Portfolio Data Science Pemula yang Dicari Perusahaan
Membuat portfolio data science yang menarik adalah langkah kunci dalam membangun karir di bidang ini. Portfolio tidak hanya menunjukkan kemampuan teknis kita, tetapi juga memberikan gambaran tentang proyek-proyek apa yang dapat kita tangani.
Data scientist mungkin sudah tidak asing lagi bagi para milenial yang mengikuti perkembangan teknologi. Profesi ini termasuk profesi yang banyak menarik minat dan kebutuhannya banyak di berbagai perusahaan. Bagi para peminat profesi ini, penting juga loh bagi kalian untuk mempersiapkan portofolio data scientist.
Bagi pemula, langkah pertama adalah memilih proyek yang tepat. Dalam artikel ini, kita akan membahas ide-ide proyek data science yang cocok bagi pemula, seperti analisis dataset sederhana, prediksi harga saham, atau klasifikasi gambar, serta kriteria pemilihan proyek yang baik.
1. Analisis Dataset Sederhana
Untuk pemula, memulai dengan proyek analisis dataset sederhana adalah langkah yang baik. Pilih dataset yang tidak terlalu kompleks, misalnya data penjualan harian atau informasi pelanggan.
Tujuan proyek ini adalah untuk memahami bagaimana kita dapat mengeksplorasi dan mengekstraksi wawasan dari data. Pilihlah dataset yang memicu minatmu sehingga kamu lebih termotivasi untuk menjalani proyek ini.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Prediksi Harga Saham
Proyek ini dapat memberikan nuansa lebih teknis pada portfolio data sciencemu. Pilih dataset harga saham yang mencakup informasi historis. Tantang dirimu sendiri untuk membangun model prediksi harga saham menggunakan algoritma machine learning.
Ini akan menunjukkan kemampuanmu dalam mengimplementasikan model prediktif yang kompleks, suatu keterampilan yang sangat dihargai dalam dunia data science.
3. Klasifikasi Gambar
Jika kamu tertarik pada visi komputer, proyek klasifikasi gambar dapat menjadi pilihan yang menarik. Pilih dataset gambar yang sesuai dengan minatmu, seperti dataset kucing dan anjing.
Tugasnya adalah membangun model yang dapat mengklasifikasikan gambar apakah itu kucing atau anjing. Proyek ini akan menunjukkan kemampuanmu dalam bekerja dengan data gambar dan memahami konsep-konsep dasar dalam deep learning.
4. Kriteria Pemilihan Proyek yang Baik
Pemilihan proyek yang baik adalah kunci dalam membuat portofolio data science yang kuat. Pertama, pilih proyek yang relevan dengan minat dan tujuan karirmu. Kedua, pastikan proyek tersebut memiliki tantangan yang sesuai dengan tingkat kemampuanmu saat ini, tetapi tetap menantang untuk meningkatkan keterampilanmu.
Terakhir, pilih proyek yang dapat memberikan nilai tambah, baik bagi dirimu sendiri maupun bagi mereka yang melihat portfolio.
5. Menyajikan Proyek dengan Jelas
Setelah memilih proyek, presentasikan proyekmu dengan jelas. Buatlah dokumentasi yang rapi, jelaskan langkah-langkah yang kamu ambil dari awal hingga akhir, dan sertakan visualisasi data atau hasil analisis yang menarik. Ini membantu orang lain untuk memahami proyekmu dan nilai yang kamu tambahkan melalui proyek tersebut.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Jika kamu ingin mempelajari lebih lanjut tentang proyek-proyek data science dan bagaimana menyusun portfolio yang kuat, DQLab menyediakan kursus-kursus yang sesuai untukmu.
DQLab menyediakan berbagai modul gratis untuk belajar dari dasar dengan bahasa yang mudah dipahami. DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id dan nikmati belajar data science DQLab.