Tahapan Buat Portfolio Data Science yang Mengesankan

Ilmu Data Science adalah ilmu yang bersifat teknis, sehingga untuk bisa menguasai ilmu ini tidak hanya dibutuhkan keterampilan secara teoritis, namun juga secara praktis. Tidak heran jika saat merekrut orang yang akan menempati posisi yang berkaitan dengan Data Science, perusahaan akan memberikan tes untuk mengukur kemampuan kandidat dalam menyelesaikan masalah yang bersifat teknis.

Kondisi di atas kemudian membuat portfolio Data Science menjadi salah satu aspek penting dalam membangun karir di bidang Data Science. Portofolio tidak hanya berguna untuk menampilkan kemampuan teknis seseorang dalam mengolah data, namun juga bisa digunakan untuk menampilkan gambaran yang jelas tentang kreativitas, pemecahan masalah, serta pemahaman mendalam tentang konsep-konsep statistik dan Machine Learning.

Dalam artikel ini akan dibahas beberapa tahapan untuk membuat portfolio data. Simak pembahasannya, yuk!

1. Pilih Project Data yang Beragam dan Relevan

Tahapan paling awal adalah menentukan project data yang akan diangkat dalam portfolio. Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam memilih project data yang akan digunakan dalam portfolio, diantaranya adalah:

• Identifikasi Minat dan Keahlian: Pilih project data yang sesuai dengan minat dan keahlian yang dimiliki. Membuat project sesuai dengan minat dan keahlian akan lebih mudah karena kita memahami secara pasti apa yang tengah dibicarakan oleh data.

• Varietas Topik: Pastikan portfolio yang dibuat telah mencakup project data yang beragam topiknya. Ini membantu menunjukkan kemampuan kita untuk beradaptasi dengan berbagai macam data dan masalah.

• Relevansi dengan Industri: Ada baiknya memilih project data yang relevan dengan industri atau bidang pekerjaan yang sedang ditargetkan. Hal ini akan membantu menunjukkan pemahaman kita tentang masalah-masalah yang ada di industri tersebut.

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

2. Lakukan Proses Analisis Data yang Komprehensif

Setelah menentukan project data yang akan diangkat, tahapan selanjutnya adalah melakukan proses analisis data. Proses analisis data ini akan membutuhkan beberapa tahapan agar data mentah bisa menjadi insight data, diantaranya adalah:

• Pengumpulan Data: Pada tahapan ini, kita bisa menjelaskan bagaimana proses pengumpulan data, termasuk sumber data dan metode pengumpulan yang digunakan. 

• Pembersihan Data: Kemudian di tahapan ini kita bisa menampilkan tahapan apa saja yang digunakan untuk membersihkan data, misalnya seperti menghapus data yang hilang, menangani outlier, serta mengubah format data jika diperlukan.  

• Eksplorasi Data: Di bagian ini, kita bisa melakukan analisis eksplorasi data yang mendalam untuk memahami karakteristik data sehingga bisa mengidentifikasi pola-pola yang menarik.

3. Gunakan Berbagai Metode Analisis dan Model Machine Learning

Penggunaan berbagai metode bisa membuat recruiter atau user melihat kemampuan kita yang bisa menguasai berbagai metode analisis data. Saat menggunakan model Machine Learning dalam analisis data, kita bisa membahas tentang hal berikut ini:

• Model Prediktif: Terapkan berbagai model machine learning untuk memprediksi atau mengklasifikasikan data. Lalu kita bisa menjelaskan metode yang digunakan serta alasan di balik pemilihan model tersebut.

• Evaluasi Model: Evaluasi kinerja model dengan menggunakan metrik-metrik yang relevan. Tampilkan hasil evaluasi dan interpretasinya.

4. Komunikasikan Temuan Anda dengan Jelas dan Efektif

Tugas praktisi data tidak berhenti hingga mendapatkan hasil analisis saja, namun mereka juga perlu untuk menyampaikan hasil temuannya. Ada beberapa cara yang bisa digunakan untuk menampilkan hasil temuan agar bisa menjadi portfolio data, diantaranya adalah:

• Tulis Laporan: Tulis laporan atau artikel tentang setiap proyek dengan jelas dan sistematis. Sertakan ringkasan eksekutif, metodologi, temuan utama, dan rekomendasi.  

• Visualisasi Data: Gunakan visualisasi data yang informatif dan estetis untuk menyampaikan temuan dengan lebih efektif.

• Presentasi: Siapkan presentasi singkat tentang setiap project data, lalu gunakan keterampilan berbicara di depan umum. Hal ini penting untuk mempersiapkan kita dalam berinteraksi dengan tim atau klien potensial. Namun cara ini biasanya hanya akan digunakan saat sedang melakukan interview kerja dengan user untuk melihat kemampuan kandidat.

  
  

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

Portfolio yang baik tidak hanya membantu kita untuk menarik perhatian perusahaan atau klien yang potensial saja, namun juga meningkatkan kepercayaan diri dan keterampilan kita dalam melakukan analisis data. Kamu bisa memulai proses pembuatan portfolio data dengan belajar Data Science bersama DQLab. 

DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri