Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Point Penting dalam CV Bidang Data, Versi ChatGPT!

Belajar Data Science di Rumah 23-Agustus-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ab94d453-85c5-461b-aaf7-2eee7631e805-2023-08-23-223830_x_Thumbnail800.jpeg

ChatGPT merupakan salah satu situs yang dapat membantu untuk menyiapkan rekomendasi template dan poin penting CV bagi fresh graduate maupun yang ingin melamar kerja di bidang data. CV merupakan salah satu dokumen wajib yang akan dilampirkan dan diunggah dalam aplikasi lamaran kerja. Memang tidak dapat dipungkiri, kesan pertama akan muncul dalam CV yang sudah kita buat. Semuanya akan terekam disini, mulai dari siapa diri kita lewat deskripsi diri, background pendidikan kita, pengalaman kerja, maupun skill apa saja yang kita punya. Ingat CV yang kita buat haruslah authentic dan tidak boleh terkesan copycat. Hal ini menghindari adanya bias yang ada dalam asumsi seorang HRD ketika ingin cek dokumen termasuk CV kita.


Terkadang dalam membuat CV, biasanya seorang pemula akan kebingungan dalam menentukan kira-kira poin apa saja yang wajib dimasukkan ke dalam CV. Penentuan wajib atau tidak sebenarnya bergantung pada kebutuhan dari si pelamarnya sendiri ingin menjabarkan dirinya seperti apa. Namun, secara umum dalam CV biasanya memuat informasi detil seperti informasi data diri (nama lengkap, asal kota, alamat email), ringkasan atau deskripsi tentang diri kita (2-3 kalimat max), maupun penjabaran seputar keahlian yang kita miliki berkenaan dengan posisi atau bidang yang kita lamar. Lalu, bagaimana dengan versi dari ChatGPT sendiri menyikapi hal ini? Kita simak yuk sahabat DQLab!


1. Informasi Data Diri

Dalam CV biasanya hal yang paling awal dimasukkan adalah informasi data diri. Mulai dari nama lengkap, alamat email, asal domisili kita, nomor telepon yang bisa dihubungi. Apabila kamu adalah seorang pelamar di bidang-bidang tertentu seperti graphic designer, data analyst, data scientist, dan sekiranya profesi yang membutuhkan portofolio atau unjuk bukti karya kita, biasanya akan diminta untuk mencantumkan tautan atau link dari karya kita yang sudah kita publikasikan ke berbagai media. Entah itu dari media sosial, laman online, atau laman khusus penyimpanan code seperti GitHub, Kaggle, dan sebagainya.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


2. Ringkasan Professional

Ringkasan professional merupakan sebuah paragraf singkat yang merangkum latar belakang Anda dalam bidang Data Science, keterampilan utama, dan minat khusus. Biasanya akan ada penjelasan ringkas tentang siapa kita dengan dikombinasikan melalui bidang yang ingin kita lamar. Berikut adalah contohnya:

"Saya seorang Data Analyst dengan pengalaman dalam menganalisis data untuk menghasilkan wawasan bisnis yang berharga. Keterampilan kuat dalam pengolahan data, visualisasi, dan interpretasi hasil analisis. Berpengalaman dalam menggunakan alat analisis seperti Python, SQL, dan Excel untuk mengeksplorasi dataset dan mengidentifikasi tren yang relevan. Saya memiliki latar belakang dalam statistik dan pemahaman yang baik tentang metodologi analisis. Saya siap untuk menyumbangkan pemikiran analitis saya untuk mendukung pengambilan keputusan yang efektif dan strategi bisnis yang solid."


Pastikan untuk menyesuaikan ringkasan profesional ini dengan pengalaman, keterampilan, dan karakteristik unik Anda sebagai Data Analyst. Jika Anda memiliki pengalaman atau keahlian tertentu yang ingin Anda tonjolkan, pastikan untuk memasukkannya dalam ringkasan profesional tersebut.


3. Pendidikan Terakhir

Pendidikan terakhir biasanya memuat tahun kelulusan, bidang atau jurusan yang dipilih, beserta gelar yang didapatkan. (misalnya Sarjana atau Magister) dalam bidang yang relevan (misalnya Ilmu Komputer, Statistik, Matematika, atau Ilmu Data). Biasanya pendidikan terakhir tidak melulu soal pendidikan formal saja sahabat DQ. Terkadang pendidikan non formal juga bisa kalian masukkan sebagai gelar tambahan dan informasi pendukung yang ada di dalam CV. Gelar-gelar tambahan yang kamu cantumkan atau sertifikat nantinya harus relevan dengan posisi yang kamu lamar (misalnya kursus online tentang Machine Learning, Deep Learning, dll.).


Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning


4. Pengalaman Kerja

Berikut adalah poin penjabaran dari kolom pengalaman kerja dalam CV Bidang Data:

  • Daftar pengalaman kerja terkait Data Science, termasuk magang, pekerjaan paruh waktu, atau proyek freelance.

  • Nama perusahaan, lokasi, dan periode kerja.

  • Jabatan dan deskripsi tugas yang mencakup penggunaan keterampilan Data Science, alat, dan teknologi yang Anda gunakan.

  • Pencapaian atau hasil konkret yang Anda capai selama pengalaman tersebut (misalnya peningkatan akurasi model, penghematan biaya, dll.).


5. Keterampilan Teknis

Keterampilan teknis mencakup segala hal yang berkaitan dengan hard-skill dari posisi yang kamu lamar. Apabila di lingkup data, mohon untuk dimasukkan daftar keterampilan teknis yang relevan, seperti pemrograman (Python, R), analisis data, Machine Learning, Deep Learning, Pemrosesan Bahasa Alami (NLP), Visualisasi Data, penggunaan alat seperti TensorFlow, scikit-learn, atau Keras.


Yuk, eksplorasi ChatGPT untuk kebutuhan belajar tentang data bersama DQLab. Kenapa harus DQLab? Sebagai platform belajar online terbaik, modul ajarnya dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. DQLab juga mengintegrasikan modulnya dengan ChatGPT, sehingga:


  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal! 


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login