TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 11 Jam 47 Menit 29 Detik

Do’s & Don’ts dalam Portfolio Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 24-Maret-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1c7923546cef17523fadb3efac4ef930_x_Thumbnail800.jpeg

Profesi data scientist menjadi salah satu profesi yang sedang banyak dicari oleh perusahaan-perusahaan besar maupun startup. Sebagai seorang data scientist, memiliki portfolio yang baik dapat menjadi keunggulan tersendiri terutama dalam bersaing di dunia kerja. Namun, banyak hal yang perlu diperhatikan agar portfolio kalian menarik. Misalnya, aspek apa yang harus kalian hindari dan aspek apa yang perlu dioptimalkan agar portfolio data scientist tersebut memiliki kredibilitas menurut audiens.


Kali ini akan dibahas do’s & don’ts membangun portfolio data scientist. Sehingga nantinya portfolio kalian menjadi lebih menarik dan mengundang banyak audiens. Beberapa poin yang akan dibahas adalah pentingnya portfolio data scientist, do’s yang perlu kalian perhatikan, don’ts yang perlu kalian hindari, dan bahkan ada pula tips membuatnya menjadi menarik. Yuk, langsung saja simak penjelasannya!


1. Mengenal Portfolio Data Scientist

Data Scientist

Portofolio data scientist adalah kumpulan proyek atau pekerjaan yang menunjukkan kemampuan dan keahlian seseorang dalam bidang data science. Portofolio ini dapat berisi berbagai macam proyek, seperti analisis data, pembuatan model prediksi, visualisasi data, dan manipulasi data. Portofolio data science menjadi sangat penting bagi kalian para pemula atau pun yang sudah berpengalaman. Dalam bidang industri, portofolio ini dapat menjadi bukti nyata kemampuan kalian sebagai data scientist dan menjadi salah satu faktor yang menentukan dalam proses seleksi rekrutmen. Selain itu, portofolio data science juga dapat digunakan untuk membangun reputasi dan personal branding, loh.


Sebelum membangun portofolio, kalian harus memahami dengan jelas tujuan dan sasaran dari portofolio yang akan dibuat. Portofolio data scientist dapat dibuat dengan berbagai tujuan, misalnya untuk mencari pekerjaan, menunjukkan kemampuan dalam bidang data science, atau sebagai portofolio pribadi. Berikut adalah beberapa hal yang harus kalian perhatikan dalam memahami tujuan dan sasaran portofolio yang kalian buat:

  • Kenali target audiens. Kalian harus mengetahui siapa target audiens dari portofolio yang akan dibuat. Jika portofolio dibuat untuk mencari pekerjaan, maka target audiens adalah calon perekrut atau perusahaan. Namun, jika portofolio dibuat untuk menunjukkan kemampuan dalam bidang data science, maka target audiens dapat berupa sesama data scientist atau komunitas data science. Ini berguna untuk menyesuaikan proyek apa yang perlu kalian tunjukkan sesuai audiens kalian.

  • Tujuan yang ingin dicapai. Setelah mengetahui target audiens, kalian harus menentukan sasaran yang ingin dicapai dengan membangun portofolio. Sasaran tersebut dapat berupa menunjukkan kemampuan analisis data, kemampuan memodelkan prediksi, atau kemampuan visualisasi data. Dalam menentukan sasaran, kalian harus mempertimbangkan kelebihan dan kelemahan yang dimiliki serta pengalaman yang dimiliki dalam bidang data science.

  • Berisi pesan yang jelas. Dalam membangun portofolio data scientist, kalian harus menyajikan pesan yang jelas dan mudah dipahami oleh target audiens. Pesan tersebut harus mencakup tujuan, sasaran, dan kemampuan yang ingin diperlihatkan. Selain itu, seorang kalian juga harus menunjukkan bagaimana kemampuan dan keahlian yang kalian miliki dapat memberikan solusi efektif dalam permasalahan tersebut.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Do’s dalam Membangun Portfolio Data Scientist

Data Scientist

Dalam membangun portofolio, sebagai data scientist kalian harus memperhatikan beberapa hal.

  • Pertama, portofolio haruslah mencakup berbagai jenis proyek yang menunjukkan kemampuan dan keahlian yang beragam. Hal ini dapat menunjukkan bahwa seseorang memiliki kemampuan yang luas dan dapat beradaptasi dengan berbagai jenis tugas yang diberikan.

  • Kedua, pilihlah proyek yang dapat menunjukkan berbagai macam keterampilan. Misalnya, kalian dapat memilih proyek yang menunjukkan kemampuan analisis data, kemampuan pemodelan prediksi, dan kemampuan visualisasi data.

  • Ketiga, gunakanlah data dan masalah dunia nyata dalam setiap proyek. Hal ini akan menunjukkan bahwa kalian dapat mengaplikasikan keterampilan data science dalam menyelesaikan permasalahan sebenarnya dengan memberikan solusi yang efektif.

  • Keempat, portofolio haruslah menarik dan mudah diakses. Hal ini akan memudahkan para calon perekrut atau pengunjung portofoliomu dan melihat proyek-proyek yang telah diselesaikan.

  • Kelima, jelaskanlah proses pemikiran dan metodologi yang digunakan dalam setiap proyek. Hal ini akan memberikan pemahaman yang lebih baik bagi para calon perekrut atau pengunjung portofoliomu tentang kemampuan dan keahlian yang kalian miliki.


3. Don’ts yang Harus Dihindari

Data Scientist

Selain memperhatikan hal-hal yang harus dilakukan dalam membangun portofolio data scientist, kalian juga harus menghindari beberapa kesalahan yang umum terjadi. Berikut adalah beberapa hal yang perlu dihindari dalam membangun portofolio:

  • Pertama, menghindari menyalin proyek atau pekerjaan yang telah dipublikasikan oleh orang lain tanpa izin. Selain tidak etis, ini dapat merusak reputasi kalian dan membuat portofolio kehilangan nilai asli yang seharusnya dimilikinya.

  • Kedua, hindari menunjukkan proyek atau pekerjaan yang tidak berkualitas dalam portofolio data science. Proyek yang ditampilkan haruslah proyek yang telah dianalisis secara mendalam dan menghasilkan output yang signifikan.

  • Ketiga, menghindari terlalu fokus pada algoritma dan teknik yang digunakan dalam proyek. Sebaliknya, kalian menunjukkan bagaimana proyek tersebut dapat memberikan solusi efektif dalam permasalahan sehari-hari dan bagaimana proyek tersebut dapat memenuhi tujuan dan sasaran yang telah ditetapkan.

  • Keempat, menghindari dalam mengabaikan presentasi dan tampilan portofolio. Portofolio yang baik haruslah memiliki tampilan yang menarik dan mudah dibaca. Selain itu, presentasi yang baik dapat membantu target audiens dalam memahami pesan yang ingin disampaikan dengan lebih baik.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


4. Tips Membuat Portfolio Data Scientist yang Menarik

Data Scientist

Nah, kalian sudah memahami do’s & don’ts pada pembuatan portfolio data scientist. Lantas bagaimana cara membuat portfolio yang menarik? Nah, ini tips yang bisa kalian ikuti agar portfolio kalian memikat banyak dan beragam audiens.

  • Pilih topik-topik yang sedang trend atau relevan dengan audiens. Ikuti berita terkini dan trend terbaru dalam bidang data science. Hal ini dapat membantu kalian mengetahui topik-topik yang sedang menjadi perhatian atau permintaan tinggi. Meski demikian, tetap pastikan data yang digunakan dalam proyek yang dipilih valid dan terbaru. Gunakan sumber data yang terpercaya dan memiliki kredibilitas yang tinggi. Data yang valid dan terbaru dapat membantu menunjukkan kemampuan analisis data yang baik.

  • Perhatikan desain portfolio. Desain portfolio yang menarik dapat membantu kalian menarik perhatian audiens dan menunjukkan kemampuan kalian dalam mengolah data. Gunakan grafik yang efektif dalam presentasi data, perhatikan pemilihan warna dan tipografi dalam desain portfolio, dan pastikan portfolio kalian dapat diakses dan dilihat dengan baik di berbagai perangkat, baik itu desktop, tablet, atau smartphone. 

  • Rancang seringkas mungkin. Ingat bahwa pembaca kalian belum tentu memiliki level pemahaman yang sama. Sehingga penting untuk menyajikan informasi yang mudah dipahami. Gunakan kalimat yang sederhana dan mudah dipahami, serta hindari penggunaan kata-kata atau istilah yang terlalu teknis. Kalian juga bisa menggunakan headings dan bullet points untuk membantu mengorganisir informasi.

  • Fokus pada solusi, bukan teknik. Dibandingkan menjabarkan teori dan teknik yang cukup rumit, fokuskan portfolio kalian pada solusi yang diberikan. Kalian juga bisa memberikan perbandingan terhadap solusi yang sudah ada, mengapa solusi yang kalian tunjukkan memiliki kelebihan dibandingkan solusi-solusi lainnya.


Bagaimana Sahabat DQ, apakah sudah mulai ada gambaran mengapa portfolio penting untuk seorang data scientist? Nah, jika kalian masih bingung harus mulai dari mana untuk membangun portfolio, DQLab adalah platform yang tepat untuk kalian terutama para pemula. Jika kalian penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah, loh. 


Sahabat DQ bisa untuk mulai coba dengan membuat akun gratisnya di sini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan coba berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Tersedia juga berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari gratis hingga platinum. Yuk, segera daftarkan diri kalian!


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya  

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :