Membangun Portofolio Data Science yang Mengesankan

Dalam lanskap industri yang semakin digerakkan oleh data, memiliki skill saja ternyata belum cukup. Tahun 2025 menandai era di mana portfolio data science bukan lagi sekadar pelengkap, melainkan senjata utama untuk menunjukkan kemampuan nyata. Gen Z dan Millennial yang sedang merintis karier di bidang ini perlu memahami bahwa sebuah portfolio dapat berbicara lebih keras dibanding ratusan kata dalam CV.

Rekruter kini cenderung melihat bagaimana kandidat memecahkan masalah nyata dengan data, bukan hanya gelar atau sertifikasi yang dimiliki. Menurut laporan LinkedIn Future of Work 2025, 65% perekrut di bidang teknologi lebih mengutamakan bukti keterampilan melalui project portfolio dibanding latar belakang akademik. Hal ini menegaskan betapa pentingnya portofolio yang terstruktur, relevan, dan berdaya saing!

1. Kenalan dengan Esensi Portfolio Data Science 2025

Portfolio data science adalah kumpulan project, studi kasus, dan dokumentasi hasil kerja yang merepresentasikan keterampilan teknis maupun soft skill seorang praktisi data. Di tahun 2025, portfolio bukan hanya kumpulan notebook Python atau dashboard di Tableau, tetapi sudah berevolusi menjadi personal brand asset. Ia mencakup kemampuan mengolah data dari berbagai sumber, membangun model machine learning, hingga menyampaikan insight dalam bentuk storytelling yang bisa dipahami non-teknis.

Menariknya, portfolio modern juga menunjukkan kepekaan seorang kandidat terhadap isu sosial, bisnis, atau teknologi. Misalnya, seorang mahasiswa yang membangun project prediksi banjir berbasis data cuaca bukan hanya menunjukkan skill machine learning, tetapi juga awareness terhadap isu lingkungan. Menurut artikel di Harvard Business Review (2024), perusahaan kini lebih menyukai kandidat yang bisa memadukan aspek teknis dengan konteks problem nyata.

2. Kenapa Portfolio Data Science Jadi Senjata Utama di 2025?

Rekruter saat ini menghadapi ribuan pelamar dengan latar belakang serupa. Maka, portfolio menjadi filter alami untuk membedakan kandidat. Portfolio yang kuat dapat menunjukkan problem-solving mindset yang dibutuhkan perusahaan.

Bayangkan seorang job seeker yang melamar posisi data analyst di fintech. Jika ia hanya melampirkan sertifikat kursus SQL, itu tentu tidak cukup. Namun, bila ia menyertakan project analisis perilaku transaksi untuk mendeteksi fraud dengan data publik, rekruter akan langsung melihat value konkret dari skill tersebut.

Menurut laporan World Economic Forum Future of Jobs 2025, keterampilan analitik, pemikiran kritis, dan problem solving termasuk dalam 5 skill teratas yang dibutuhkan. Portfolio adalah cara paling praktis untuk membuktikan skill tersebut. Selain itu, bagi pekerja yang ingin career switch, portfolio dapat menjadi jembatan yang memperlihatkan relevansi kompetensi baru mereka, meski tanpa background IT.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

3. Strategi Membangun Portfolio Data Science yang Bikin Rekruter Terpikat

Membangun portfolio tidak bisa asal menaruh notebook atau screenshot dashboard. Ia harus dikurasi, diberi konteks, dan diorganisir secara strategis. Pertama, pilihlah project yang relevan dengan bidang yang dituju. Seorang calon data analyst di e-commerce, misalnya, bisa membuat project analisis customer churn atau prediksi harga produk. Data bisa diambil dari repositori publik seperti Kaggle atau Google Dataset.

Kedua, fokus pada storytelling. Portfolio yang bagus tidak hanya menampilkan kode, tetapi juga narasi: apa masalah yang dipecahkan, metode yang digunakan, insight yang ditemukan, dan bagaimana hasilnya bisa diterapkan dalam bisnis. Menurut Glassdoor (2024), kemampuan menjelaskan hasil analisis kepada orang non-teknis adalah salah satu faktor kunci diterimanya seorang data professional.

Ketiga, pilih media yang tepat. GitHub tetap menjadi platform utama untuk kode, namun platform seperti Medium, Tableau Public, atau bahkan personal website dapat memberikan kesan profesional. Menurut survei oleh Towards Data Science (2024), kandidat dengan portfolio berbasis website pribadi memiliki 45% peluang lebih besar untuk menarik perhatian rekruter dibanding yang hanya mengandalkan CV.

4. Faktor yang Sering Diabaikan Saat Membuat Portfolio Data Science

Meski terdengar mudah, ada beberapa hal krusial yang sering diabaikan. Salah satunya adalah kualitas dibanding kuantitas. Banyak pemula menjejalkan puluhan project “template” dari kursus online tanpa penyesuaian. Padahal, rekruter lebih tertarik pada tiga project mendalam dengan konteks nyata dibanding 20 project seragam.

Selain itu, aspek etika data juga semakin penting. Jangan sampai portfolio menggunakan dataset yang mengandung data pribadi tanpa izin. Menurut European Data Protection Board (2024), kesalahan dalam pengelolaan data dapat berdampak buruk pada citra kandidat. Oleh karena itu, selalu gunakan data publik yang legal atau hasil simulasi.

Hal lain yang patut diperhatikan adalah konsistensi update. Portfolio yang tidak diperbarui memberi kesan skill stagnan. Seorang kandidat yang terakhir mengunggah project di 2021 bisa terlihat kurang relevan di mata rekruter tahun 2025.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

5. Contoh Portfolio yang Berhasil Mengubah Karier

Ambil contoh kisah Muhammad Nauval Daffanka, seorang freshgraduate jurusan Administrasi Bisnis dari Universitas Brawijaya yang berhasil switch career di bidang data. Alih-alih hanya belajar teori, ia membangun portfolio berisi project analisis bisnis. Dimana ia menjeaskan business acumen-nya terlebih dahulu. Mulai dari problemnya apa, kemudian baru menjelaskan pakai tools apa dan metode apa untuk menyelesaikan problemnya. Jadi bukan sekadar bikin dashboard atau model ML, tapi bisa mendapatkan value bisnisnya dengan jelas.

Hasilnya? Dalam beberapa bulan, ia direach-out untuk interview oleh beberapa perusahaan besar sekaligus dan akhirnya diterima sebagai Business Intelligence di ESCO Lifesciences Group. Cerita ini menunjukkan bahwa portfolio bisa menjadi career switcher’s best friend. Sejalan dengan data McKinsey (2024) yang menyebutkan bahwa perusahaan kini lebih terbuka menerima kandidat non-linear career path asalkan mereka menunjukkan bukti konkret berupa portfolio.

FAQ

Q: Apakah portfolio harus dibuat oleh fresh graduate saja?
A: Tidak. Portfolio relevan untuk semua level, baik mahasiswa, pekerja berpengalaman, hingga profesional yang ingin career switch.

Q: Apakah project dari kursus online boleh dimasukkan ke portfolio?
A: Boleh, tapi harus dimodifikasi agar lebih kontekstual dan tidak terlihat generik. Tambahkan insight pribadi atau kasus nyata.

Q: Apakah lebih baik membuat website portfolio sendiri?
A: Iya, karena website memberi kesan profesional dan memungkinkan kandidat mengatur personal branding dengan lebih bebas.

Jadi bagaimana? Kamu tertarik untuk menjadi profesional dibidang Data Science khususnya untuk dalam industri teknologi di tahun 2025 ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu tidak punya background IT, lho! Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa join Beasiswa Belajar Data Science Gratis 1 Bulan sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari