Penting! Hindari Kesalahan Cara Bikin Portofolio Data Science

Dalam berkarir di bidang Data Science, memiliki portfolio yang profesional dan menarik sangatlah penting. Portfolio adalah cara terbaik untuk menunjukkan kemampuan teknis, proyek yang telah dikerjakan, dan bagaimana seseorang memecahkan masalah dengan data. Namun, banyak yang melakukan kesalahan dalam membuat portfolio mereka, yang bisa berakibat pada kurangnya minat dari perekrut atau pemberi kerja, terutama bagi para pemula dan profesional yang tidak memiliki portofolio berkualitas. 

Penasaran bagaimana cara menghindari kesalahan dalam cara membuat portofolio Data Science? Mari pelajari caranya melalui pembahasan berikut ini!

1. Kesalahan Umum dalam Membuat Portfolio Data Science

Kesalahan dalam membuat portofolio Data Science merupakan sebuah hal yang sangat wajar, baik bagi para pemula maupun mereka yang sudah profesional. Ada berbagai kesalahan umum yang biasa terjadi ketika membuat portofolio di bidang data. Berikut adalah beberapa kesalahan yang harus diperhatikan:

• Memilih Proyek yang Tidak Relevan

  Salah satu kesalahan terbesar adalah memilih proyek yang tidak relevan atau tidak mencerminkan kemampuan yang ingin ditonjolkan. Memasukkan proyek yang tidak berkaitan dengan tujuan karir seseorang bisa membuat portfolio terlihat tidak fokus dan tidak profesional.

  Sebaiknya, pilih proyek yang relevan dan menunjukkan keterampilan utama yang dimiliki. Proyek yang dipilih harus mencerminkan kemampuan analitis, pemecahan masalah, dan penguasaan alat-alat data science yang dimiliki.

• Deskripsi Proyek yang Kurang Jelas

  Deskripsi proyek yang terlalu singkat atau terlalu panjang dapat membuat perekrut bingung dan kehilangan minat. Deskripsi yang baik harus mencakup tujuan proyek, metode yang digunakan, dan hasil yang diperoleh. Jelaskan dengan jelas masalah yang dipecahkan dan bagaimana cara menyelesaikannya. Gunakan bahasa yang sederhana dan hindari jargon teknis yang berlebihan, kecuali memang diperlukan.

• Kurangnya Dokumentasi dan Kode yang Bersih

  Dokumentasi yang buruk dan kode yang berantakan adalah tanda-tanda bahwa seorang kandidat di bidang data tidak terorganisir atau tidak memperhatikan detail. Pastikan setiap proyek memiliki dokumentasi yang baik dan kode yang bersih serta mudah dipahami. Gunakan komentar dalam kode untuk menjelaskan bagian-bagian penting dan pastikan kode yang disajikan terstruktur dengan baik.

• Terlalu Banyak atau Terlalu Sedikit Visualisasi

  Visualisasi data adalah elemen penting dalam Data Science, tetapi terlalu banyak visualisasi bisa membingungkan, sementara terlalu sedikit bisa membuat proyek yang dibuat terlihat kurang informatif.

  Pastikan juga untuk menggunakan visualisasi data agar dapat mendukung narasi atau storytelling yang ingin disampaikan, bukan sekadar menampilkan grafik tanpa konteks. Gunakan alat visualisasi seperti Matplotlib, Seaborn, atau Tableau untuk membuat visualisasi yang jelas dan menarik.

• Tidak Memperbarui Portfolio Secara Berkala

  Portfolio yang tidak diperbarui secara berkala bisa membuat seorang kandidat di bidang data terlihat kurang aktif atau tidak mengikuti perkembangan terbaru dalam Data Science.

  Pastikan untuk selalu menambahkan proyek terbaru dan memperbarui proyek lama dengan informasi terbaru. Ini menunjukkan bahwa kandidat di bidang data terus belajar dan berkembang dalam bidang ini.

• Mengabaikan Desain dan Tata Letak

  Desain dan tata letak portfolio yang buruk bisa membuat informasi sulit dibaca dan dipahami. Pastikan portfolio yang dibuat juga memiliki desain yang bersih dan profesional.

  Gunakan tata letak yang konsisten untuk setiap proyek dan pastikan navigasi mudah diikuti. Desain yang baik akan membuat portfolio menjadi terlihat lebih menarik dan profesional.

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

2. Cara Menghindari Kesalahan dalam Membuat Portfolio Data Science

Menghindari kesalahan dalam membuat portfolio Data Science sangat penting untuk menarik perhatian perekrut dan pemberi kerja. Untuk menghindari kesalahan umum dalam membuat portfolio Data Science, kita bisa mengikuti langkah-langkah praktis berikut:

• Memahami target audiance, apakah tujuan kita adalah untuk HR, atau sesama data enthusiast, isi dari portofolio Data Science yang dibuat harus disesuaikan.

• Pilih proyek yang relevan dengan tujuan karir yang ingin digapai, serta tunjukkan keterampilan utama yang dimiliki.

• Tulis deskripsi proyek (tujuan, metode, dan hasil) yang jelas dengan bahasa yang sederhana dan mudah dipahami.

• Gunakan komentar untuk menjaga dokumentasi kode dan pastikan struktur kode terorganisir dengan baik.

• Gunakan visualisasi dengan bijak untuk mendukung narasi atau storytelling, bukan sekadar menampilkan grafik.

• Perbarui portfolio secara berkala dengan menambahkan proyek terbaru, atau perbarui proyek lama dengan informasi terbaru.

• Perhatikan desain agar terlihat lebih profesional, serta tata letak yang konsisten.

  
  

Contoh portfolio yang baik dapat ditemukan di berbagai platform seperti GitHub atau personal website dari profesional Data Science terkemuka seperti Tableau, dan lainnya. Perhatikan dengan baik bagaimana para profesional menampilkan proyek, menulis deskripsi, dan menggunakan visualisasi agar kita dapat meminimalisir berbagai kesalahan yang mungkin terjadi.

Tak kalah pentingnya, kita juga bisa membuat portofolio Data Science sesuai dengan menyesuaikan trend proyek yang sedang berkembang di bidang data dan teknologi, sehingga dapat meningkatkan peluang karir di bidang Data Science. 

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

Kamu tertarik untuk menguasai berbagai skill di bidang data science dan membangun portofolio yang profesional, tapi nggak tau caranya gimana? Jangan khawatir! Segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data science dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari