Pemula Catat, Ini Tutorial Portfolio Data Science

Data Science merupakan ilmu yang tidak hanya mengandalkan teori saja, namun lebih ke arah praktek. Berbagai tugas yang ada baru bisa diselesaikan jika kita menguasai skill-skill yang dibutuhkan. Sehingga tidak heran, meskipun banyak orang yang tertarik menjadi praktisi data karena tergiur akan benefitnya, namun tidak semuanya bisa memenuhi kualifikasi yang telah ditentukan.

Portfolio data adalah project atau pekerjaan-pekerjaan yang pernah dikerjakan oleh seseorang untuk menunjukkan pencapaian dan skill yang dimiliki. Pada dasarnya, portfolio data ini akan menjadi bukti konkrit tentang pengetahuan dan pengalaman seseorang dalam proses analisis data. Penggunaan portfolio data akan membantu recruiter untuk melakukan screening awal, apakah kandidat yang melamar bisa dikatakan sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan atau tidak. Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai langkah-langkah yang bisa digunakan untuk membuat portfolio data. Yuk, simak pembahasannya! 

1. Tentukan Topik yang Akan Dibahas

Hal yang paling utama adalah kita harus menentukan topik apa yang akan diangkat menjadi project data. Ada banyak sekali topik yang berkaitan dengan Data Science mengingat Data Science bisa membantu berbagai aspek, mulai dari kesehatan, industri, teknologi, manufaktur, olahraga, dan lainnya. Kita bisa memilih project Data Science yang relevan dengan minat kita serta dapat mencerminkan kemampuan dan keahlian yang kita miliki. Pilih project yang mencakup berbagai aspek Data Science seperti eksplorasi data, analisis, visualisasi, dan pemodelan.

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

2. Lakukan Analisis Data

Sebelum melakukan analisis data, pastikan data yang akan digunakan telah bersih, terstruktur, dan siap untuk dianalisis. Kita bisa melakukan pra-pemrosesan data seperti penghapusan data yang hilang, penyesuaian format, dan normalisasi data. Selanjutnya kita bisa melakukan eksplorasi data untuk memahami karakteristik dan pola yang ada pada data tersebut. Kita bisa memanfaatkan teknik visualisasi data seperti grafik, plot, dan diagram untuk memberikan pemahaman yang lebih baik mengenai data. 

Setelah mendapatkan gambaran mengenai data, kita bisa memilih algoritma dan metode analisis data yang sesuai untuk menjawab pertanyaan atau mencari solusi dari permasalahan yang ada. Beberapa teknik yang bisa digunakan misalnya seperti regresi, klasifikasi, clustering, atau metode lainnya sesuai dengan kebutuhan.

3. Dokumentasikan Proses pembuatan Project

Kita bisa membuat dokumentasi yang jelas dan rinci tentang project yang sedang dikerjakan, termasuk langkah-langkah yang digunakan, algoritma yang dipilih, serta jika kita menemukan temuan penting. Selain itu, kita juga bisa menyertakan visualisasi dan hasil analisis data. Sajikan dokumentasi tersebut ke dalam bentuk slide presentasi atau bisa juga dengan menuliskan blog post untuk menjelaskan project yang dikerjakan secara ringkas dan informatif. Kita juga bisa menambahkan latar belakang project, tujuan, metodologi, hasil, dan kesimpulan dari hasil analisis data.

Selain membuat dokumentasi melalui slide dan blog post, kita juga bisa membagikan coding yang digunakan untuk mengerjakan project ke repository git seperti  GitHub atu GitLab. Pastikan code yang digunakan telah terdokumentasi dengan baik dan mudah dibaca oleh orang lain.  Kita bisa membantu dengan menjelaskan struktur proyek, dependensi yang diperlukan, dan cara menjalankan proyek.

4. Bagikan Portfolio ke Sosial Media

Langkah selanjutnya, kita bisa membagikan portofolio yang telah dibuat di media sosial, forum Data Science, atau komunitas online untuk mendapatkan umpan balik dan meningkatkan jangkauan Anda. Jika memungkinkan, ikuti kompetisi atau ajukan proyek Anda ke organisasi yang memerlukan solusi data science. Kita bisa terus memperbarui portfolio kita secara teratur dengan menambahkan project-project lain yang kita kerjakan. Hal ini akan menunjukkan bahwa skill dan kemampuan yang kita miliki di bidang Data Science juga terus mengalami perkembangan.

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

Data Science ternyata merupakan ilmu yang bisa menempatkan diri dimana saja. Bahkan di dunia marketing dan branding yang penuh dengan kreativitas. Perkembangan Data Science di berbagai sektor membuat kita harus mulai membuka mata untuk melihat peluang besar ini. Jika tidak ingin ketinggalan zaman, maka kita harus mengupgrade diri. Salah satu caranya, kamu bisa mempelajari Data Science bersama DQLab. 

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

Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri