Tips Portfolio Data Science Memukau untuk Rekruter
Dalam dunia yang semakin tergantung pada data, ilmu Data Science berperan penting dalam mengubah data mentah menjadi insight yang penuh informasi atau melakukan prediksi untuk hal yang akan terjadi selanjutnya.
Tentu saja untuk melakukan pekerjaan tersebut, praktisi data yang handal dan mumpuni di bidangnya akan sangat dibutuhkan. Meskipun kebutuhan akan praktisi data sangatlah banyak, sayangnya untuk bisa menempati posisi tersebut ada banyak kualifikasi yang harus dipenuhi.
Portfolio data bisa menjadi salah satu kunci untuk keberhasilan karir di bidang ini. Portfolio data merupakan kumpulan pekerjaan analisis data yang pernah dikerjakan oleh praktisi data.
Sebuah portfolio yang menarik bisa menjadi cara terbaik untuk memamerkan kemampuan analisis data kita kepada dunia dan membuktikan bahwa kita memenuhi kualifikasi sebagai praktisi data, misalnya Data Scientist.
Dalam artikel ini akan dibahas empat tips kunci untuk membuat Portfolio Data Science yang menarik, agar bisa mengesankan recruiter dan klien serta untuk memajukan karier kita. Simak pembahasannya yuk!
1. Variasi Proyek yang Dijalani
Salah satu hal utama yang bisa membuat Portfolio Data Science terlihat menonjol adalah variasi project yang ada di dalamnya. Kita bisa membuat portfolio data yang mencakup project-project data yang mencerminkan berbagai aspek Data Science.
Misalnya, project data yang melibatkan analisis eksploratif, pembuatan model prediktif, tugas-tugas pengolahan dengan NLP, atau bahkan project data yang berbasis visualisasi data yang memukau. Ini akan menunjukkan fleksibilitas kita dalam menghadapi berbagai jenis tantangan analisis data.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Fokus pada Masalah yang Relevan
Tips selanjutnya adalah kita bisa memfokuskan project data yang ada dalam portfolio data kita memiliki relevansi yang kuat dengan industri atau perusahaan yang kita targetkan. Dengan melakukan tips ini, maka kita akan terlihat lebih menonjol di mata calon pemberi kerja atau klien yang mencari solusi konkret untuk masalah mereka.
Ketika kita menjelaskan project data tersebut, kita bisa menunjukkan bagaimana hasil yang dapat memberikan nilai tambah dalam konteks yang lebih luas.
3. Visualisasi Data yang Menarik dan Informatif
Visualisasi data menjadi salah satu elemen penting dalam Portfolio Data Science. Pastikan untuk menyertakan grafik, diagram, dan ilustrasi yang menarik dan informatif untuk mendukung analisis data yan telah dilakukan.
Visualisasi data akan membantu memberikan penjelasan kepada pembaca dengan cara yang lebih mudah dipahami. Kita bisa menambahkan penjelasan bahwa penggunaan visualisasi ini bertujuan untuk mengkomunikasikan temuan yang didapatkan serta untuk membantu dalam pengambilan keputusan.
4. Dokumentasi yang Rinci dan Jelas
Dokumentasi project data yang rinci juga menjadi salah satu kunci dari Portfolio Data Science yang berhasil. Kita bisa membuat deskripsi project data yang mencakup latar belakang, tujuan, metode analisis yang digunakan, dan hasilnya.
Kita bisa menyertakan kode sumber yang relevan, serta referensi ke literatur atau sumber data yang kita gunakan. Dokumentasi yang baik akan membantu para pembaca memahami alur kerja yang kita lakukan serta mengukur kualitas analisis yang kita lakukan.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Portfolio yang kuat akan membantu mu untuk mendapatkan perhatian di pasar kerja yang kompetitif serta untuk membuktikan kemampuan mu sebagai seorang Data Scientist yang berbakat.
Jangan lupa untuk memperbarui dan memperluas portfolio tersebut secara teratur seiring dengan perkembangan karier mu. Kamu bisa memulai langkah awal membuat portfolio Data Science dengan 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 untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri