Sukses Tarik Perhatian! Ini Cara Bikin Portfolio Data Science

Membangun portfolio data science yang menarik dan sukses adalah proses yang memerlukan perencanaan, eksekusi, dan pemeliharaan yang baik. Dengan memahami tujuan portfolio, membangun proyek-proyek yang relevan, mempublikasikan portfolio ke berbagai platform, dan memperbaruinya secara berkala, kalian dapat meningkatkan peluang untuk menarik perhatian perekrut dan klien potensial. Cari tahu cara membuat portfolio data science yang menarik di sini!

1. Memahami Tujuan Portfolio

Langkah pertama adalah memahami tujuan dari portfolio tersebut. Portfolio berfungsi sebagai etalase keterampilan dan proyek kalian, yang bertujuan untuk menunjukkan kemampuan kalian kepada calon pemberi kerja, klien, atau kolaborator. Dalam dunia data science, portfolio yang baik akan mencakup proyek-proyek yang menunjukkan keahlian dalam analisis data, machine learning, pemrograman, dan visualisasi data.

Memahami tujuan ini akan membantu kalian memilih proyek yang relevan dan menyusunnya dengan cara yang paling efektif. Jika kalian mencari pekerjaan di bidang tertentu, seperti analisis prediktif atau big data, pastikan portfolio menunjukkan keterampilan dan pengalaman di area tersebut. Selain itu, portfolio juga bisa digunakan sebagai dokumen untuk menunjukkan perkembangan profesional kalian sehingga penting untuk menyertakan proyek yang mencerminkan pertumbuhan dan pembelajaran di bidang data science.

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

2. Membangun Proyek untuk Portfolio

Setelah memahami tujuan dari portfolio, langkah berikutnya adalah membangun proyek yang akan kalian sertakan. Pilih proyek yang tidak hanya menunjukkan kemampuan teknis, tetapi juga memberikan solusi nyata untuk masalah tertentu. Proyek yang baik adalah proyek yang memiliki tujuan jelas, data yang relevan, dan hasil yang dapat diukur.

Misalnya, kalian dapat membuat proyek yang berfokus pada analisis sentimen dari ulasan produk, di mana kalian mengumpulkan data dari berbagai sumber, melakukan pembersihan data, dan membangun model machine learning untuk memprediksi sentimen ulasan tersebut. Proyek ini tidak hanya menunjukkan keterampilan kalian dalam pengolahan data dan machine learning, tetapi juga kemampuan kalian untuk menerapkan pengetahuan tersebut dalam konteks bisnis nyata.

Selain itu, penting untuk mendokumentasikan setiap langkah proyek dengan baik. Sertakan penjelasan tentang tujuan proyek, dataset yang digunakan, metode yang diterapkan, dan hasil yang diperoleh. Dokumentasi yang baik akan memudahkan orang lain untuk memahami proses dan logika di balik proyek kalian, sekaligus menunjukkan kemampuan kalian dalam komunikasi teknis.

3. Publikasikan Portfolio ke Berbagai Platform

Setelah proyek-proyek siap, langkah berikutnya adalah mempublikasikan portfolio ke berbagai platform online. Tujuannya agar portfolio dapat diakses oleh rekruiter atau klien potensial. Beberapa platform yang populer di kalangan data scientist antara lain GitHub, Kaggle, dan LinkedIn.

GitHub adalah platform yang sangat penting bagi data scientist. Di sini, kalian dapat mempublikasikan code sumber dari proyek-proyek, sehingga orang lain dapat melihat langsung cara kalian menulis code dan memecahkan masalah. Pastikan untuk mengatur repository dengan baik, termasuk menambahkan README file yang menjelaskan proyek dan instruksi untuk menjalankan kode.

Kaggle juga merupakan platform yang sangat berguna, terutama jika kalian ingin menunjukkan kemampuan kalian dalam berpartisipasi dalam kompetisi data science. Kalian dapat mengunggah notebook dari proyek-proyek dan membagikan hasilnya dengan komunitas Kaggle. Ini juga merupakan cara yang baik untuk mendapatkan feedback dari sesama data scientist.

LinkedIn adalah platform yang ideal untuk mempublikasikan artikel atau postingan singkat tentang proyek-proyek kalian. Kalian dapat menulis tentang tantangan yang dihadapi dalam proyek tertentu dan bagaimana kalian mengatasinya. Ini tidak hanya menunjukkan kemampuan teknis kalian tetapi juga menunjukkan pemikiran analitis dan kemampuan komunikasi kalian.

Selain ketiga platform di atas, kalian juga bisa mempertimbangkan untuk membuat website pribadi sebagai pusat dari portfolio. Di sini, kalian dapat menyajikan proyek-proyek dalam format yang lebih visual dan interaktif, serta memberikan informasi lebih mendalam tentang diri kalian sebagai seorang profesional.

4. Update Portfolio Secara Berkala

Seiring dengan bertambahnya pengalaman dan pengetahuan kalian, pastikan untuk menambahkan proyek-proyek baru yang menunjukkan keterampilan dan teknologi terbaru yang kalian kuasai. Misalnya, jika kalian baru saja menyelesaikan kursus tentang deep learning atau memperoleh sertifikasi dalam bidang tertentu, tambahkan proyek-proyek yang relevan ke dalam portfolio.

Selain itu, lakukan evaluasi berkala terhadap proyek-proyek yang lama. Mungkin ada proyek yang bisa ditingkatkan dengan pengetahuan atau teknik baru yang telah kalian pelajari. Mengupdate proyek lama dengan metode baru menunjukkan dedikasi kalian untuk memperbaiki hasil kerja kalian dan tetap relevan di industri yang terus berkembang.

Pastikan juga untuk memperbarui platform tempat kalian mempublikasikan portfolio. Misalnya, jika kalian mengubah struktur atau isi dari repository GitHub, pastikan untuk menyinkronkan perubahan tersebut dengan profil LinkedIn atau website pribadi.

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

Dari pembahasan di atas bisa disimpulkan tentunya untuk membangun portfolio yang menarik, SahabatDQ juga perlu eksplorasi dalam berbagai kondisi dataset. Nah, DQLab dapat dijadikan acuan untuk eksplorasi beragam studi kasus, nih. Tidak hanya itu, kalau kalian ingin memperkuat tools lain di bidang data science kalian juga akan bisa mengakses modul pembelajaran lainnya.

Bahkan modul ini sudah terintegrasi dengan ChatGPT loh! Sehingga sangat bermanfaat diantaranya:

• 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, segera Sign Up dan percantik portfolio kalian sekarang juga!