Cara Bangun Portfolio Data Science Khusus Pemula
Membangun portofolio data science yang solid adalah langkah penting untuk menonjolkan keahlian kita dalam bidang data science. Di era digital saat ini, portofolio yang baik tidak hanya menunjukkan kemampuan teknis yang dimiliki, tetapi juga kemampuan untuk menyelesaikan masalah nyata yang relevan dengan industri.
Data science, dengan cakupan luas terkait teknik dan alat yang digunakan, memerlukan demonstrasi praktis dari keahlian yang tidak bisa hanya dicerminkan melalui sertifikat atau resume.
Portofolio yang efektif harus mencakup berbagai proyek yang menampilkan pemahaman mendalam tentang analisis data, pemodelan statistik, machine learning, visualisasi data, dan kemampuan untuk mengkomunikasikan hasil secara jelas dan efektif.
Setiap proyek dalam portofolio data science harus menggambarkan siklus penuh dari pengumpulan data, pembersihan data, analisis, interpretasi hasil, hingga implementasi solusi. Hal ini akan memberikan bukti konkret kepada perekrut atau klien potensial bahwa kita memiliki kemampuan untuk mengaplikasikan teori ke dalam praktik dan menghadapi tantangan yang ada dalam dunia nyata.
Faktanya, membuat portfolio data science cukup tricky. Pada artikel ini, DQLab akan memberikan bocoran mengenai empat cara untuk membangun portofolio data science yang menonjol. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Proyek Analisis Data dari Dunia Nyata
Proyek analisis data dari dunia nyata adalah inti dari portofolio data science. Kita bisa mulai dengan mencari dataset yang relevan dari berbagai sumber seperti Kaggle, UCI Machine Learning Repository, atau dataset terbuka lainnya. Berikut beberapa langkah yang bisa kita ikuti. Pertama, tentukan masalah atau pertanyaan yang ingin kita jawab dengan data yang ada.
Misalnya, "Bagaimana prediksi harga rumah di kota X?" atau "Apa faktor utama yang mempengaruhi churn pelanggan di industri Y?". kedua, lakukan eksplorasi data secara mendalam untuk memahami struktur dan karakteristik data. Bersihkan data dari missing values, outliers, atau inkonsistensi lainnya.
Ketiga, terapkan berbagai algoritma machine learning yang sesuai dengan masalah yang dihadapi, seperti regresi linear untuk prediksi harga rumah atau klasifikasi untuk prediksi churn pelanggan. Dan terakhir, gunakan visualisasi data untuk menyajikan hasil analisis kita dengan jelas. Jelaskan temuan dan bagaimana solusi yang kita tawarkan dapat membantu menyelesaikan masalah yang diidentifikasi.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Kontribusi ke Proyek Open Source
Kontribusi ke proyek open source menunjukkan bahwa kita tidak hanya memiliki keterampilan teknis, tetapi juga kemampuan untuk bekerja dalam tim dan berkontribusi pada komunitas. Berikut beberapa cara untuk mulai berkontribusi pada proyek open source.
Pertama, cari proyek open source yang berhubungan dengan data science atau machine learning di platform seperti GitHub. Kedua, kita bisa mulai dengan kontribusi kecil seperti memperbaiki bug, meningkatkan dokumentasi, atau menambahkan fitur kecil.
Hal ini akan membantu kita memahami struktur proyek dan cara kerjanya. Setelah kita merasa nyaman, coba berikan kontribusi yang lebih besar seperti mengimplementasikan algoritma baru atau meningkatkan performa model yang ada.
3. Blogging dan Menulis Artikel Teknikal
Menulis artikel teknikal atau blogging tentang pengalaman dan proyek data science adalah cara yang efektif untuk membagikan pengetahuan dan meningkatkan profil profesional kita. Berikut beberapa tips yang bisa kamu terapkan untuk menulis portfolio di blog atau artikel pribadi. Pertama, tulis topik yang kita pahami dengan baik dan yang dapat memberikan nilai tambah bagi pembaca.
Contohnya bisa berupa tutorial, studi kasus, atau panduan langkah demi langkah. Sertakan grafik, diagram, dan visualisasi data lainnya untuk memperjelas poin-poin. Terakhir, publikasikan artikel di platform yang relevan seperti Medium, Towards Data Science, atau blog pribadi. Bagikan juga di media sosial dan komunitas data science untuk menjangkau audiens yang lebih luas.
4. Mengikuti Kompetisi Data Science
Mengikuti kompetisi data science seperti yang diadakan oleh Kaggle atau DrivenData adalah cara yang baik untuk menguji keterampilan kita dan belajar dari komunitas global. Berikut beberapa langkah untuk sukses dalam kompetisi.
Pertama, mulai dengan kompetisi yang kita rasa nyaman dan tertarik untuk dikerjakan. Kedua, bergabunglah dengan tim atau bentuk tim sendiri untuk mendapatkan perspektif yang lebih beragam dan berbagi beban kerja. Ketiga, luangkan waktu untuk memahami dan membersihkan data sebelum menerapkan model. Jangan lupa untuk mencoba berbagai algoritma dan teknik untuk meningkatkan performa model kita.
Jangan lupa untuk melakukan cross-validation untuk menghindari overfitting. Terakhir, manfaatkan forum diskusi dan notebook yang dibagikan oleh peserta lain untuk belajar strategi dan teknik baru.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Dengan demikian, membangun portofolio yang kuat bukan hanya tentang menampilkan kemampuan teknis, tetapi juga tentang menceritakan kisah bagaimana kita menggunakan keterampilan tersebut untuk memecahkan masalah yang signifikan. Portofolio yang dirancang dengan baik akan menjadi alat yang kuat dalam upaya kita untuk memasuki atau mengembangkan karier di bidang data science.
Yuk kerjakan berbagai proyek dari DQLab untuk bekal membuat portfolio data science menarik! 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