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

Karakteristik Portofolio Data Scientist, Dijamin Menarik!

Belajar Data Science di Rumah 08-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-02-2024-05-08-213913_x_Thumbnail800.jpg

Data Scientist termasuk salah satu profesi yang bersifat teknis, sehingga tidak heran jika profesi ini harus bisa mengaplikasikan berbagai tools teknis, seperti software, bahasa pemrograman, maupun aplikasi yang berkaitan dengan proses analisis data. Kemampuan penggunaan tools tersebut bisa didokumentasikan ke dalam portfolio data. Nantinya, kita bisa memanfaatkannya sebagai senjata dalam proses apply pekerjaan di bidang data, khususnya Data Scientist.


Portofolio Data Scientist adalah kumpulan proyek-proyek, analisis, dan hasil karya lainnya yang menampilkan kemampuan, pengalaman, serta pencapaian seorang Data Scientist dalam menganalisis data, membangun model prediktif, maupun saat menghasilkan insight yang berharga dari data. Ini bisa menjadi cara untuk menunjukkan kepada calon user atau klien tentang kemampuan analitis dan kreativitas seorang Data Scientist dalam menyelesaikan masalah bisnis atau proyek ilmiah dengan menggunakan data.


Kita akan coba bahas mengenai berbagai aspek portfolio Data Scientist dalam artikel di bawah ini. Yuk, baca selengkapnya!


1. Kedalaman Analisis dan Kompleksitas Proyek

Data Scientist

Jika dilihat dari segi kedalaman analisis, portofolio seorang Data Scientist cenderung berfokus pada project data yang menampilkan analisis yang kompleks dan lebih mendalam jika dibandingkan dengan portfolio Data Analyst. Project data tersebut akan melibatkan pemodelan prediktif yang kompleks, Machine Learning, dan penggunaan algoritma yang rumit untuk menghasilkan insight dan prediksi yang canggih.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Penggunaan Alat dan Bahasa Pemrograman

Data Engineer

Portfolio seorang Data Scientist mungkin menampilkan penggunaan bahasa pemrograman yang lebih canggih seperti Python atau R. Mereka mungkin juga kerap kali menggunakan library Python yang bersifat analitik yang kompleks seperti TensorFlow, scikit-learn, atau PyTorch untuk membangun model prediktif dan melakukan analisis data yang mendalam. Namun tidak menutup kemungkinan juga jika seorang Data Scientist menggunakan bahasa SQL dalam membuat portfolio data.


3. Tujuan Analisis dan Insight yang Dihasilkan

Data Scientist

Meskipun sama-sama berprofesi sebagai praktisi data, pada dasarnya tujuan analisis yang dilakukan tiap profesi akan berbeda-beda. Bagi seorang Data Scientist, tujuan utama dari analisis yang mereka lakukan adalah untuk membuat prediksi atau memberikan insight yang dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan. Sehingga sangat wajar jika project Data Scientist mungkin akan berfokus pada pembangunan model prediktif untuk mengidentifikasi pola atau tren di data yang kompleks.


4. Kemampuan Komunikasi dan Narasi

Data Scientist

Seorang Data Scientist akan sering mempresentasikan hasil temuannya di depan para stakeholder. Sehingga Data Scientist diharapkan bisa memiliki kemampuan untuk mengkomunikasikan hasil analisis mereka dengan cara yang mudah dimengerti oleh audiens yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Portofolio Data Scientist juga bisa mencakup dokumentasi yang komprehensif, visualisasi data yang jelas, dan penjelasan yang mendalam tentang metodologi dan temuan mereka.


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


Penting bagi seorang profesional Data Science, khususnya Data Scientist untuk membangun portofolio yang mencerminkan tanggung jawab dan keahlian mereka secara akurat agar dapat menarik perhatian perusahaan dan recruiter yang tepat.


Untuk bisa menjadi Data Scientist, setidaknya kamu harus bisa memiliki pemahaman akan ilmu Data Science. Nah, tidak perlu bingung harus belajar dimana, karena DQLab menyediakan banyak modul yang berkaitan dengan Data Science. 


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


Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login