Tonjolkan Kredibilitas dalam Portofolio Data Science

Portofolio data science merupakan salah satu alat yang penting untuk kita tunjukkan sebagai bukti kredensial seseorang memiliki kemampuan secara teknis dalam bidang data science. Sejatinya, portofolio menggambarkan kemampuan pelamar secara utuh mulai dari bagaimana mengumpulkan data, mengolah, menganalisis, dan menyajikan hasil serta temuan yang diperoleh untuk mendapatkan insight yang bermanfaat maupun actionable diterapkan dalam pengambilan keputusan bisnis.

Portofolio data science digunakan sebagai show off dan memamerkan kualitas seorang pelamar sebelum nantinya memasuki dunia kerja yang sesungguhnya. Portofolio ini dapat digunakan untuk menunjukkan kredibilitas Anda kepada calon pemberi kerja, klien potensial, atau rekan sekerja.

Salah satu hal yang seringkali menjadi poin penting dalam portofolio data science adalah menonjolkan kredibilitas. Menonjolkan kredibilitas dalam portofolio data science adalah suatu usaha untuk membuktikan kepada orang lain, seperti calon pemberi kerja atau rekan sekerja, bahwa Anda memiliki keahlian yang solid dalam bidang data science.

Ingatlah bahwa tujuan utama dari portofolio data science Anda adalah untuk menunjukkan kemampuan Anda dalam tindakan, bukan hanya dalam kata-kata. Oleh karena itu, pastikan bahwa setiap elemen dalam portofolio Anda mendukung klaim kredibilitas Anda sebagai seorang praktisi data science yang kompeten.

Maka dari itu, menunjukkan kredibilitas sangat penting sebagai langkah dalam show off portofolio data science kepada HRD. Berikut adalah pentingnya menunjukkan kredibilitas dalam hal portofolio data science, simak selengkapnya yuk sahabat DQLab!

1. Proyek Berkualitas Tinggi

Setiap proyek dalam portofolio harus memiliki deskripsi yang jelas. Hal ini mencakup tujuan proyek, tantangan yang dihadapi, dan masalah yang ingin dipecahkan. Dalam proyek yang dikerjakan tentunya seorang kandidat harus bisa menjelaskan tindak-tanduk (alur dan kerangka pemikiran).

Pilih proyek-proyek yang relevan dengan bidang yang Anda minati atau pekerjaan yang Anda inginkan. Proyek ini harus menunjukkan keterampilan dan pengetahuan yang relevan dengan posisi yang Anda tuju. 

Dengan memilih proyek-proyek yang berkaitan dengan posisi yang dilamar, tentunya anda bisa menunjukkan kredibilitas sebagai seorang kandidat yang menguasai jenis proyek tertentu.Deskripsikan proyek-proyek Anda dengan jelas dan terinci. Jelaskan tantangan yang Anda hadapi, pendekatan yang Anda ambil, data yang Anda gunakan, metode analisis, serta hasil dan kesimpulan yang Anda peroleh.

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

2. Dokumentasi yang Lengkap

Dokumentasi yang lengkap dalam portofolio data science adalah kunci untuk memastikan bahwa proyek-proyek Anda dapat dipahami dan direproduksi oleh orang lain. Dokumentasi yang baik juga membantu memperkuat kredibilitas Anda sebagai seorang praktisi data science yang profesional.

Setiap proyek dalam portofolio Anda harus memiliki deskripsi yang jelas. Ini mencakup tujuan proyek, konteksnya, dan masalah yang hendak diselesaikan. Deskripsi ini harus memberikan pemahaman singkat tentang apa yang akan ditemui oleh pembaca.

Sumber Gambar: Raspberry PI

Dokumentasi yang lengkap memastikan bahwa proyek Anda dapat dimengerti dan dinilai oleh orang lain, serta memberikan gambaran yang jelas tentang kemampuan Anda dalam mengelola proyek data science. Hal ini penting untuk membangun kredibilitas Anda dalam komunitas data science dan untuk memberikan kontribusi yang berarti kepada calon pemberi kerja atau rekan sekerja.

3. Reproducible Analysis

Reproducible analysis (analisis yang dapat direproduksi) adalah konsep penting dalam dunia data science dan penelitian ilmiah. Ini mengacu pada praktik membuat analisis data yang dapat diulang dengan mudah oleh orang lain, baik untuk memverifikasi hasil atau untuk membangun lebih lanjut atas pekerjaan yang telah dilakukan.

Dengan membuat analisis yang dapat direproduksi, Anda memberikan transparansi penuh terhadap metode, data, dan proses yang Anda gunakan. Orang lain dapat dengan mudah memahami langkah-langkah yang Anda ambil dalam analisis Anda.

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

4. Visualisasi Data yang Efektif

Visualisasi yang baik dapat membantu Anda mengkomunikasikan temuan atau wawasan dari analisis data dengan cara yang jelas dan kuat. Ini memungkinkan Anda untuk menjelaskan hasil Anda kepada pemangku kepentingan atau audiens yang mungkin tidak memiliki pengetahuan teknis yang mendalam.

Kemampuan untuk membuat visualisasi data yang efektif mencerminkan kemampuan Anda dalam mengkomunikasikan hasil analisis dengan baik. Ini adalah aspek penting dalam membangun kredibilitas Anda dalam bidang data science.

Sumber Gambar: The New Stack

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: Reyvan Maulid