Tips Cara Bikin Portfolio Data Science Profesional

Data Science menjadi ilmu yang sangat dibutuhkan di era digital seperti sekarang. Hal itu juga mendorong munculnya berbagai profesi data yang semakin dicari oleh banyak perusahaan. Tidak heran, banyak orang ingin mencari tahu cara membuat portofolio Data Science yang menarik sebagai nilai tambahan pada saat melamar kerja.

Menjadi salah satu fokus studi dalam bidang data, Data Science bukanlah ilmu yang berdiri sendiri, melainkan gabungan dari beberapa bidang ilmu seperti matematika, statistik, manajemen, bisnis, dan sebagainya.

Salah satu yang menjadi nilai plus ketika seseorang ingin terjun dalam dunia data adalah membuat portofolio data yang menunjukkan hasil kerja atau kemampuan dalam menganalisis data.

Yuk, simak artikel berikut untuk mengetahui cara membuat portofolio Data Science idaman para rekruter!

1. Pilih Dataset

Pilihlah dataset yang menarik perhatian kamu dan memiliki potensi untuk menghasilkan wawasan yang berguna. Dapatkan data dari sumber terpercaya seperti Kaggle, UCI Machine Learning Repository, atau dari organisasi yang menyediakan data terbuka.

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

2. Tentukan Tujuan

Sebelum memulai membuat portfolio Data Science, tentukan masalah atau pertanyaan yang ingin kamu jawab dari dataset tersebut dan tetapkan tujuan membuat portfolio. Apakah untuk menunjukkan keterampilan kamu dalam Data Science, memperlihatkan proyek-proyek yang sudah kamu kerjakan, atau untuk menarik perhatian calon employer. Tujuan ini akan membantu kamu dalam menentukan jenis proyek yang akan dimasukkan ke dalam portfolio.

3. Pilih Proyek yang Relevan

Pilih proyek-proyek yang relevan dengan tujuan kamu. Pilih proyek yang menunjukkan keterampilan dan kemampuan kamu dalam menerapkan konsep Data Science. Pilih proyek-proyek yang memiliki hasil yang terukur dan dapat dipresentasikan dengan baik.

4. Lakukan Pembersihan Data

Bersihkan dan persiapkan data untuk analisis lebih lanjut. Lakukan imputasi, normalisasi, dan penghapusan nilai yang hilang atau tidak valid. Pastikan data siap digunakan untuk analisis lebih lanjut.

5. Pilih Model dan Evaluasi

Pilih model yang sesuai untuk masalah dan evaluasi kinerjanya. Kamu dapat menggunakan model regresi, klasifikasi, pengelompokan, atau model Machine Learning lainnya. Lakukan evaluasi model dengan menggunakan metrik yang sesuai seperti MSE, R-square, F1-score, atau AUC-ROC.

6. Buatlah Visualisasi yang Menarik

Visualisasi yang menarik dapat membantu memperlihatkan kehebatan kamu dalam menerapkan konsep Data Science. Buatlah visualisasi yang informatif, menarik dan mudah dimengerti. Gunakanlah visualisasi yang tepat untuk setiap proyek, misalnya grafik, diagram, heatmap, atau peta.

7. Buatlah Penjelasan yang Jelas

Buatlah penjelasan yang jelas dan mudah dimengerti untuk setiap proyek. Jelaskan tujuan dari proyek, data yang digunakan, metodologi yang digunakan, hasil yang didapatkan, serta interpretasi dari hasil tersebut.

8. Tampilkan Keterampilan Teknis

Tampilkan keterampilan teknis yang kamu miliki dalam portfolio kamu. Misalnya, menunjukkan kode program yang digunakan dalam setiap proyek atau menunjukkan bagaimana kamu memproses data menggunakan teknik-teknik Data Science.

9. Jadikan Portfolio kamu Mudah Ditemukan

Jadikan portfolio kamu mudah ditemukan oleh calon employer. kamu bisa memposting portfolio kamu di platform online seperti GitHub, Kaggle, atau LinkedIn. Jangan lupa untuk memberikan judul dan deskripsi yang menarik pada portfolio kamu.

10. Perbarui Secara Berkala

Perbarui portfolio kamu secara berkala dengan proyek-proyek terbaru yang kamu kerjakan. Hal ini akan menunjukkan bahwa kamu terus mengembangkan diri dan memperlihatkan minat kamu dalam bidang Data Science.

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

Data Science ternyata merupakan ilmu yang bisa menempatkan diri dimana saja. Bahkan di dunia marketing dan branding yang penuh dengan kreativitas. Perkembangan Data Science di berbagai sektor membuat kita harus mulai membuka mata untuk melihat peluang besar ini.

Jika tidak ingin ketinggalan zaman, maka kita harus mengupgrade diri. Salah satu caranya, kamu bisa mempelajari 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.id untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!