Rekomendasi untuk Mulai Buat Portfolio Data Science

Ilmu data science semakin dibutuhkan oleh perusahaan karena membantu dalam mengambil keputusan yang akurat, efektif, dan efisien. Hal inilah yang membuat orang semakin tertarik untuk mempelajarinya. Bukti dari pencapaian selama proses belajar data science adalah sebuah portofolio. Portofolio menunjukkan seberapa mahir Sahabat DQ mengaplikasikan data science, minat topik apa yang menjadi fokus kalian, dan sebagai personal branding. 

Portofolio data science perlu dibuat semenarik mungkin. Salah satunya berisi permasalahan terupdate yang sedang terjadi baik di lingkungan sekitar, skala nasional, atau bahkan sebagai permasalahan dunia. Untuk terus mendapatkan informasi berkaitan dengan kasus tersebut, kalian perlu mengikuti beberapa hal. Berikut akan dibahas cara membuat portofolio terupdate yang bisa dilaksanakan oleh semua kalangan. Yuk simak penjelasannya!

1. Mengikuti Program Magang 

Mengikuti program magang menjadi salah satu cara paling mudah untuk membuat portofolio data science. Biasanya universitas mewajibkan mahasiswa di semester tertentu untuk menempuh magang. Selama proses magang kalian akan belajar praktik nyata bekerja di suatu perusahaan. Kesempatan yang harus kalian manfaatkan adalah mengidentifikasi permasalahan apa yang bisa diselesaikan dengan ilmu data science. Ini akan memberikan kalian gambaran permasalahan terupdate yang dihadapi dalam suatu bisnis. Topik yang relevan dengan kebutuhan, solusi yang praktis, menjadikan portofolio Sahabat DQ semakin menarik. 

Salah satu program magang yang disediakan oleh pemerintah Kemdikbud adalah Magang Merdeka. Kalian bisa mengikuti program ini secara gratis. Selain itu, di akhir masa magang kalian juga mendapat sertifikat. Program ini juga membuka beragam posisi, salah satunya data scientist. Dari website resmi, berikut beberapa target pengembangan keterampilan yang diharapkan selama proses magang berlangsung.

• Mampu membuat Data Science dari mulai perancangan, preprocessing, modeling dan evaluasi model data science

• Mampu menggunakan berbagai model Data Science baik Supervised maupun Unsupervised learning

• Mampu mengerjakan case study Data Science

Jika dilihat dari deskripsinya, tentu mengikuti Magang Merdeka menjadi langkah yang baik untuk meningkatkan kemampuan data science Sahabat DQ dan juga mempercantik portofolio kalian.

Baca juga : Linear Regression Algoritma Data Science Terpopuler

2. Mengikuti Kompetisi Data Science

Semakin berkembangnya teknologi, kini banyak kompetisi data science yang diselenggarakan oleh berbagai pihak. Beragam industri baik finansial, e-commerce, kesehatan, FMCG, dan industri lainnya mengangkat ide yang diharapkan dapat diselesaikan dengan data science. Dengan mengikuti kompetisi ini, kalian bisa mendapatkan gambaran terkait permasalahan yang ada di dunia kerja. Kalian akan belajar mengaplikasikan pengetahuan data science yang kalian punya dengan menyelesaikan studi kasus yang diberikan.

Beberapa studi kasus yang pernah diangkat menjadi kompetisi data science adalah:

• Prediksi Penyebaran Penyakit

• Pemodelan Kerusakan Gempa

• Prediksi Kualitas Udara

• Peran Data Analisis Untuk Pertumbuhan Ekonomi Indonesia

Selain mengasah kemampuanmu, studi kasus yang ada pada kompetisi akan membuat portofolio Sahabat DQ lebih menarik dan unik. Hal ini karena data yang diberikan tidak dengan mudah dapat diakses oleh umum. Tentu menjadi kesempatan Sahabat DQ untuk mempercantik portofolio, bukan?

3. Mencari Ide Permasalahan Di Sekitar

Portofolio tidak selalu tentang menyelesaikan permasalahan besar tingkat nasional atau dunia. Sahabat DQ juga dapat memulai dengan menyelesaikan permasalahan di sekitar. Ini mengartikan bahwa Sahabat DQ seorang problem solver yang peduli terhadap perkembangan dan perubahan di lingkungan sekitar. Kalian bisa memulai dengan melihat kondisi kesehatan, kebersihan, atau kondisi geografis lingkungan. Kemudian mulai cari tahu hal apa yang paling penting untuk segera diselesaikan. 

Namun, biasanya hal yang menyulitkan adalah mencari data yang valid dan akurat. Membangun portofolio dengan ide sendiri tentu membutuhkan data penguat yang terkadang perlu kalian kumpulkan dari proses wawancara, survei, observasi. Jika sebelumnya data sudah disediakan oleh tempat magang atau tempat penyelenggara kompetisi, namun dengan cara ini kalian perlu melakukan lebih banyak penelitian. Hal ini sangat cocok bagi kalian yang juga senang mengaplikasikan proses data science sejak awal dari tahap mengumpulkan data.

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

4. Menyelesaikan Modul Di DQLab

Nah, bagi kalian pemula yang sekiranya belum cukup berani untuk melakukan ketiga hal di atas, DQLab menjadi salah satu cara mempercantik portofolio kalian. Mengapa demikian? Intip modul pembelajarannya sekilas yuk!

DQLab menyediakan beragam studi kasus yang sering ditemukan di berbagai industri untuk kalian selesaikan. Dengan menyelesaikan seluruh modul pembelajarannya, pemahaman dan keahlian kalian di bidang data science juga meningkat. Ini akan membuat kalian semakin percaya diri untuk mencoba beragam topik studi kasus lainnya. Bahkan DQLab menyediakan pembelajaran untuk beragam bahasa pemrograman juga. Diantaranya Python, R, SQL, dan Excel. 

Selain lengkap, DQLab juga memiliki Live Code Editor. Sehingga kalian tidak perlu khawatir untuk install aplikasi lagi selama mempersiapkan portofolio. Penjelasan di setiap langkahnya pun juga dikemas dengan bahasa yang mudah kalian pahami. Jika kesulitan, DQLab juga memiliki komunitas yang dapat digunakan untuk berdiskusi serta mentor yang siap membantu. 

Nah, tunggu apalagi? Segera daftarkan diri kalian dengan Sign Up dan siapkan portofolio data science terbaik kalian!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya