SUPER MID-YEAR SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K!

0 Hari 2 Jam 28 Menit 35 Detik

Tips Portofolio Data Science, Auto Dilirik HRD!

Belajar Data Science di Rumah 23-Mei-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e451fdc25075c017b8e78040841578c4_x_Thumbnail800.jpeg

Portofolio data science merupakan salah satu dokumen pendukung yang dapat memperkuat alasan pelamar mengajukan lamarannya di industri data. Portofolio seringkali disandingkan dengan dokumen utama pelamar yaitu CV untuk menunjukkan seberapa mampu pelamar dalam menentukan goals dan career berdasarkan keterampilan yang dimiliki. 


Portofolio data science dapat mencakup proyek-proyek yang telah diselesaikan oleh pelamar dalam lingkungan kerja sebelumnya atau melalui kolaborasi dengan organisasi atau komunitas lain. Ini membuktikan bahwa pelamar telah menghadapi tantangan nyata dan mampu menghasilkan solusi yang efektif dengan menggunakan data science.


Bagi pemula yang baru saja mengetahui bidang ilmu ini, pastinya akan sedikit bertanya-tanya. Sepenting apa sih portofolio data science? Portofolio data science juga memberikan kesempatan bagi pelamar untuk menunjukkan kreativitas dan inovasi mereka dalam memecahkan masalah yang kompleks. 


Melalui proyek-proyek yang unik dan beragam, pelamar dapat menunjukkan pendekatan yang cerdik dan metode yang tidak konvensional dalam menganalisis dan memproses data. Kalau kamu penasaran dengan trik sukses untuk membangun portofolio data science, ada baiknya kamu simak dengan cermat postingan berikut ini! Jangan sampai skip ya sahabat DQLab!


1. Tentukan Proyek yang Relevan

Pilihlah proyek-proyek yang relevan dengan bidang data science. Pastikan proyek-proyek tersebut menunjukkan kemampuan dan keahlian yang relevan dengan posisi yang Anda lamar atau tujuan karir Anda. Proyek-proyek ini sebaiknya mencakup berbagai aspek data science, seperti pengumpulan dan pembersihan data, analisis eksploratif, pemodelan, dan visualisasi.


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


2. Tonjolkan Kualitas Kode dan Dokumentasi

Pastikan kode-kode yang Anda tulis dalam proyek-proyek data science Anda bersih, terstruktur dengan baik, dan mudah dibaca. Selain itu, sertakan dokumentasi yang jelas untuk setiap proyek, menjelaskan tujuan, metode yang digunakan, dan hasil yang dicapai. Hal ini akan membantu perekrut atau pembaca portofolio Anda untuk memahami proyek-proyek yang telah Anda kerjakan.

Data Science


3. Hasil dan Insight yang Signifikan

Penting untuk menunjukkan hasil konkret yang telah Anda capai dalam proyek-proyek Anda. Misalnya, jelaskan bagaimana analisis data yang Anda lakukan telah membantu dalam pengambilan keputusan atau memberikan wawasan baru bagi suatu perusahaan atau organisasi. Buktikan dampak positif dari pekerjaan Anda dalam proyek-proyek tersebut.

Data Science


4. Keberagaman Proyek

Usahakan untuk menyertakan proyek-proyek yang beragam dalam portofolio Anda. Ini akan menunjukkan kemampuan Anda untuk bekerja dengan berbagai jenis data dan masalah yang berbeda. Misalnya, Anda dapat menyertakan proyek-proyek dalam berbagai domain seperti keuangan, kesehatan, pemasaran, atau e-commerce.


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


5. Sajikan Visualisasi yang Menarik

Gunakan visualisasi data yang menarik dan informatif untuk menyajikan hasil analisis Anda. Penggunaan grafik, plot, peta, atau visualisasi interaktif dapat membantu membawa data Anda menjadi lebih hidup dan memudahkan pemahaman bagi pihak yang membaca portofolio Anda.

Data Science


6. Sertakan Sumber Data dan Toolsnya

Sertakan informasi tentang sumber data yang Anda gunakan dalam proyek-proyek Anda. Jelaskan juga alat-alat atau teknologi apa yang Anda gunakan untuk menganalisis data tersebut. Ini akan memberikan wawasan tentang keterampilan dan pengetahuan teknis yang Anda miliki dalam domain data science.


7. Metode dan Algoritma

Jelaskan secara singkat metode dan algoritma yang Anda terapkan dalam proyek-proyek Anda. Jelaskan juga mengapa Anda memilih metode tersebut dan bagaimana Anda menyelesaikannya dengan kebutuhan proyek. Ini akan menunjukkan pemahaman Anda tentang dasar-dasar teori dan kemampuan dalam menerapkan metode yang sesuai.

Data Science


8. Cantumkan Link Proyek atau Repository

Saat menyajikan portofolio Anda, sertakan tautan ke proyek-proyek yang telah Anda selesaikan. Anda dapat menggunakan platform seperti GitHub, GitLab, atau platform lainnya untuk menyimpan dan berbagi kode-kode proyek Anda. Ini akan memudahkan perekrut atau pembaca portofolio Anda untuk menjelajahi proyek-proyek tersebut lebih lanjut.


Data science merupakan salah satu ilmu penting yang perlu dipelajari terutama di era perkembangan teknologi saat ini. Kamu bingung mau belajar dari mana? Coba saja belajar dari dasar dengan mengerjakan berbagai modul gratis yang ada di DQLab.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id 


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login