Ragam Elemen Wajib dalam Portofolio Data Science
Data science atau keilmuan yang berkaitan dengan data termasuk salah satu bidang ilmu yang perlu dipelajari dan dikuasai di era kecanggihan teknologi seperti sekarang ini. Data science bukanlah ilmu yang berdiri sendiri, melainkan gabungan dari beberapa bidang ilmu seperti matematika, statistika, bahasa pemrograman, sistem informasi, dan lainnya, Orang yang menerapkan data science disebut dengan data scientist. Untuk menjadi seorang data scientist ada beberapa hal yang perlu dilengkapi, salah satunya adalah portofolio data scientist.
Portofolio data scientist adalah suatu lembar atau hasil kerja yang berisi rangkain project data science yang pernah dikerjakan. Untuk membuat portofolio data scientist tentu peserta perlu memahami terlebih dahulu data science serta algoritma atau teknik yang akan digunakan. Pada artikel berikut ini kita akan mengetahui beberapa elemen yang perlu ditampilkan dalam portofolio data agar lebih menarik dan dilirik oleh recruiter.
1. List Project
Seperti yang telah kita ketahui bahwa portofolio data berisi kumpulan project hasil kerja untuk ditampilkan agar dapat dibaca oleh recruiter atau pembaca lainnya dan melihat hasil kerja serta kemampuan menganalisis data seseorang. Adakalanya project yang dikerjakan tidak hanya satu project, melainkan beberapa project. Untuk memudahkan dalam memilih project yang akan ditampilkan penulis bisa membuat list project apa saja yang sekiranya menarik dan pantas untuk dicantumkan dalam portofolio data.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Identitas Diri
Identitas diri adalah salah satu elemen yang tidak boleh terlupakan dalam portofolio data. Hal ini tentunya untuk membuat pembaca mengenali siapakah pemilik portofolio data tersebut, sehingga jika sewaktu-waktu ingin mengetahui portofolio data secara lebih lanjut dapat menghubungi pemilik portofolio data. Identitas diri yang dapat dicantumkan dalam portofolio data bisa berisi nama lengkap, alamat, nomor telepon atau kontak yang bisa dihubungi, akun sosial media, link project (jika ada) dan deskripsi diri secara singkat mengapa terkait dengan data science.
3. Visualisasi Data
Pada bagian sebelumnya kita telah mengetahui bahwa berbagai list project yang pernah dikerjakan perlu ditampilkan dalam portofolio data. Agar lebih menarik perhatian dan lebih mudah dipahami oleh pembaca, penulis perlu menampilkan project yang dikerjakan dengan bahasa yang lugas, singkat dan jelas. Selain itu hasil analisis data jua perlu ditampilkan dalam bentuk visual yang sesuai dan mudah dimengerti oleh pembaca.
4. Testimoni Klien
Selain beberapa elemen seperti identitas diri, list project dan visualisasi data, peserta juga bisa menambahkan testimoni klien. Jika penulis sebelumnya telah mengerjakan project untuk klien atau perusahaan tertentu, penulis bisa menampilkan testimoni atau hasil review pengguna jasa sebelumnya. Dengan adanya testimoni klien seperti akan lebih meyakinkan pembaca untuk menggunakan jasa penulis di project-project selanjutnya.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Bagi seseorang yang ingin menjadi data scientist, membuat portofolio data scientist adalah suatu kebutuhan yang perlu dilengkapi. Dengan memiliki portofolio data scientist maka pembaca akan mengetahui skill kita secara singkat. Kamu bisa mulai membangun portofolio data scientist 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 Machine Learning & AI for Beginner sekarang!
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita