 


Data Science


Walaupun memang dokumen portofolio ini opsional, tapi disarankan bagi sahabat DQLab untuk mempersiapkannya dengan desain yang semenarik mungkin namun tetap profesional secara keseluruhan. Mengutip Springboard, hindari penggunaan iklan/ads atau pop-ups yang terkesan mengganggu pembaca saat melihat portofolio kamu. Bubuhkan tautan atau link yang bisa dijangkau rekruter untuk melihat keseluruhan hasil karyamu dalam bentuk portofolio.


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


4. Elemen Portofolio: Tunjukkan Hasil Kerja Terbaik

Dalam membuat portofolio, kalian bisa pilih-pilih karya mana yang ingin ditampilkan. Sebab tidak semua karya yang kamu kerjakan dimasukkan dalam satu portofolio. Pilih karya terbaik dan membuat kamu jadi lebih terkesan untuk menguasai dan lebih nyaman untuk menjelaskannya dalam portofolio atau saat interview nanti. 


Data Science


Kamu bisa menyertakan animasi-animasi menarik baik berupa grafik, visualisasi data, diagram, animasi, shapes dan lain-lain. Jangan lupa ya, kalian juga perlu membuat portofolio yang mudah dipahami oleh pembaca. Make it simple dan make it clear! Hindari membuat portofolio dengan mencantumkan banyak informasi dan full-text. Apalagi kelemahannya kalau full-text membuat rekruter kebingungan dalam menangkap maksud dan informasi yang disampaikan. Berikan informasi secara ringkas soal studi kasus maupun proyek yang diangkat.


5. Elemen Portofolio: Tambahkan Social Proof

Elemen berikutnya adalah bagian social proof. Social proof menunjukkan deretan skill yang dimiliki oleh kandidat dalam membuat sebuah portofolio. Nah, skill ini tidak cuma terpampang di portofolio aja. Tapi kalian juga perlu menyertakan bukti misalnya dari proyek data yang kamu kerjakan, kira-kira kamu belajar skill apa aja sih. Misalnya satu proyek kamu berhasil menguasai 4-5 skill sekaligus. Angka ini menjadi bukti yang bisa ditunjukkan kepada rekruter bahwa kandidat membuat portfolio tidak hanya sekedar main-main tapi juga belajar hal baru yang tidak terbayangkan sebelumnya. 


Data Science


Contoh kalimat yang bisa diaplikasikan dalam social proof pada portofolio data science sebagai berikut


“as a freelance data analyst and data scientist, I translate data into valuable and comprehensible insights. My goal is to improve results make the right decisions and save costs”

“i am experienced in machine learning, supervised and unsupervised algorithms anda use data visualization techniques to present the results I use SQL, R, Python, Qlikview and Tableau for my data projects”


6. Elemen Portofolio: Contact Us

Terakhir jangan lupa untuk mencantumkan kontak ataupun nomor yang bisa dihubungi pada portofolio kamu. Contact Us biasanya terdapat pada bagian akhir dari portfolio yang menjelaskan kontak kandidat agar rekruter bisa menghubungi lebih lanjut apabila masuk ke tahap selanjutnya ataupun ingin berkolaborasi.


Data Science


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. Ini akan membuat kalian semakin percaya diri untuk mencoba beragam topik studi kasus lainnya. Bahkan DQLab menyediakan pembelajaran untuk beragam bahasa pemrograman juga. Diantaranya Python, R, SQL, dan Excel. 


Selain lengkap, DQLab juga memiliki Live Code Editor. Sehingga kalian tidak  Penjelasan di setiap langkahnya pun juga dikemas dengan bahasa yang mudah kalian pahami. Jika kesulitan, DQLab juga memiliki komunitas yang dapat digunakan untuk berdiskusi serta mentor yang siap membantu. 


Segera daftarkan diri kalian dengan Sign Up dan siapkan portofolio data science terbaik kalian!


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login