PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 2 Jam 44 Menit 50 Detik

Tips Portofolio Data Science untuk Career Switch

Belajar Data Science di Rumah 18-Juni-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-05-2024-06-18-152601_x_Thumbnail800.jpg

Portofolio data science tak hanya dibuat oleh seseorang yang baru saja berkecimpung di industri data. Bagi kamu yang posisinya sedang berada di jalur career switch, ini adalah kesempatan emas yang bisa kamu manfaatkan. Dengan memanfaatkan peluang ini, kamu dapat membangun portofolio yang menunjukkan kemampuan analisis data, pemahaman statistik, dan keahlian pemrograman yang kamu miliki. Meskipun belum memiliki pengalaman langsung dalam industri, portofolio yang kuat dapat menjadi kunci untuk membuka pintu bagi peluang karier baru sebagai seorang praktisi data science


Tentu bagi seorang career switch, membuat portofolio data science pastinya tidak mudah dan sangat membutuhkan tips-tips agar portofolio mereka bisa bersaing di pasar kerja. Lantas, apa saja tips yang diperlukan untuk membuat portofolio data science khusus untuk kamu yang sedang berada di tahap experience atau career switch. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!


1. Pilih Proyek yang Relevan

Ketika memilih proyek untuk dimasukkan ke portofolio data science, pastikan kamu identifikasi dan seleksi dulu proyek-proyek mana yang relevan dengan bidang data science. Hal ini bisa mencakup analisis data dalam industri tertentu, pemodelan prediktif untuk masalah bisnis, atau kontribusi pada proyek open source yang terkait dengan data science.


Proyek ini tentunya juga bisa kamu tunjukkan kepada recruiter bahwa kamu memang mahir dalam menerapkan teknik analisis yang relevan dengan konteks perusahaan yang kamu lamar atau bidang yang kamu sasar.


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


2. Variasi Skill

Portofolio kamu harus mencerminkan keahlian yang beragam yang memang kamu kuasai dalam bidang data science. Hal ini mencakup penggunaan berbagai tools maupun teknologi seperti bahasa pemrograman Python atau R, framework machine learning, seperti TensorFlow atau Scikit-learn, dan platform analisis data seperti Jupyter Notebook atau Google Colab. Dengan kamu menunjukkan keahlian yang berhubungan dengan data science maka kamu juga turut membuktikan fleksibilitas dan kesiapan kamu dalam menangani berbagai tugas dan mengisi peran sebagai praktisi data.


3. Selalu Bicara soal Proses yang Kamu Lakukan

Selain menunjukkan hasil akhir dari proyek seputar data science yang telah tercantum dalam portofolio data science, kamu juga bisa menjelaskan setiap tahapan atau alur sehingga recruter tentu ingin tahu dan berharap kamu bisa belajar dari proses yang kamu lakukan. 


Kamu bisa jabarkan mulai dari pengumpulan data, tahap preprocessing data, pemilihan model, evaluasi model, dan interpretasi hasil. Kamu bisa memberikan pemahaman yang jelas tentang metodologi yang kamu gunakan sehingga akan membantu perekrut untuk memahami kemampuan analitis dan pemikiran kritis yang kamu sampaikan melalui portofolio data.


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


4. Gunakan Visualisasi yang Menarik

Proses sudah, tujuan dibuatnya proyek juga sudah kamu jelaskan di portofolio. Kamu juga bisa menggunakan visualisasi data yang menarik dan informatif untuk menjelaskan hasil temuan. Grafik yang baik tentunya dapat membantu untuk memperjelas pola dan insight yang ditemukan dari data. Selain itu, grafik yang informatif juga dapat membantu perekrut atau stakeholder lain memahami data dengan lebih mudah dan cepat.


Untuk memastikan visualisasi data kamu lebih efektif, pastikan untuk menggunakan alat-alat visualisasi yang tepat, seperti Matplotlib, Seaborn, atau Tableau. Pilih jenis grafik yang paling sesuai dengan jenis data dan pesan yang ingin disampaikan, misalnya, histogram untuk distribusi data, scatter plot untuk melihat hubungan antara dua variabel, atau heatmap untuk menunjukkan korelasi.


Selain itu, perhatikan desain visualisasi kamu. Gunakan warna dan tata letak yang jelas dan konsisten untuk memastikan bahwa grafik mudah dibaca dan diinterpretasikan. Jangan lupa untuk menyertakan label yang jelas pada sumbu dan legendanya, serta judul yang informatif yang menggambarkan isi grafik secara singkat.


Berbekal tips-tips berikut, membuat portofolio data science bagi kamu yang sedang berada di tahap career switch tentunya dapat membantumu dalam mengoptimalkan peluang-peluang dalam mencari pekerjaan baru di bidang data science. Melalui portofolio yang kuat, kamu bisa menarik perhatian perekrut dan memberikan bukti konkret tentang kemampuan kamu dalam menyelesaikan proyek-proyek data science. Ini juga dapat menjadi cara bagimu untuk memperluas jaringan profesional dengan berbagi portofolio hasil karyamu secara online melalui platform seperti LinkedIn atau GitHub.


Yuk mulai perjalanan kamu menjadi seorang data scientist dengan belajar analisis data secara komprehensif bersama DQLab. DQLab sebagai platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT siap membantu kamu menggeluti karir di industri data. 


Metode HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang ramah pemula juga membantu kamu untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif! Tunggu apa lagi? sign up sekarang 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