Tips Portofolio Data Science yang Sangat Menarik User
Di dunia data science, portofolio adalah alat penting untuk menunjukkan keterampilan, pengalaman, dan potensi kita kepada calon pemberi kerja atau klien. Sebagai cerminan dari kemampuan kita, portofolio memberikan gambaran yang jelas tentang bagaimana kita menerapkan ilmu data science untuk menyelesaikan tantangan dan masalah di dunia nyata. Portofolio yang baik tidak hanya sekadar menampilkan proyek-proyek yang telah selesai, tetapi juga menggambarkan proses berpikir kita, pendekatan yang digunakan, serta solusi yang dihasilkan.
Portofolio data science dapat menjadi bukti konkret atas keahlian kita dalam berbagai teknik analisis, visualisasi data, hingga pembuatan model prediktif. Dengan menyusun portofolio yang menarik dan terstruktur, kita dapat menunjukkan nilai tambah yang kita bawa kepada calon pemberi kerja atau klien, sekaligus membedakan diri di tengah persaingan yang semakin ketat di industri data science.
Sayangnya, membuat portfolio cukup tricky. Ada banyak aspek yang harus dipertimbangkan dalam penyusunannya. Hal ini menyebabkan tidak sedikit orang kebingungan untuk mencantumkan hal apa saja di portfolio data science miliknya. Pada artikel ini, DQLab akan memberikan tips dan langkah-langkah efektif untuk membuat portofolio data science yang menarik. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Pilih Proyek yang Relevan dan Beragam
Portofolio harus mencerminkan kemampuan kita di berbagai aspek data science, termasuk pengolahan data, analisis, machine learning, dan visualisasi data.
Beberapa contoh proyek yang bisa disertakan adalah analisis data exploratif yang digunakan untuk menunjukkan bagaimana kita membersihkan dan menganalisis dataset untuk menemukan wawasan, model prediktif misalnya, model untuk memprediksi penjualan atau klasifikasi sentimen dari ulasan pelanggan, proyek machine learning seperti membangun model clustering untuk segmentasi pelanggan atau rekomendasi produk, dan sertakan dashboard interaktif menggunakan tools seperti Tableau, Power BI, atau Dash untuk membuat visualisasi yang mudah dipahami.
Tips sederhana yang bisa dilakukan adalah kita bisa memanfaatkan dataset publik seperti dari Kaggle, UCI Machine Learning Repository, atau dataset open-source lainnya. Jika kamu masih bingung harus memulai dari mana, kamu bisa coba mengerjakan modul dari DQLab berikut ini dan memasukkannya ke dalam portfolio kamu.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Tampilkan Proses, Bukan Hanya Hasil
Calon pemberi kerja ingin melihat bagaimana kita mendekati suatu masalah, bukan hanya hasil akhirnya. Oleh karena itu, pastikan untuk mendokumentasikan proses kita dengan jelas, termasuk mendefinisikan masalah yang ingin diselesaikan, menunjukkan langkah-langkah seperti pembersihan data, pengisian nilai yang hilang, atau transformasi data, menjelaskan alasan memilih algoritma tertentu dan bagaimana kita menyesuaikan parameter, dam menggunakan matrik evaluasi seperti akurasi, F1-score, atau RMSE untuk mengukur performa model.
Contohnya, kita bisa menggunakan notebook Jupyter atau Google Collab untuk mendokumentasikan kode dan visualisasi dalam satu tempat.
3. Fokus pada Kualitas Visualisasi
Visualisasi yang jelas dan informatif adalah elemen penting dalam portofolio data science. Pastikan visualisasi kita mudah dipahami dan menyampaikan informasi utama. Untuk membuat visualisasi yang berkualitas, kita bisa menggunakan library seperti Matplotlib, Seaborn, atau Plotly untuk membuat grafik.
Jangan lupa untuk menyertakan peta jika proyek kita melibatkan data geografis, menggunakan alat seperti Folium atau Geopandas. Terkahir yang sering terlupakan adalah menambahkan anotasi atau penjelasan pada grafik untuk memberikan konteks kepada pembaca.
Jika kamu masih bingung bagaimana cara membuat visualisasi data dengan library-library ‘canggih’ tersebut. Kamu bisa mengeksplorasi librarynya dahulu dengan modul dari DQLab berikut ini.
4. Buat Repositori GitHub yang Terorganisasi
GitHub adalah platform populer untuk berbagi portofolio data science. Agar lebih mudah, kita perlu mengelola repositori dengan cara mengatur folder untuk data, notebook, dan dokumen pendukung lainnya, menyertakan deskripsi proyek, teknologi yang digunakan, dan langkah untuk mereplikasi hasil kita menggunakan fitur README, dan menambahkan komentar pada script code untuk memudahkan orang lain memahami alur kerja kita. Hal ini biasa dikenal dengan dokumentasi kode.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Portofolio data science yang baik adalah cerminan dari keahlian dan kreativitas kita. Dengan memilih proyek yang relevan, mendokumentasikan proses kerja, dan memanfaatkan platform profesional, kita dapat menciptakan portofolio yang tidak hanya menarik perhatian tetapi juga membuka peluang karier yang lebih luas. Mulailah dengan proyek sederhana dan terus tingkatkan portofolio seiring waktu!
Yuk pelajari berbagai alogirtma data science dan toolsnya dari modul DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K