Tutorial Portfolio Data Science Rapi dan Terstruktur

Portfolio Data Science merupakan salah satu senjata yang bisa digunakan untuk membuat kita terlihat menarik dimata recruiter. Dalam portfolio tersebut akan menampilkan hasil pekerjaan yang sudah pernah dikerjakan sebelumnya.

Tujuan adanya portfolio ini adalah agar para recruiter atau user yakin dengan kemampuan yang kita miliki. Karena dari hasil project yang telah dikerjakan sebelumnya, mereka akan bisa menilai apakah kita capable atau tidak untuk menempati posisi yang ada.

Ada baiknya portfolio Data Science dibuat dalam bentuk yang rapi dan terstruktur. Hal ini berguna agar audience yang melihat portfolio kita bisa memahami apa yang ada di dalam portfolio dengan mudah.

Selain itu, portfolio yang rapi dan terstruktur juga bisa menjadi cara untuk menunjukkan bahwa kita memiliki skill yang baik dalam hal komunikasi dan mengorganisasi informasi yang penting. Dalam artikel ini akan dibahas mengenai tips dan trik yang bisa dicoba untuk membuat portofolio menjadi rapi dan terstruktur.

Yuk, lihat pembahasannya!

1. Fokus pada Kualitas, Bukan Kuantitas

Saat pertama membangun portfolio data, terkadang kita terlalu khawatir karena kita hanya pernah mengerjakan sedikit project. Padahal kuantitas bukanlah yang terpenting. Sebaliknya, kita harus memfokuskan diri pada kualitas project data yang ingin kita tampilkan.

Kita bisa memilih project yang benar-benar mewakili skill yang kita miliki serta bisa mencerminkan hal yang kita minati. Selain itu, pastikan juga jika setiap project memiliki tujuan yang jelas dan bisa memberikan informasi yang berharga.

Sehingga meskipun project yang ditampilkan tidaklah banyak, namun kualitas yang ada bisa memberikan nilai tambah.

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

2. Buat Narasi yang Jelas

Untuk membuat portfolio data menjadi lebih rapi dan terstruktur, kita bisa membuat narasi yang jelas untuk setiap project yang ada dalam portfolio. Misalkan dengan membuat deskripsi singkat yang bisa menjelaskan permasalahan yang ingin diselesaikan, kemudian langkah-langkah apa saja yang diambil untuk menyelesaikan project tersebut, serta hasil yang didapatkan.

Dengan membuat narasi yang jelas akan membuat para audiens memahami konteks dan dampak dari project yang kita buat. Kita juga bisa menambahkan ilustrasi visual, seperti grafik atau plot data, untuk membuat narasi lebih menarik.

3. Penempatan Project yang Terstruktur

Tips selanjutnya adalah kita bisa membuat portfolio yang memiliki struktur yang terorganisir. Setiap project yang dimasukkan ke dalam portfolio data bisa dikelompokkan berdasarkan jenis atau topiknya. Selain itu, kita bisa membuat kategori yang jelas dan mengurutkannya berdasarkan tingkat kompleksitasnya.

Pastikan setiap project data memiliki judul yang jelas dan deskripsi singkat. Hal ini akan membantu pengunjung untuk menavigasi portfolio yang kita miliki dengan mudah dan menemukan proyek yang sesuai dengan minat atau kebutuhan mereka.

4. Tunjukkan Perkembangan yang Terjadi

Sebuah portfolio Data Science yang baik bisa dijadikan cerminan untuk menggambarkan perkembangan kita sebagai seorang profesional. Jadi, pastikan untuk menunjukkan perjalanan kita. Kita bisa mulai dengan mencantumkan project-project data yang pernah kita kerjakan di awal karier, serta project data yang menunjukkan kemampuan terupdate yang kita miliki.

Hal ini bisa memberikan gambaran yang jelas tentang kemajuan yang kita alami dan komitmen kita dalam memperluas keterampilan dan pengetahuan.

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

Portfolio yang kuat akan membantu mu untuk mendapatkan perhatian di pasar kerja yang kompetitif serta untuk membuktikan kemampuan mu sebagai seorang Data Scientist yang berbakat. Jangan lupa untuk memperbarui dan memperluas portfolio tersebut secara teratur seiring dengan perkembangan karier mu. Kamu bisa memulai langkah awal membuat portfolio Data Science dengan mempelajari Data Science bersama DQLab. 

DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri