Tips Buat Portofolio Data Science dengan Prinsip 5P

Portofolio data science merupakan pintu gerbang bagi pelamar yang ingin mendapatkan pekerjaannya dalam ranah data science. Pasalnya, pihak perusahaan menginformasikan kepada kandidatnya untuk menyertakan portofolio sebagai dokumen pendukung pada CV. 

Portofolio data science biasanya memuat berbagai hasil karya kandidat dalam bidang data science sehingga menjadi penyambung yang mempertemukan antara pihak kandidat yang ingin melamar pada posisi team data dengan pihak perusahaan yang sedang mencari kandidat terbaiknya. Tidak heran jika portofolio yang dimiliki oleh kandidat ini bisa menjadi salah satu peluluh hati rekruter.

Namun sayangnya, masih banyak yang belum paham bagaimana cara membuat portofolio yang menarik dan berkesan di mata rekruter. Sahabat DQLab bisa mulai dari sekarang mempersiapkan portofolio terbaik agar rekruter jadi terpesona atas proyek data science yang sudah pernah kamu kerjakan. Dengan kamu membuat portofolio maka rekruter menganggap bahwa kamu siap untuk melamar di posisi tersebut berbekal dengan keahlian yang sudah kamu pelajari. 

Caranya juga sangat mudah. Kamu hanya perlu 5P dalam membuat sebuah portofolio data. Terus 5P itu apa saja? Jawabannya ada dalam artikel ini sahabat DQLab.

1. People

Prinsip pertama yang bisa kamu terapkan adalah people. People’s disini menggambarkan seorang kandidat yang akan melamar kerja pada ranah data science. Apabila kamu melamar pada posisi yang erat kaitannya dengan data science pastinya membutuhkan portofolio sebagai pelengkap dari dokumen aplikasi lamaran kerja. Hal ini akan sangat penting untuk menjabarkan hasil karya yang kamu miliki. 

Selain itu, portofolio juga digunakan sebagai unjuk gigi dari kandidat sehubungan dengan keterampilan yang dimilikinya. Misalnya seseorang memiliki kemampuan dalam hal statistik, matematika, numerik, bahasa pemrograman, penguasaan algoritma machine learning, data mining dan lain-lain. Kemampuan teknis ini sangat membantu data scientist maupun data analyst dapat mengerjakan tugas-tugas mereka. 

Artinya apa? Dalam portofolio data science kamu bisa menyertakan skill-skill berikut. Biasanya mereka telah menjalani bootcamp ataupun mengikuti sertifikasi sehingga keterampilan teknis yang dimilikinya sudah teruji dan diakui. Hal ini dibuktikan dengan adanya sertifikat yang bisa dilampirkan sebagai bukti pada portofolio kamu.

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

2. Process

Process menggambarkan alur kerja yang disusun ketika mengerjakan suatu project. Kita tahu bahwa ketika mengerjakan project pastinya mereka melewati step by stepnya terlebih dahulu kan. Mulai dari persiapan datanya apa saja, tujuan dari dilaksanakannya project ini sebenarnya mau menjawab permasalahan yang mana, alat atau tools apa yang digunakan, cleaning data, data mining, dan banyak step-step lainnya yang harus dilalui sampai akhirnya mendapatkan insight berupa hasil analisis yang dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan bagi pihak-pihak tertentu.

Disinilah esensi dari dibuatnya portofolio data science. Perekrut ingin tahu bagaimana kedalaman kandidat dalam melakukan pemecahan masalah. Ketika seorang kandidat data scientist ini mengambil atau memberanikan diri untuk mengerjakan suatu project maka dia pasti juga akan memecahkan masalah. Pastinya mereka akan bertanya lebih banyak soal project yang dikerjakan. Bagaimana tingkat kesulitannya, project tersulit apa yang pernah kamu tangani, bisakah kandidat ini menangani permasalahan diluar dari kebiasaan mereka, bagaimana cara kandidat beradaptasi dengan tools yang belum dia pelajari sebelumnya dan lain-lain.

3. Purpose

Prinsip ketiga yaitu purpose. Apapun yang kita kerjakan pasti semua ada maksud dan tujuannya. Hal ini berlaku sama dengan portofolio data science yang kamu punya. Kamu harus bertanggung jawab sama apa yang kamu bikin. Hasil karya kamu pastinya kamu bisa dong menjelaskannya kepada rekruter. Jangan sampai kamu gagap dan tidak tahu apa-apa. Apalagi kalau misalnya portofolio yang kamu buat tidak natural dan terkesan asal copas. Pasti akan menjadi kecurigaan bagi pihak perekrut saat sesi interview berlangsung.

Misalnya kamu mendapatkan tawaran untuk mengerjakan project yang berhubungan dengan film box office terbaik. Asumsi mereka, sang pemberi project ini meminta kita untuk menganalisis kira-kira film apa saja yang masuk dalam 10 besar teratas. Kamu sudah mencarinya dan menemukan hasilnya. Namun, saat kamu menceritakannya pada portofolio malah tujuannya berbeda. Ingat beda tujuan, beda juga cara melakukan analisisnya. Jadi, hati-hati.

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

4. Platforms

Tentukan platform apa yang ingin kamu sajikan dalam portofolio data science. Nggak perlu bingung, sekarang ini ada banyak sekali platform yang bisa kamu manfaatkan. Berbagai platform digital bisa kamu manfaatkan untuk membuat sebuah portofolio data science. Mulai dari Linkedln, Kaggle, GitHub, Google Colab dan masih banyak sekali. 

Dari situs penyedia portofolio, kamu tidak perlu repot-repot untuk membuatnya terlalu panjang. Hanya dengan mencantumkan URL atau domain yang sesuai dengan bidang keahlian kamu. Isinya juga bisa kamu sesuaikan sendiri. Jadi, platform yang kamu pilih hendaknya kamu sesuaikan dengan kebutuhan ya,

5. Programmability

Prinsip terakhir adalah programmability. Maksudnya adalah kamu bisa memecahkan permasalahan yang ada di dalam project itu dengan bantuan tools yang bervariasi. Tidak diberi batasan untuk menggunakan satu tools maupun tools lainnya. Apapun tools yang kamu pilih sangatlah membantu dalam mengerjakan project yang nantinya akan kamu kompilasi dalam satu portofolio. Ohiya, hal yang paling penting lagi adalah dokumentasikan semua proses yang kamu lalui dalam portofolio ya. Mulai dari coding hingga sintaknya. Jangan lupa kasih deskripsi sedikit ya agar orang awam seperti rekruter jadi tahu dan lebih paham akan penjelasanmu.

Sahabat DQ pernah nggak sih kesulitan dalam membuat portofolio data? Atau bingung gimana sih cara bikinnya? Apalagi kalian yang pengen banget berkarir di dunia data, adanya portofolio justru sangat membantu banget nih biar skill kalian bisa show off dan menonjol di antara kandidat-kandidat lainnya. 

Buat kalian yang masih bingung, Sahabat DQ bisa mulai bangun portofolio data dengan signup di DQLab.id. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dengan live code editor DQLab. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya.

Tunggu apa lagi? Yuk, signup di DQLab.id sekarang!

Penulis: Reyvan Maulid