Tutorial Portfolio Data Science dengan Google Colab

Data science adalah ilmu yang memerlukan keahlian khusus dalam mengolah dan menganalisis data agar menghasilkan insight yang dapat dijadikan sebagai acuan pengambilan keputusan di masa depan. Oleh karena itu, penting bagi para data enthusiast untuk memiliki portfolio sebagai alat menunjukkan keterampilan kalian di bidang data. Menariknya, sekarang ada banyak platform yang bisa digunakan untuk membuat portfolio.

Salah satu portfolio data science yang ramah bagi pemula adalah Google Colab. Selain bersifat open-source dan gratis, platform ini juga mudah untuk dibagikan. Jadi, kalian bisa fokus untuk menghasilkan portfolio berkualitas tanpa harus pusing dengan hal teknis. Lalu bagaimana cara membuat portfolio di Colab? Langsung simak caranya di sini!

1. Mengapa Portfolio Data Science Penting?

Portofolio dalam bidang data science diperlukan karena mencerminkan kemampuan praktis dan keahlian seorang profesional di bidang data. Sebuah portofolio yang kuat dapat memberikan bukti konkret tentang keterampilan seorang praktisi. Portfolio dapat mencakup proyek-proyek yang telah diselesaikan, baik secara individu maupun dalam tim, dan mungkin mencakup berbagai aspek seperti analisis eksploratif, pemodelan prediktif, dan visualisasi data.

Sedangkan bagi pemula, portofolio diperlukan untuk menarik recruiter. Seiring dengan meningkatnya permintaan untuk ahli data science, perusahaan cenderung mencari bukti konkret tentang kemampuan dan pengalaman kandidat. Sebuah portofolio yang baik dapat menjadi alat yang efektif untuk menyajikan hasil kerja sebelumnya, memperlihatkan pemikiran kritis, dan memberikan gambaran yang jelas tentang kemampuan praktis kalian dalam menyelesaikan tantangan analisis data.

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

2. Mengenal Google Colab

Ada banyak cara untuk membuat portfolio data science. Salah satunya melalui google colab. Colab memberikan akses gratis ke sumber daya komputasi berbasis cloud, yang memungkinkan pengguna untuk menjalankan kode Python dan notebook Jupyter tanpa perlu menginstal atau mengkonfigurasi lingkungan lokal.

Sehingga membuatnya lebih mudah untuk dibagikan secara online melalui GitHub atau platform lainnya. Colab juga mendukung integrasi dengan Google Drive, memudahkan penyimpanan dan berbagi dataset, file, dan notebook secara efisien.

Keuntungan lainnya, Colab dapat digunakan untuk membuat dokumentasi interaktif, dengan kemampuan menyisipkan visualisasi, grafik, dan penjelasan di dalam notebook. Hal ini membantu dalam menjelaskan pendekatan analisis data dan hasil secara lebih jelas.

Selain itu, Colab dapat digunakan untuk mengakses dan menganalisis data secara real-time, mengintegrasikan algoritma machine learning, dan menciptakan visualisasi yang menarik. Dengan menggunakan Google Colab, kalian dapat mengembangkan proyek-proyek data science dengan mudah, mengorganisirnya dalam bentuk notebook yang dapat diakses secara online.

3. Cara Buat Portfolio di Google Colab

Membuat portfolio data science di Google Colab melibatkan beberapa langkah dasar. Beberapa di antaranya yaitu:

3.1 Buat notebook

Buka Google Colab di browser. Buat notebook baru dengan mengklik "File" -> "New Notebook" atau "File" -> "Upload Notebook" jika kalian memiliki notebook yang sudah ada.

3.2 Tulis code

Tulis atau salin kode Python ke dalam sel-sel notebook. Pastikan untuk menyertakan komentar yang jelas dan penjelasan tentang setiap langkah atau analisis yang kalian lakukan. Gunakan sel Markdown untuk menyisipkan teks, penjelasan, atau visualisasi yang mendukung.

3.3 Tambahkan visualisasi

Gunakan library seperti Matplotlib atau Seaborn untuk membuat visualisasi data yang informatif. Sisipkan grafik, diagram, atau gambar untuk memperkuat hasil analisis.

3.4 Simpan dan bagikan

Simpan notebook di Google Drive atau unduh sebagai file .ipynb. Bagikan notebook secara publik melalui GitHub atau platform lainnya. Kalian dapat menggunakan GitHub sebagai repositori untuk menyimpan dan berbagi portofolio.

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

4. Rekomendasi Platform Buat Portfolio Lainnya

Selain Google Colab, kalian juga bisa menggunakan beberapa rekomendasi platform lainnya. GitHub adalah salah satu platform terpopuler untuk menyimpan dan berbagi proyek data science. Dengan menggunakan GitHub, kalian dapat membuat repositori untuk setiap proyek, menyertakan notebook Jupyter, kode, dataset, dan dokumentasi proyek secara terstruktur. GitHub Pages juga dapat digunakan untuk membuat situs web statis yang menampilkan portofolio kalian.

Selanjutnya, ada Kaggle yang merupakan platform data science yang tidak hanya menyediakan kompetisi tetapi juga ruang untuk menyimpan dan berbagi kernel. Kernel di Kaggle adalah notebook Jupyter yang dapat digunakan untuk menunjukkan keahlian analisis data dan pemodelan. Portofolio di Kaggle dapat terhubung dengan proyek-proyek yang telah kalian kerjakan selama berpartisipasi dalam kompetisi atau eksplorasi data di platform ini.

LinkedIn juga merupakan tempat yang populer untuk membagikan portofolio data science. Kalian dapat menulis dan membagikan artikel, posting, atau dokumen langsung di profil LinkedIn. Dengan menyertakan link ke proyek-proyek atau notebook yang disimpan di GitHub atau platform lainnya, kalian dapat memberikan gambaran yang lebih luas tentang keterampilan dan pencapaian kalian dalam bidang data science. LinkedIn juga menyediakan fitur "Featured" yang memungkinkan kalian menunjukkan proyek-proyek unggulan di bagian atas profil.

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 : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya