Tips Membuat Portfolio Data Science dengan BigQuery

Data science telah menjadi bidang ilmu yang sangat diminati dan memiliki dampak signifikan dalam berbagai industri. Membangun portfolio yang berkualitas adalah langkah penting bagi setiap praktisi data untuk menunjukkan kemampuan dan kualitas kerja mereka kepada rekruter atau klien potensial. Salah satu platform yang bisa digunakan adalah BigQuery. 

Namun, bagaimana cara membuat portfolio data science yang impresif dengan BigQuery? Artikel ini akan memberikan tips-tips penting dalam menyusun portfolio kalian dengan BigQuery. Dengan mempertimbangkan tips tersebut, diharapkan SahabatDQ bisa mempersiapkan diri untuk menunjukkan portfolio terbaik kepada pembaca. Berikut beberapa tips tersebut.

1. Pilih Dataset yang Menarik

Memilih dataset yang menarik adalah langkah pertama dalam membangun portfolio data science, terutama saat menggunakan BigQuery. Dataset yang menarik tidak hanya berarti memiliki banyak variabel, tetapi juga data yang relevan dengan topik atau industri yang kalian minati.

Misalnya, jika kalian tertarik dengan e-commerce, gunakan dataset yang berhubungan dengan perilaku pembelian pelanggan, tren produk, atau analisis sentimen terhadap suatu produk.

Selain relevansi, penting juga untuk mempertimbangkan kualitas dataset. Dataset yang baik adalah dataset yang bersih, terstruktur dengan baik, dan memiliki dokumentasi yang memadai. Memilih dataset yang berkualitas akan memudahkan proses analisis dan memastikan kalau insight yang dihasilkan akurat dan dapat diandalkan. Jangan ragu untuk memanfaatkan forum atau komunitas online untuk mendapatkan rekomendasi dataset yang menarik dan sesuai dengan kebutuhan.

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

2. Tunjukkan Kemampuan SQL

Portfolio data science yang memanfaatkan BigQuery sebaiknya menampilkan kemampuan kalian dalam mengelola, memproses, dan menganalisis data menggunakan SQL. Teknik dasar seperti JOIN, GROUP BY, dan ORDER BY, serta fungsi-fungsi lanjutan seperti WINDOW functions dan subqueries bisa menjadi nilai tambah pada portfolio tersebut.

Dengan menampilkan ini, kalian menunjukkan kepada rekrutmen kalau kalian memiliki keterampilan teknis yang mumpuni untuk menggali informasi dari dataset besar dan kompleks.

Selain itu, penting juga untuk memberikan konteks pada setiap kueri yang kalian tunjukkan. Jelaskan tujuan dari kueri tersebut, mengapa kalian memilih pendekatan tertentu, dan bagaimana hasilnya mampu memberikan insight atau nilai tambah dibandingkan pendekatan lainnya.

Dengan memberikan narasi seperti ini, kalian tidak hanya menunjukkan keahlian SQL, tetapi juga kemampuan dalam berkomunikasi dan menerjemahkan analisis teknis menjadi informasi yang berarti bagi pembaca.

3. Tingkatkan Performa Query

Meskipun BigQuery dirancang untuk menangani query skala besar dengan cepat, meningkatkan performa query juga dibutuhkan agar memaksimalkan kinerja query tersebut. Salah satu cara untuk meningkatkan performa adalah dengan memastikan struktur tabel bisa lebih dioptimalkan, seperti dengan partisi atau pengindeksan yang tepat, sehingga BigQuery dapat dengan cepat mengakses data yang dibutuhkan.

Selain itu, pahami dan manfaatkan fitur-fitur BigQuery seperti cached results yang memungkinkan untuk menjalankan query ulang tanpa mengulang pemrosesan yang sama. Hindari penggunaan SELECT * yang tidak perlu, karena mengambil semua kolom tanpa seleksi bisa memperlambat kinerja query.

Sebaliknya, fokuskan pada kolom-kolom spesifik yang benar-benar dibutuhkan. Dengan memahami dan menerapkan teknik-teknik ini, kalian dapat meningkatkan efisiensi query secara maksimal.

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

4. Visualisasikan Data dengan Baik

Visualisasi data adalah salah satu kunci dalam mempresentasikan hasil analisis, terutama pada portfolio data science. Tanpa visualisasi yang efektif, bisa jadi sulit untuk menyampaikan pesan atau insight yang kalian temukan.

Tapi ingat, sebuah visualisasi yang baik tidak hanya menyajikan data dengan jelas, tetapi juga menarik perhatian dan menjelaskan maksud di balik angka-angka tersebut. Tools seperti Google Data Studio atau Tableau bisa diintegrasikan dengan BigQuery untuk membantu kalian menciptakan visualisasi yang menarik dan informatif.

Pastikan untuk memilih jenis grafik atau diagram yang paling sesuai untuk data dan pesan yang ingin kalian sampaikan. Sebagai contoh, jika ingin menunjukkan distribusi suatu variabel, histogram atau box plot mungkin lebih sesuai dibandingkan dengan grafik garis.

Selain itu, perhatikan detail seperti warna, ukuran font, dan legenda. Konsistensi dan kejelasan dalam desain visual akan meningkatkan kualitas keseluruhan portfolio dan memudahkan audiens dalam mengikuti alur pembahasan yang ingin SahabatDQ sampaikan.

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! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya