PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
0 Hari 6 Jam 35 Menit 45 Detik

Kursus Data Science Online dan Implementasi Portofolio Data Sciencemu

Belajar Data Science di Rumah 26-April-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/65b71c85e68f31303378291225595e55_x_Thumbnail800.jpg

Sebagai seorang calon praktisi data, tentunya membangun portofolio Data Science merupakan suatu prasyarat sebelum kalian terjun memasuki ranah industri data. Sederhananya, portofolio data mengisyaratkan bahwa pelamar telah memiliki pengalaman dalam mengerjakan suatu proyek atau challenge yang diberikan oleh kursus Data Science. Kamu bisa mendapatkan pekerjaan di bidang Data Science dengan kemampuan statistik yang cukup, Machine Learning, pemrograman, dan juga mengikuti kursus Data Science. Tetapi beberapa orang yang memiliki keterampilan tersebut justru tidak memiliki portofolio. Walaupun resume itu penting, memiliki portofolio bukti publik yang menunjukkan keterampilan Data Science dapat mendukung prospek karirmu.

Portofolio biasanya ditanyakan oleh recruiter ketika interview berlangsung. Harapannya, pelamar bisa menjelaskan kepada recruiter mengenai pengalaman selama mengerjakan proyek yang didapatkan dari kursus Data Science atau mengikuti kompetisi data, kendala dan hambatan yang dialami, hingga sebagai ajang untuk memamerkan keahlian mereka terkait dengan Data Science yang telah mereka dapatkan selama mengikuti kursus Data Science. Oleh karena itu, pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas pentingnya membangun portofolio data untuk karirmu. Yuk simak selengkapnya artikel berikut ini!


1. Pentingnya Membangun Portofolio

Sebagai seorang praktisi data, tentunya membangun portofolio Data Science merupakan salah satu syarat sebelum memulai karir di bidang industri data. Pelamar biasanya mencantumkan situs web/blog atau melalui sebuah laman tertentu seperti GitHub yang biasanya dicantumkan ke dalam CV. Selain sebagai unjuk kemampuan dalam bidang data, portofolio sangatlah penting bagi fresh graduate maupun experience. Hal tersebut diibaratkan sebagai "pintu gerbang" untuk bisa meraih pekerjaan idaman di industri data.

Berdasarkan artikel yang membahas tentang David Robinson Chief Data Scientist di DataCamp ketika dia diwawancarai oleh Marissa Gemma di blog Mode Analytics. Dia ditanya tentang pengalaman mendapatkan pekerjaan pertamanya di industri. Strategi paling efektif menurutnya adalah membangun portofolio. Dia membuat blog dan melakukan banyak proyek analisis data, dan ini membantu memberikan bukti publik tentang keterampilan Data Sciencenya. Kamu mungkin bisa saja menganggap ini tidak terlalu penting, akan tetapi jika kamu semakin aktif, makan semakin besar juga kemungkinan kamu mendapatkan pekerjaan dengan cepat.

 

Baca juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab 

2. Jenis Proyek yang Ada di Portofolio

Proyek portofolio yang baik adalah proyek yang melakukan pemodelan-pemodelan yang berbobot dan dengan menggunakan data yang menarik. Banyak orang melakukan analisa dengan data keuangan atau data Twitter; tidak buruk, akan tetapi datanya tidak begitu menarik. Salah satu kuncinya adalah pada web scraping yang merupakan cara yang efektif untuk mendapatkan data yang menarik.

Salah satu contoh proyeknya adalah data spam. Saat ini, kita dikelilingi oleh spam di sekitar kita seperti email spam, iklan spam, dan SMS spam. Dataset spam SMS berisi sekumpulan pesan SMS yang dideteksi sebagai spam. Kumpulan data ini mewakili pesan spam yang berbeda sebagai entri dari file CSV agar mudah dibaca dan diekstrak. File CSV data set berisi dua kolom, satu untuk klasifikasi pesan sebagai spam atau bukan, dan yang lainnya adalah teks mentah pesan. Lalu bagaimana kamu dapat menggunakan data spam tersebut? Kamu dapat menggunakan algoritma klasifikasi (Classification) Machine Learning untuk membuat pengklasifikasi pesan spam, lalu mengujinya pada beberapa pesan untuk melabeli mereka sebagai aman atau spam. Kamu dapat membuat model dan melatih dataset ini untuk memprediksi dan mendeteksi pesan spam.


3. Media Sosial Sebagai Tempat Publikasi Portofolio Datamu

Memiliki akun Github, Kaggle, Stack Overflow, dan sejenis dapat mendukung profilmu dan memperluas jaringanmu. Contohnya adalah GitHub, Profil Github adalah media yang tepat untuk menunjukkan bahwa kamu adalah data scientist yang kompeten. Di bagian proyek resume, orang sering menyisipkan tautan ke GitHub mereka. GitHub memungkinkan orang melihat apa yang telah kamu buat serta tahap analisisnya. Di beberapa perusahaan, recruiter akan melihat GitHub pelamar. GitHub adalah sebuah aplikasi berbasis website dengan Version Control System (VCS) yang menyediakan layanan untuk menyimpan repository dengan gratis. Repository merupakan tempat yang dapat digunakan untuk menyimpan berbagai file berupa source code. Aplikasi ini termasuk sangat populer dan banyak digunakan termasuk oleh perusahaan-perusahaan besar skala gunia seperti Facebook, Google, dan Twitter


Baca juga : Kursus Data Science Jakarta: Tips Cermat Belajar Data Science bersama DQLab!


4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


    Penulis : Salsabila Miftah

    Editor : Annissa Widya Davita


      Mulai Karier
      sebagai Praktisi
      Data Bersama
      DQLab

      Daftar sekarang dan ambil langkah
      pertamamu untuk mengenal
      Data Science.

      Buat Akun


      Atau

      Sudah punya akun? Login