Ketahui Self Branding Kompetisi pada Portofolio Data Science

Portofolio data science merupakan salah satu bukti otentik yang perlu disiapkan calon data analyst atau data scientist agar mereka dapat menunjukkan kepada calon pemberi kerja atas kemampuan dan pengalaman dalam menerapkan konsep-konsep data science dalam situasi nyata. Dengan memiliki portofolio data science yang kuat, calon data analyst atau data scientist dapat memperlihatkan proyek-proyek yang telah mereka kerjakan, algoritma-algoritma yang telah mereka implementasikan, serta insight yang mereka peroleh dari analisis data yang mereka lakukan. 

Hal ini tidak hanya membantu dalam membangun kepercayaan dengan pemberi kerja atau klien, tetapi juga memungkinkan calon data scientist untuk terlihat lebih menonjol di antara pesaing dalam industri yang semakin kompetitif ini. Dengan demikian, persiapan yang matang dan penampilan yang baik dari portofolio data science menjadi kunci sukses bagi mereka yang bercita-cita menjadi profesional dalam bidang ini.

Ketika kamu ingin membuat portofolio data science, kamu bisa memasukkan berbagai macam sumber yang dapat meyakinkan rekruter. Salah satunya yaitu hasil mengikuti kompetisi data science. Hasil dari kompetisi-kompetisi ini tidak hanya menunjukkan kemampuan teknis kamu dalam mengatasi tantangan yang kompleks, tetapi juga menyoroti kemampuan seorang kandidat dalam berkolaborasi, pemecahan masalah, dan kreativitas. 

Dengan menghadapi masalah-masalah dunia nyata dan bersaing dengan praktisi-praktisi lain dalam kompetisi, kamu menunjukkan dedikasi yang lebih terhadap bidang ini dan kemauan untuk terus belajar dan berkembang. Nah, kira-kira apa saja sih keuntungannya seorang kandidat memasukkan hasil mengikuti kompetisi untuk menjadi bahan dalam membuat portofolio data science? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Menunjukkan Bukti Kemampuan

Keikutsertaan dan pencapaian dalam mengikuti kompetisi data science menunjukkan bahwa seorang kandidat terampil untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks melalui pendekatan data science. Ini juga menunjukkan kemampuan individu dalam memahami dan menerapkan berbagai algoritma machine learning, teknik pemrosesan data, serta keterampilan dalam mengelola dan menganalisis data. 

Lebih dari sekadar menyelesaikan tugas-tugas terstruktur, kompetisi data science sering kali menghadirkan tantangan yang memerlukan kreativitas, ketelitian, dan kemampuan untuk berpikir kritis dalam merancang solusi yang inovatif dan efektif. Dengan demikian, pengalaman ini tidak hanya memperkuat kemampuan teknis, tetapi juga membentuk intuisi dan pemikiran analitis yang mendalam, yang merupakan atribut penting dalam dunia data science yang dinamis dan berkembang pesat.

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

2. Merepresentasikan Masalah-Masalah yang Relevan di Dunia Nyata

Kompetisi data science seringkali memberikan tantangan kepada pesertanya untuk bisa menyelesaikan masalah-masalah yang relevan di dunia nyata. Apalagi ketika kandidat mencoba untuk unjuk keahlian di tengah persaingan yang ketat. Dalam lingkungan kompetitif seperti ini, peserta diharapkan tidak hanya menunjukkan pemahaman yang kuat tentang konsep-konsep dasar data science, tetapi juga kreativitas dalam pendekatan mereka terhadap masalah-masalah yang dihadapi. 

Hal ini memaksa peserta untuk terus belajar dan berkembang, karena strategi yang berhasil kemarin mungkin tidak cukup untuk memenangkan kompetisi hari ini. Dengan demikian, kompetisi data science bukan hanya tentang pengakuan atas kemampuan teknis, tetapi juga tentang kemampuan adaptasi dan kemauan untuk terus belajar.

Peserta yang berhasil dalam kompetisi data science seringkali memiliki kemampuan untuk berpikir secara kritis, mengidentifikasi pola dalam data, dan mengambil keputusan yang didasarkan pada bukti-bukti. Mereka juga terbiasa dengan siklus kerja data science, mulai dari pemrosesan data, eksplorasi data, pengembangan model, hingga evaluasi hasil. Selain itu, mereka juga mampu berkomunikasi secara efektif, baik dalam mendokumentasikan pendekatan mereka maupun dalam menjelaskan hasil dan temuan kepada pemangku kepentingan yang beragam.

3. Validasi tambahan atas kualitas hasil kerja kandidat

Ketika seorang kandidat berani mengambil tantangan dalam mengikuti kompetisi data science, rekruter menilai bahwa kandidat tersebut memiliki minat yang kuat dalam bidang data science dan berkomitmen untuk terus belajar dan berkembang. Mereka menilai bahwa kandidat tersebut memiliki kemauan untuk menghadapi masalah yang kompleks dan mencari solusi kreatif melalui pendekatan data-driven. 

Selain itu, keterlibatan dalam kompetisi data science menunjukkan bahwa kandidat memiliki kemampuan untuk bekerja dalam tim, berkolaborasi dengan orang-orang yang memiliki latar belakang dan pendekatan yang berbeda untuk mencapai tujuan bersama. Dengan demikian, kompetisi data science dapat menjadi nilai tambah yang kuat bagi seorang kandidat, menunjukkan kepada rekruter bahwa mereka adalah calon yang berpotensi untuk menjadi kontributor berharga dalam tim data science mereka.

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

4. Pengalaman yang tidak terlupakan adalah tetap terus belajar

Terlepas dari menang atau kalah, seorang kandidat berhasil menaklukkan kompetisi data science, hasil yang didapatkan tetap akan menjadi bahan untuk memasukkannya ke dalam portofolio data science mereka. Setiap langkah dalam proses kompetisi, mulai dari pemahaman mendalam tentang masalah, pengumpulan dan pembersihan data, eksplorasi, pemodelan, hingga penilaian kinerja model, memberikan wawasan yang berharga tentang kemampuan teknis dan analitis seseorang. 

Bahkan jika solusi yang dihasilkan tidak menduduki peringkat teratas, proses belajar yang intensif dan eksplorasi yang dilakukan selama kompetisi merupakan aset yang berharga dalam pengembangan karir mereka.

Selain itu, hasil kompetisi juga menunjukkan komitmen seorang kandidat terhadap bidang data science dan kemampuan mereka dalam menyelesaikan masalah yang kompleks. Kemauan untuk berpartisipasi dalam kompetisi dan menerima tantangan-tantangan yang dihadapi menunjukkan semangat yang kuat untuk terus belajar dan berkembang dalam bidang ini.

Membuat portofolio data science memang tidak semudah yang dibayangkan. Mungkin kalian membayangkan portofolio data science itu mudah kelihatannya, namun jika tidak menaruh konsentrasi yang tinggi akan hilang fokus dan justru tidak maksimal dalam proses pengerjaannya. 

Namun, jangan khawatir kawan. Semakin banyak pain experience yang kamu terima membuat kamu jadi makin banyak bekal dalam membangun portofolio yang outstanding.

Kalau kamu ingin mengejar karir sebagai praktisi data, kalian perlu mempersiapkan diri nih! Semua materi bisa kalian pelajari di DQLab.

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan coding yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan live code editor dan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 

Penulis: Reyvan Maulid