Kiat, Tips dan Cara Bikin Portfolio Data Science
Sebagai calon data scientist, kalian harus mempersiapkan semua halnya. Salah satu adalah membuat portofolio. Portofolio menjadi hal yang sangat penting untuk seorang data science, karena ini adalah bekal untuk masuk ke dalam industri data. Portofolio juga menjadi peran yang sangat penting untuk membranding diri dan juga membangun karir kalian.
Di dalam portofolio meliputi banyak hal seperti data diri kalian, skill yang kalian miliki dan kuasai. Portofolio ini juga menjadi sebuah bukti atas semua hal yang sudah kalian capai dan keahlian apa saja yang kalian miliki. Banyak perusahaan yang menjadikan portofolio ini sebagai penentu apakah seorang calon data scientist itu memenuhi kualifikasi yang ada atau tidak.
Untuk kalian yang masih pemula dalam dunia data science, kalian harus memperhatikan berbagai aspek di dalam membuat portofolio. Dengan kalian memperhatikan setiap aspeknya, maka kalian memiliki peluang untuk diterima akan lebih besar. Pada artikel kali ini kita akan membahas bagaimana cara membuat portofolio data science bagi kalian yang masih pemula atau fresh graduate. Yuk kita simak pembahasannya!
1. Menjadi Kreatif
Untuk membuat portofolio kalian bisa menunjukkan keahlian kalian di bidang data tertentu. Ketika membuat portfolio ini, pastikan kalian tidak hanya menampilkan proyek ilmu data dasar saja. Kalian bisa membuat proyek-proyek yang lebih kreatif dan lebih unik dari para calon pelamar lainnya. Hal itu, dapat membuat peluang diterima di perusahaan menjadi lebih besar. Kalian juga bisa mengeluarkan cerita kalian yang bisa menarik perhatian sang recruiter.
Credit by Forbes
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science
2. Membuat Profil Diri
Menampilkan data diri juga salah satu hal yang wajib kalian masukkan ke dalam portofolio data science. Pada bagian data diri ini, kalian bisa menjelaskan secara singkat tentang diri kalian kepada recruiter, fokus kalian di bidang data apa, dan juga skill-skill apa saja yang kalian kuasai.
Untuk detail dari data diri ini seperti nama lengkap kalian, akun LinkedIn kalian, email, dan informasi-informasi lainnya yang relevan dengan informasi portofolio kalian. Kalian juga bisa menambahkan pengalaman pekerjaan kalian disini, seperti pengalaman kerja yang berkaitan dengan posisi yang kalian lamar.
3. Menunjukkan Keterampilan
Selanjutnya adalah kalian bisa menampilkan berbagai jenis proyek yang sudah kalian buat sebelumnya. Hal ini bisa menunjukkan bukti bahwa kalian memiliki keterampilan di bidang tersebut. Sebagian besar posisi ilmu data juga mengharuskan kalian untuk terampil di dalam berbagai bidang seperti pengumpulan data, analisis, machine learning, dan juga visualisasi data.
Memiliki keterampilan dalam bahasa pemrograman juga menjadi salah satu syarat untuk menjadi seorang data scientist, dengan menggunakan bahasa pemrograman kalian bisa mempersingkat waktu kerja dan menjadi lebih efisien.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Memilih Platform untuk Portofolio Data Science
Memilih platform yang tepat untuk portofolio kalian juga cukup penting. Dengan memilih platform yang baik, memungkinkan kalian untuk dikenal banyak orang atau dikenal di kalangan komunitas dan para praktisi data lainnya. Ada banyak sekali platform yang bisa kalian gunakan untuk memposting portofolio kalian.
Contohnya seperti GitHub, LinkedIn, Medium, Kaggle, DagsHub, dan platform kalian. Pada platform-platform tersebut kalian bisa memposting hasil coding kalian, membuat artikel tentang kasus yang pernah kalian tangani, memamerkan sertifikasi kalian, atau bisa membagikan hasil visualisasi data milik kalian.
Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang
Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!