Ragam Portofolio Data Scientist yang Standout
Portofolio seorang data scientist adalah kumpulan proyek, analisis, dan dokumentasi yang menggambarkan kemampuan, pengalaman, dan pencapaian calon kandidat dalam bidang data science. Tujuannya adalah untuk menunjukkan kepada calon perusahaan (HRD/Rekruter) atau rekan kerja potensi Anda dalam mengolah data, menghasilkan wawasan yang berharga, dan mengambil keputusan berdasarkan data.
Portofolio dinilai sebagai salah satu kunci sukses dari seorang calon data scientist dalam mendistribusikan setiap kemampuan teknisnya demi kemajuan perusahaan atas kapabilitas yang dimilikinya. Seringkali portofolio yang diunggah oleh pelamar bisa menjadi bahan pertimbangan lebih untuk menentukan apakah kandidat tersebut layak atau tidak menduduki posisi tersebut.
Satu hal yang perlu kalian ketahui dalam membuat portofolio data scientist adalah buatlah portofolio tersebut menjadi beda alias standout. Setiap data scientist memiliki perjalanan karir dan minat yang berbeda, jadi portofolio yang berbeda dapat bervariasi tergantung pada spesialisasi dan minat pribadimu sebagai calon pelamar.
Yang terpenting, pastikan portofolio yang sudah kamu buat mencerminkan kemampuan yang unik dan menunjukkan bahwa dirimu mampu dan dapat memberikan nilai tambah dalam berbagai konteks data science. So, ada beberapa tanda yang harus kamu ketahui ketika ingin membuat portofolio data scientist yang berbeda. Berikut adalah tanda-tandanya! Simak yuk sahabat DQLab!
1. Keragaman Proyek
Sertakan berbagai jenis proyek dalam portofolio Anda. Jangan hanya membatasi diri pada tugas umum seperti analisis data atau klasifikasi.
Cobalah untuk mencakup proyek-proyek yang beragam seperti pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing), penglihatan komputer (Computer Vision), analisis deret waktu (Time Series Analysis), atau bahkan proyek-proyek yang tidak terkait langsung dengan data science seperti proyek sosial atau lingkungan.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Open Source Contributions
Jika Anda berkontribusi pada proyek open source yang relevan dengan data science, ini bisa menjadi poin plus yang besar. Anda dapat berpartisipasi dalam pengembangan perangkat lunak, algoritma, atau pustaka yang digunakan secara luas dalam komunitas data science.
3. Domain-Specific Knowledge
Jika Anda memiliki pemahaman mendalam tentang industri atau domain tertentu (seperti kesehatan, keuangan, atau otomotif) dan dapat menunjukkan bagaimana pemahaman ini digunakan dalam proyek-proyek data science Anda, itu akan membuat Anda berbeda. Kemampuan untuk menerjemahkan data menjadi wawasan yang dapat digunakan dalam konteks bisnis adalah aset berharga.
Sumber Gambar: TechnoFunc
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Visualisasi Kreatif
Kemampuan untuk mengkomunikasikan hasil analisis data dengan cara yang kreatif dan memukau dapat membuat Anda menonjol. Pahami seni visualisasi data dan tampilkan wawasan Anda dalam bentuk yang menarik dan mudah dimengerti.
Sumber Gambar: PCMag
Bingung mau belajar data science dimana? Bingung mulai belajar darimana? DQLab adalah jawabannya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, Ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst wirh Python & SQL dan asah kemampuan kalian dalam menggunakan SQL!
Penulis: Reyvan Maulid