Portofolio Data Science yang Proposiaonal Seperti Apa?

Di tengah era digitalisasi teknologi seperti sekarang ini, banyak sekali peluang karir yang terbuka di luaran sana. Mulai dari data scientist, data analyst, data engineer, dan lain-lain. Namun, masing-masing posisi ini tentu tidak bisa serta merta dinilai berdasarkan kualifikasi akademis atau pengalaman kerjanya saja.

Portofolio data science merupakan salah satu bukti kredibilitas yang perlu dimiliki oleh pelamar data science baik fresh graduate maupun experienced hire. Portofolio menggambarkan cerminan kemampuan dan keterampilan yang dimiliki pelamar di ranah data science. 

Namun, ukuran soal portofolio data science yang baik itu seperti apa tentu masih menjadi tanda tanya besar. Sebab, masing-masing orang punya perspektif dan point of view yang berbeda soal kriteria portofolio yang baik itu seperti apa. Lalu, apa sebenarnya yang membuat sebuah portofolio data science itu dikatakan baik? Untuk mengetahui lebih lanjut, kamu bisa simak penjelasannya berikut ini yuk sahabat DQLab!

1. Dokumentasi yang Jelas dan Komprehensif

Proyek yang kamu tampilkan harus disertai dengan dokumentasi yang jelas dan komprehensif. Dokumentasi ini bisa berupa penjelasan tentang tujuan proyek, metode yang digunakan, sumber data, hasil yang dicapai, serta tantangan yang dihadapi selama pengerjaan proyek.

Dokumentasi yang baik menunjukkan kemampuan kamu dalam mengomunikasikan hasil analisis kepada audiens nonteknis. Agar memudahkan dalam penyusunan dokumentasi dengan baik, kamu bisa memanfaatkan Jupyter Notebook.

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

2. Menampilkan Proyek yang Relevan dan Beragam

Sebuah portofolio yang baik harus mencakup berbagai proyek yang relevan dengan bidang Data Science. Pastikan untuk menyertakan proyek-proyek yang mencerminkan keterampilan utama seperti analisis data, machine learning, visualisasi data, dan pemodelan statistik.

Beragam proyek menunjukkan fleksibilitas dan kemampuan Anda dalam menghadapi berbagai masalah yang berbeda. Kamu bisa menggunakan proyek klasifikasi dengan berbagai dataset yang bisa kamu gunakan seperti dataset kesehatan, analisis sentimen media sosial, atau prediksi penjualan menggunakan time series.

3. Menyertakan Kode Sumber yang Bersih dan Terstruktur

Kualitas kode sangat penting dalam sebuah portofolio Data Science. Pastikan kode yang kamu tulis mudah dibaca, terstruktur, dan mengikuti best practices dalam bahasa pemrograman. Gunakan komentar untuk menjelaskan bagian-bagian penting dari kode dan pastikan tidak ada kode yang berulang atau redundant yang kesannya tidak perlu. Hal terpenting lainnya yaitu sertakan juga README file yang menjelaskan cara menjalankan kode serta dependencies yang dibutuhkan. 

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

4. Menyajikan Hasil dalam Bentuk Visualisasi yang Informatif

Visualisasi data merupakan salah satu keterampilan kunci dalam Data Science. Portofolio yang kamu buat harus menyertakan contoh-contoh visualisasi yang informatif dan menarik. Pilih visualisasi yang benar-benar membantu dalam menjelaskan hasil analisis kamu, bukan hanya yang sekadar terlihat menarik. Kamu bisa menggunakan Matplotlib, Seaborn, Plotly, atau Tableau untuk visualisasi yang interaktif.

Portofolio yang baik adalah kunci untuk menonjol di dunia Data Science. Dengan menampilkan proyek yang relevan, menyusun dokumentasi yang baik, menulis kode yang bersih, serta menggunakan platform yang tepat, kamu bisa membuat portofolio yang tidak hanya menarik tetapi juga menunjukkan kemampuanmu secara menyeluruh.

Jangan lupa untuk terus memperbaiki dan mengembangkan portofolio kamu seiring dengan perkembangan karier Anda. Ingatlah bahwa portofolio adalah representasi diri kamu sebagai Data Scientist, jadi buatlah dengan cermat dan teliti!

Kalau kamu ingin mengejar karir sebagai praktisi data, kalian perlu mempersiapkan diri nih! Semua materi bisa kalian pelajari di DQLab.

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan coding yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan live code editor dan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 

Penulis: Reyvan Maulid