Elemen yang Harus Ada di Portfolio Data Science

Portofolio data science adalah kumpulan karya terbaik yang menunjukkan keahlian kita sebagai praktisi data, baik data analyst, data scientist, maupun data engineer. Portofolio data science harus menampilkan kombinasi kode dan dokumentasi serta beberapa contoh tulisan yang menunjukkan kemampuan kita untuk berkomunikasi secara efektif tentang data. Media ini juga membantu memvisualisasikan proses dan bagaimana kita menyusun rencana atau pemikiran untuk pemecahan masalah.

Portofolio data science fokus pada keahlian kita dalam pembelajaran mendalam, analisis data eksplorasi, ilmu komputer, bahasa pemrograman, dan banyak lagi. Media ini juga bisa menjadi cara yang tepat untuk menampilkan proyek sains atau minat pribadi apa pun yang terkait dengan data science, misalnya membuat aplikasi, situs web atau mengerjakan kumpulan data di rumah. Pada portofolio, ada beberapa elemen yang harus ditampilkan. Berikut adalah empat elemen yang dibutuhkan setiap portofolio data science yang hebat menurut DQLab.

1. Penjelasan Mengenai Diri Kita

Kita harus membuat portofolio yang jelas, ringkas, dan menggambarkan siapa kita dan apa yang kita lakukan. Tidak cukup hanya mengatakan, "Saya seorang data scientist/analyst" atau "Saya seorang AI engineer", kita perlu menggambarkan diri kita dalam hal keterampilan komunikasi, pengalaman, dan pencapaian. Portofolio juga menjadi alat komunikasi untuk menggambarkan sampel proyek yang relevan dengan bidang kita. 

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

2. Desain yang Profesional

Di era teknologi, ada banyak media yang bisa kita gunakan untuk menunjukkan portofolio, misalnya deck presentation, website, blog, dan lain sebagainya. Namun hal yang pasti, portofolio kita harus terlihat profesional. Portofolio harus mudah dilihat dan menampilkan informasi mengenai diri dan pekerjaan kita tanpa gangguan iklan atau pop-up yang dapat mengganggu pembaca.

3. Ilustrasi dan Penjelasan Project

Portofolio harus mengilustrasikan semua karya dan proyek terbaik yang telah kita kerjakan dalam format yang mudah dipahami, mudah dilihat, dan mudah digunakan. Portofolio dengan terlalu banyak informasi akan menyulitkan perekrut untuk menemukan apa yang mereka cari dengan cepat, jadi make it simple, ya!

4. Contact yang Bisa Dihubungi

Hal penting yang tidak boleh dilupakan adalah kontak yang bisa dihubungi. Kontak ini harus bersifat profesional dan universal jadi bisa diakses oleh siapapun. Kita bisa menampilkan nomor telepon yang aktif dan tersambung dengan whatsapp, email, ataupun kontak lainnya.

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

Hal pertama yang harus kita lakukan sebelum mengerjakan project adalah mempelajari topik yang akan kita angkat. Agar proses belajar kita lebih terarah, kita bisa mengikuti kursus yang mengajarkan teoritik dan praktik dengan porsi yang tepat. Salah satu kursus yang banyak direkomendasikan oleh expert adalah DQLab.  

DQLab memiliki berbagai program belajar sesuai kebutuhan kita dengan dukungan modul dan live code editor untuk menulis script code langsung pada platform belajar sehingga proses belajar kita lebih terstruktur. Penasaran dengan live code editor dari DQLab? Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODULE ‘Introduction to Data Science’ with R dan Python dan mulai berkenalan dengan live code editor dari DQLab.

Penulis: Galuh Nurvinda K