Portfolio Data Science : Hacks & Tutorialnya
Data Scientist dan portfolio data adalah dua hal yang tidak bisa dipisahkan. Portfolio data merupakan kumpulan project yang telah dikerjakan oleh Data Scientist sebagai bukti bahwa Data Scientist memang mumpuni di bidangnya.
Portfolio data kerap kali dijadikan acuan oleh para recruiter ketika menyeleksi calon kandidat ataupun penentuan keputusan dari calon klien untuk melakukan kerja sama. Sehingga bisa dikatakan bahwa portfolio data ini memegang peranan penting dalam karir seorang Data Scientist.
Dalam proses pembuatan portfolio data, kita perlu menentukan project yang akan digunakan sebagai portfolio. Memilih project data termasuk salah satu langkah krusial yang harus dihadapi oleh praktisi Data, khususnya Data Scientist.
Project data yang baik akan membantu kita untuk mengembangkan keterampilan, mendapatkan insight yang berharga, serta membangun portofolio yang mengesankan. Dalam artikel ini akan membahas empat poin penting sebagai panduan untuk memilih project data yang tepat. Yuk, simak pembahasannya!
1. Minat dan Ketertarikan Pribadi
Salah satu cara penentuan project data adalah dengan mempertimbangkan minat dan ketertarikan Data Scientist. Kita bisa memilih topik yang sesuai dengan minat atau bidang yang ingin ditekuni. Ada banyak sekali bidang yang membutuhkan sentuhan Data Scientist, misalnya saja bidang kesehatan, keuangan, lingkungan, pertambangan, industri, atau bahkan teknologi.
Project data yang sesuai dengan minat kita akan memberikan motivasi khusus agar kita bisa semangat dalam mengeksplorasi dan memecahkan masalah yang kompleks.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Relevansi dan Dampak
Selain dari segi minat dan ketertarikan pribadi, kita juga perlu mempertimbangkan dari segi relevansi dan dampaknya. Kita bisa memilih project data yang relevan dengan tujuan karir yang ingin dicapai serta memiliki potensi untuk memberikan dampak nyata.
Beberapa perusahaan terkadang akan memberikan perhatian khusus kepada Data Scientist yang memiliki portfolio dengan bidang yang sama seperti perusahaan yang di-apply. Selain itu, project data yang memiliki dampak yang lebih besar akan memberikan nilai tambah yang lebih besar dalam jangka panjang.
3. Ketersediaan Data
Seperti yang kita ketahui, data menjadi bahan utama seorang Data Scientist dalam melakukan pekerjaannya. Hal yang paling penting untuk dipastikan adalah apakah ada data yang tersedia untuk menyelesaikan project data yang kita inginkan.
Selain tersedia, kita juga perlu mempertimbangkan kemudahan akses data tersebut. Karena jika kita kesulitan untuk mendapatkan data yang diperlukan, tentu saja project data kita juga akan terhambat. Kita juga harus mempertimbangkan apakah data yang ada memiliki kualitas yang memadai dan relevan dengan permasalahan yang ingin diselesaikan.
4. Kompleksitas yang Sesuai
Project data yang dipilih haruslah disesuaikan dengan kemampuan dan pengalaman yang kita miliki. Jika kita baru mulai terjun di bidang ini, maka ada baiknya kita memilih project yang lebih sederhana sebagai tahapan awal. Nanti seiring bertambahnya pengalaman dan meningkatnya kemampuan, maka kita bisa memilih project data yang lebih kompleks dan lebih menantang. Karena pada dasarnya yang paling penting adalah kita harus berhasil menyelesaikan project data dalam waktu yang tepat.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Memilih project data yang tepat membutuhkan keseimbangan antara minat pribadi, relevansi, ketersediaan data, dan tingkat kompleksitas. Project data yang tepat akan membuat portfolio yang kita buat menjadi semakin nyata dan menarik.Untuk memulai proses belajar agar bisa menjadi Data Scientist, kamu bisa memulai dengan mengerjakan modul Data Science yang disediakan oleh 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