Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Curi Hati Rekruter dengan Portfolio Data Science Ini

Belajar Data Science di Rumah 11-Agustus-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/6db6e381-239d-439e-8429-d3de7b1bd842-2023-08-11-234618_x_Thumbnail800.jpeg

Sebagai praktisi Data science, membangun portfolio sangat penting untuk dilakukan. Baik untuk pemula maupun profesional. Portfolio digunakan oleh pemula untuk menjadi jurnal perjalanan belajar data science. Kalian bisa melihat perkembangan kemampuan kalian dari beragam kasus yang kalian selesaikan sebagai portfolio. Ini juga bisa menjadi nilai tambah bagi kalian yang ingin melamar pekerjaan, loh. Dengan portfolio, rekruter beranggapan bahwa kemampuan kalian tidak sekadar teori, namun juga telah diaplikasikan dalam berbagai permasalahan.


Bagi Data science profesional, portfolio digunakan untuk menunjukkan kemampuan khusus yang dimiliki. Seseorang yang berpengalaman juga perlu mendokumentasikan kemampuannya sebagai personal branding dan pembuktian hasil berkarirnya. Lantas, bagaimana portfolio yang memukau pembaca? Adakah bagian-bagian penting yang tidak boleh terlewatkan ketika membangun portfolio? Yuk, simak penjelasan berikut!


1. Prosedur Melakukan Data Cleaning

Data cleaning adalah suatu prosedur untuk memastikan kebenaran, konsistensi, dan kegunaan suatu data yang ada dalam dataset. Caranya dengan mendeteksi adanya error atau corrupt pada data, kemudian memperbaiki atau menghapus data jika memang diperlukan. Terkadang, saat kalian menggabungkan beberapa data sources sekaligus, ada kemungkinan data terduplikasi atau bahkan salah label. Situasi seperti ini juga memerlukan data cleaning agar tidak muncul masalah yang lebih rumit. 


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


2. Melakukan Exploratory Data Analysis

Secara umum, Exploratory data analysis mencakup tentang proses kritis uji investigasi awal pada sebuah data untuk mengidentifikasi pola, menemukan anomali, menguji hipotesis, dan memeriksa asumsi melalui statistik ringkasan dan representasi grafis (visual). EDA dapat membantu mendeteksi kesalahan, mengidentifikasi outlier dalam kumpulan data, memahami hubungan antar data, menggali faktor-faktor penting, menemukan pola dalam data, dan memberikan wawasan baru. EDA sangat bermanfaat untuk analisis statistik. Data profesional sering kali menggunakan EDA untuk menemukan hasil yang valid dan relevan sebagai arah tujuan bisnis yang diinginkan.


3. Visualisasi Data

Visualisasi Data adalah penggambaran data menjadi berbagai bentuk visual, seperti grafik, peta, atau bagan. Dalam bisnis, penggunaan visualisasi data sangat penting, terutama ketika menganalisis banyak informasi yang ada. Dari visualisasi data, kalian bisa membuat keputusan yang tepat. Semakin baik visualisasi data ditampilkan, maka akan semakin bagus dan berguna untuk menetapkan suatu keputusan yang tepat. Produktivitas pun bisa mengalami peningkatan pesat apabila pengambilan keputusannya tepat.


4. Mengoperasikan Machine Learning

Machine learning adalah sebuah mesin yang diciptakan agar dapat belajar layaknya manusia. Teknologi ini mampu menangkap data dan memungkinkan mesin melakukan pembelajaran serta menciptakan suatu sistem atau algoritma. Algoritma yang tercipta dari data nyata ini akan  membentuk suatu model. Model inilah yang nantinya akan menentukan kelas dan tipe dari data baru. Hal ini bertujuan agar mesin dapat menciptakan sebuah prediksi atau keputusan dari data yang diperoleh. Ada beberapa teknik yang dimiliki oleh machine learning, namun secara luas ML memiliki dua teknik dasar belajar, yaitu supervised dan unsupervised.

Teknik supervised learning merupakan teknik yang bisa kalian terapkan pada pembelajaran mesin yang bisa menerima informasi yang sudah ada pada data dengan memberikan label tertentu. Diharapkan teknik ini bisa memberikan target terhadap output yang dilakukan dengan membandingkan pengalaman belajar di masa lalu. 

Teknik unsupervised learning merupakan teknik yang bisa kalian terapkan pada machine learning yang digunakan pada data yang tidak memiliki informasi untuk diterapkan secara langsung. Diharapkan teknik ini dapat membantu menemukan struktur atau pola tersembunyi pada data yang tidak memiliki label.

Tertarik untuk mempelajari bagaimana teknik Machine Learning & AI dapat digunakan dalam studi kasus bisnis, ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginners dari DQLab!


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


5. Galeri Portfolio Data Member DQLab

Dengan mempelajari bidang ilmu Data Science, kamu akan dapat membuat beragam portfolio data! Simak portfolio data para member DQLab yang sudah belajar di DQLab dan hasilkan portfolio data milikmu!

Apakah kalian sudah ada gambaran akan membuat portfolio tentang topik apa? Bagi kalian yang masih kebingungan memulai membangun portfolio, bisa coba akses DQLab nih. 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. 

DQLab sendiri merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login