Portofolio Data Science yang Menarik & Proposional
Data science merupakan salah satu ilmu yang perlu dipelajari di masa kecanggihan teknologi seperti sekarang ini. Data science ini biasa dipelajari oleh praktisi data yang secara umum tugasnya adalah menganalisis data perusahaan. Untuk menjadi seorang yang berprofesi sebagai praktisi data kita juga perlu menyiapkan portofolio data science sebagai salah satu berkas yang perlu dilengkapi. Lalu bagaimanakah cara bikin portfolio data science yang menarik?
Portfolio data science adalah salah satu jembatan yang perlu dilewati oleh calon praktisi data. Dengan memiliki portofolio data science seseorang dapat menuliskan hasil kerja dalam mengerjakan proyek data science yang beragam. Saat ini telah banyak pula lembaga yang menyediakan belajar data science baik online maupun offline sebagai tempat untuk belajar data science. Dari situ seseorang dapat memulai langkah awalnya membangun portofolio data science yang menarik.
1. Lengkapi Profil Diri
Profil diri atau identitas diri merupakan salah satu hal penting yang perlu dicantumkan dalam portofolio data. Dengan menampilkan profil diri di portofolio data, phak recruiter akan dapat mengenali secara singkat terkait diri kamu seperti fokus apa saja yang ditekuni, bagian atau bidang apa yang disukai dan ditekuni serta kamu juga dapat menjelaskan mengapa tertarik dengan bidang analisis data. bagian dari profil diri dapat berisi seperti nama lengkap, nama sosial media, alamat singkat, alamat email dan identitas lainnya yang sekiranya perlu dicantumkan.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Tampilkan Project
Salah satu poin penting lainnya yang tidak boleh tertinggal tentunya adalah project analisi data yang pernah dikerjakan oleh pelamar. Dalam portofolio data biasanya peserta dapat mencantumkan satu atau lebih project yang pernah dikerjakan. Untuk lebih menampakkan skill yang dimiliki, peserta dapat mencantumkan berbagai proyek dengan studi kasus yang berbeda-beda. Selain itu, peserta juga dapat menggunakan teknik analisis data yang berbeda pula.
3. Testimoni Klien
Pada saat kita melakukan transaksi belanja online, untuk meyakinkan diri terhadap produk yang akan dipilih kita biasanya membaca atau mencari testimoni pelanggan yang pernah membeli sebelumnya. Hal itu berlaku juga ketika akan menggunakan jasa seseorang. Perusahaan yang mencari kriteria praktisi data tentunya perlu melihat portofolio data dan bisa melihat testimoni orang-orang yang menggunakan jasanya. Dengan begitu pihak recruiter dapat lebih yakin dan percaya terhadap kemampuannya dalam menganalisis data.
4. Tingkatkan Skill
Kemampuan dalam menganalisis data adalah salah satu hal yang diperhatikan dengan benar oleh pihak recruiter. Peserta dapat membuktikan skill analisis data yang dimiliki dengan menuliskan hasil kerjanya di portofolio data. Namun peserta dapat terus mengupdate skill nya dan memperbarui pula di portofolionya. Peningkatan skill ini dapat dilakukan dengan cara mencoba project baru lainnya dengan studi kasus yang berbeda dan teknik analisis data yang berbeda pula.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Portofolio data scientist adalah salah satu berkas penting yang perlu dilengkapi oleh calon praktisi data. Seseorang dapat membangun portofolio data mulai dari kapan saja, salah satu caranya adalah dengan mencoba beberapa modul di DQLab.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang!
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita