Tutorial Portfolio Data Science yang Memikat

Di tengah persaingan kerja yang semakin ketat seperti sekarang, profesi data science tidak hanya membutuhkan CV yang menarik, tapi juga portfolio yang berbeda dengan kandidat lainnya. Kalian perlu membuktikan alasan mengapa perlu dipertimbangkan untuk menjadi tim data di perusahaan tersebut.

Berikut akan diberikan sejumlah tips yang membuat portfolio data science memikat recruiter. Mulai dari pertimbangan proyek yang harus disertakan hingga pentingnya akses mudah pada proyek yang kalian kerjakan. Dengan menerapkan tips-tips ini, peluang diterima juga akan semakin besar.

1. Pilih Proyek yang Relevan dengan Perusahaan

Memilih proyek yang relevan dengan perusahaan merupakan langkah penting dalam membuat portofolio data science yang memikat recruiter. Proyek yang relevan tidak hanya menunjukkan pemahaman mendalam tentang kebutuhan dan tantangan spesifik yang dihadapi oleh industri atau perusahaan yang dituju, tetapi juga mencerminkan keterampilan dan pengetahuan yang langsung dapat diaplikasikan.

Ini juga menjadi sinyal bagi rekruter kalau kalian tidak hanya memiliki kemampuan analisis yang kuat, tetapi juga memiliki pemahaman strategis tentang cara menerapkan solusi data science untuk mengatasi masalah konkret yang dihadapi oleh perusahaan tersebut. Dengan memilih proyek yang sesuai dengan konteks bisnis perusahaan, kalian tidak hanya menarik perhatian recruiter tetapi juga menunjukkan dapat memberikan kontribusi yang bernilai.

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

2. Buat Desain Sesuai Identitas Perusahaan

Desain yang konsisten dengan identitas visual perusahaan, termasuk warna, logo, dan elemen desain lainnya, menciptakan keterhubungan visual yang langsung dengan citra merek perusahaan. Ini menunjukkan kepada recruiter kalau kalian memahami nilai dan budaya perusahaan. Desain yang sesuai dengan identitas perusahaan juga menciptakan kesan kalian telah mempertimbangkan dengan serius bagaimana presentasi diri kalian akan diterima di dalam perusahaan tersebut, menggambarkan tingkat profesionalisme dan keseriusan kalian terhadap pekerjaan.

Selain itu, desain yang memperhatikan identitas perusahaan dapat membantu menciptakan kesan visual yang kuat. Ketika recruiter melihat portofolio Anda, elemen desain yang konsisten dengan merek perusahaan dapat memudahkan mereka mengingat dan mengidentifikasi kembali profil kalian di antara berbagai kandidat lainnya. Hal ini dapat memberikan keuntungan tambahan selama proses seleksi, karena menciptakan kesan dan membangun keterkaitan antara kemampuan teknis dengan budaya dan nilai perusahaan.

3. Tunjukkan Hasil Analisis yang Solutif

Menunjukkan hasil analisis yang solutif dalam portofolio data science memberikan bukti langsung tentang dampak nyata dari keterampilan dan pengetahuan data science yang kalian miliki. Rekruter mencari bukti kalau kalian tidak hanya dapat melakukan analisis data dengan cermat, tetapi juga dapat menghasilkan solusi yang memberikan nilai tambah secara konkret.

Dengan menyajikan hasil analisis yang solutif, kalian menunjukkan kemampuan untuk mengidentifikasi permasalahan, mengembangkan model atau strategi analisis yang tepat, dan menghasilkan rekomendasi atau solusi yang dapat diimplementasikan untuk meningkatkan keputusan bisnis atau menyelesaikan tantangan yang dihadapi oleh perusahaan.

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

4. Pastikan Proyek Mudah Diakses

Memastikan bahwa proyek-proyek dalam portofolio data science mudah diakses adalah langkah penting untuk meningkatkan visibilitas portofolio kalian. Recruiter sering memiliki waktu terbatas untuk mengevaluasi kandidat, dan kemudahan akses ke proyek-proyek kalian dapat menjadi langkah efektif agar recruiter sempat melihat proyek yang kalian lampirkan.

Memastikan keterbacaan proyek juga berarti menyediakan dokumentasi yang jelas. Misalnya dalam GitHub, di bagian README tuliskan secara rinci penjelasan mengenai tujuan proyek, langkah-langkah yang diambil, serta hasil yang dicapai. Dengan memberikan panduan yang terperinci, kalian memastikan bahwa rekruter dapat dengan mudah memahami konteks dan dampak dari setiap proyek yang disertakan dalam portofolio.

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