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

Hindari Kesalahan Ini untuk Bangun Portofolio Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 10-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-02-2023-11-10-141109_x_Thumbnail800.jpg

Sebagai seorang Data Scientist, membangun portofolio yang kuat adalah kunci untuk mendapatkan pekerjaan yang diimpikan dan mengesankan calon pemberi kerja. Namun, dalam upaya membangun portofolio yang mengesankan, seringkali ada kesalahan-kesalahan yang harus dihindari.


Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa kesalahan umum yang perlu dihindari ketika membangun portofolio sebagai seorang Data Scientist, sehingga Anda dapat membuat kesan yang positif dan meningkatkan peluang Anda dalam dunia industri data.


1. Menyertakan Semua Proyek Tanpa Penjelasan yang Jelas

Data Scientist

Salah satu kesalahan yang seringkali terjadi adalah mencantumkan semua proyek yang pernah Anda kerjakan tanpa memberikan penjelasan yang jelas. Sebaiknya, pilih proyek-proyek yang paling relevan dengan pekerjaan yang Anda inginkan atau proyek-proyek yang menunjukkan kemampuan dan keahlian khusus Anda.


Selain itu, berikan penjelasan yang detail tentang tujuan proyek, metodologi yang digunakan, hasil yang dicapai, dan pelajaran yang Anda ambil dari proyek tersebut. Ini akan membantu pemberi kerja potensial memahami kontribusi Anda.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Tidak Menyertakan Proyek Realistik

Seringkali, Data Scientist mencoba untuk membuat proyek yang terlalu rumit atau tidak realistis hanya untuk terlihat mengesankan. Namun, proyek-proyek semacam itu bisa menjadi bumerang. Lebih baik memilih proyek yang mencerminkan permasalahan dunia nyata yang dapat diselesaikan dengan alat-alat yang Anda kuasai.


Ini akan menunjukkan kepada pemberi kerja potensial bahwa Anda memiliki pemahaman yang kuat tentang bagaimana data science dapat diterapkan dalam konteks praktis.


3. Tidak Menyertakan Kode dan Penjelasan yang Jelas

Data Scientist

Sebuah portofolio yang kuat harus menyertakan kode yang berkualitas dan penjelasan yang jelas tentang bagaimana kode tersebut bekerja. Ini membantu pemberi kerja potensial untuk mengevaluasi kemampuan pemrograman Anda dan pemahaman Anda tentang metodologi yang Anda gunakan.


Pastikan untuk menjelaskan setiap langkah dalam proses Anda, dari pengolahan data hingga model yang digunakan, dan bagaimana Anda mencapai hasil yang Anda presentasikan.


4. Kurangnya Visualisasi Data yang Menarik

Visualisasi data yang kuat dapat membuat portofolio Anda lebih menarik dan informatif. Terlalu sering, portofolio Data Scientist tidak menyertakan visualisasi data yang memadai atau hanya menampilkan grafik dasar.


Cobalah untuk menciptakan visualisasi data yang menarik dan informatif yang dapat membantu menjelaskan temuan Anda kepada pemirsa. Hal ini akan memberikan gambaran yang lebih baik tentang kemampuan komunikasi Anda dan kemampuan Anda untuk mengkomunikasikan hasil analisis data.


5. Tidak Menunjukkan Proses Pembelajaran dan Perbaikan

Data Scientist

Terakhir, jangan lupakan untuk menunjukkan bahwa Anda seorang individu yang selalu belajar dan memperbaiki diri. Sertakan proyek-proyek yang menunjukkan perjalanan Anda dalam pengembangan kemampuan data science Anda.


Ini bisa mencakup proyek-proyek awal yang mungkin kurang sempurna, tetapi juga menunjukkan bagaimana Anda terus belajar dan meningkatkan diri. Ini akan memberikan kesan positif tentang kemauan Anda untuk terus tumbuh dan berkembang sebagai Data Scientist.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


Dalam dunia Data Science yang kompetitif, membangun portofolio yang kuat dan menghindari kesalahan yang umum adalah kunci untuk sukses. Jika Anda ingin menjadi seorang Data Scientist yang sukses, luangkan waktu untuk meninjau portofolio Anda, perbaiki kesalahan-kesalahan yang mungkin Anda lakukan, dan terus belajar.


DQLab sebagai platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT siap membantu kamu menggeluti karir di industri data. 


Metode HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang ramah pemula juga membantu kamu untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif! Tunggu apa lagi? sign up sekarang di DQLab.id!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login