Tips Bangun Portofolio dari Belajar Data Scientist Otodidak

Seiring dengan peran Data Scientist yang kini makin digandrungi oleh para Gen Z dan millenilas, semakin banyak juga para pemula yang belajar secara otodidak, ada satu tantangan besar yang harus dihadapi: bagaimana cara menunjukkan keahlian mereka tanpa latar belakang akademis formal? Nah, di sinilah portofolio menjadi kunci utama.

Portofolio bukan sekadar kumpulan proyek acak, melainkan cerminan nyata dari keahlian dan cara berpikir kamu sebagai seorang data scientist. Bagi pembelajar otodidak, portofolio adalah cara terbaik untuk menarik perhatian perusahaan dan membuktikan bahwa kamu punya keterampilan yang relevan. Selain itu, dengan portofolio, kamu bisa menunjukkan hasil nyata dari kemampuanmu dalam bekerja dengan data, sesuatu yang jauh lebih menarik ketimbang sekadar menyebutkan skill di CV.

Lalu, bagaimana cara membangun portofolio yang kuat dan menarik, terutama bagi kamu yang belajar data science secara mandiri? Yuk, kita bahas bersama!

1. Kenapa Portofolio Penting untuk Data Scientist? 

Dalam dunia data science, memiliki portofolio bukan lagi sekadar nilai tambah, melainkan sebuah keharusan. Portofolio menunjukkan kepada perekrut atau perusahaan bahwa kamu tidak hanya paham teori, tapi juga mampu menerapkan keterampilan tersebut dalam proyek nyata.

Untuk pembelajar otodidak, hal ini sangat penting, karena banyak dari kamu mungkin tidak memiliki gelar formal di bidang data science atau statistik.

Sumber: Tableau

Portofolio adalah cara terbaik untuk menonjolkan keahlian teknis seperti pengolahan data, machine learning, dan visualisasi data. Lebih dari itu, portofolio juga menunjukkan bagaimana kamu berpikir dan memecahkan masalah. Daripada sekadar menulis di CV bahwa kamu menguasai Python atau SQL, portofolio memberikan bukti nyata tentang bagaimana kamu menggunakan alat-alat tersebut untuk menyelesaikan masalah dunia nyata.

Bagi para perekrut, portofolio sering kali menjadi faktor penentu saat mereka mencari kandidat yang mampu memberikan kontribusi langsung kepada perusahaan. Dengan portofolio yang kuat, kamu bisa memperlihatkan hasil kerja yang konkret, bukan hanya teori.

Baca juga: Mengenal Profesi Data Scientist

2. Tips Membangun Portofolio Data Scientist dari Belajar Otodidak

Berikut adalah beberapa tips yang bisa diterapkan oleh para pemula yang belajar Data Scientist secara otodidak:

a. Pilih Proyek yang Relevan 

Hal pertama yang harus kamu lakukan ketika membangun portofolio data science adalah memilih proyek yang relevan dan menarik. Ini berarti kamu harus memilih proyek yang tidak hanya menunjukkan keterampilan teknis, tetapi juga relevan dengan industri atau pekerjaan yang kamu incar. Misalnya, jika kamu tertarik dengan industri e-commerce, proyek yang menganalisis tren penjualan online atau prediksi perilaku konsumen bisa menjadi pilihan yang bagus.

Selain itu, proyek yang berhubungan dengan masalah dunia nyata lebih menarik bagi perekrut. Contohnya, kamu bisa mengambil dataset dari media sosial dan menganalisis pola percakapan atau sentimen publik terhadap suatu produk. Atau, bisa juga mencoba memprediksi harga rumah berdasarkan data geografis dan demografis. Proyek-proyek semacam ini tidak hanya menunjukkan kemampuanmu dalam pengolahan data dan machine learning, tetapi juga membuktikan bahwa kamu bisa menghadapi masalah-masalah kompleks yang terjadi di dunia nyata.

Intinya, jangan memilih proyek hanya karena mudah atau sudah tersedia template-nya. Cobalah mencari sesuatu yang membuatmu bersemangat dan sekaligus menantang kemampuanmu.

b. Buat Proyek dari Dataset Terbuka 

Kamu tidak perlu khawatir soal menemukan data untuk proyek. Ada banyak dataset terbuka yang tersedia gratis di internet. Platform seperti Kaggle, Google Dataset Search, dan UCI Machine Learning Repository menyediakan berbagai macam dataset dari berbagai bidang seperti kesehatan, keuangan, teknologi, hingga olahraga.

Sumber: KiriminAja

Pilihlah dataset yang sesuai dengan minatmu, lalu buat proyek berdasarkan data tersebut. Misalnya, kamu bisa mengambil dataset tentang perubahan iklim dan menganalisis bagaimana suhu global berubah selama beberapa dekade terakhir. Atau, kamu bisa menggunakan dataset e-commerce untuk menganalisis kebiasaan belanja pelanggan dan membuat model prediksi rekomendasi produk.

Menggunakan dataset terbuka tidak hanya membantumu mengasah keterampilan, tapi juga menunjukkan kemampuanmu untuk bekerja dengan data yang belum pernah diolah sebelumnya, yang sangat penting bagi seorang data scientist.

c. Dokumentasikan Setiap Langkah 

Setiap proyek yang kamu buat harus didokumentasikan dengan baik. Ini tidak hanya membantu orang lain memahami prosesmu, tetapi juga menunjukkan bahwa kamu bisa berpikir logis dan sistematis. Dokumentasi yang baik adalah kunci untuk portofolio yang sukses.

Cobalah menulis blog atau postingan di GitHub untuk setiap proyek yang kamu kerjakan. Jelaskan langkah-langkah yang kamu ambil, mulai dari pembersihan data, analisis eksplorasi, hingga pembuatan model machine learning. Jangan lupa untuk menyertakan kode dan hasil analisismu dalam bentuk visualisasi data, seperti grafik atau diagram, agar lebih mudah dipahami.

Dengan dokumentasi yang jelas, perekrut atau hiring manager bisa melihat alur kerja dan pemikiranmu secara lebih mendetail. Selain itu, mereka bisa lebih percaya pada kemampuan teknismu jika kamu mampu menjelaskan proyekmu dengan baik.

d. Tampilkan Skill Beragam

Di dunia data science, memiliki skill yang beragam sangat penting. Selain pemahaman dasar tentang statistik dan machine learning, kamu juga perlu menguasai beberapa alat dan bahasa pemrograman, seperti Python atau R untuk analisis data, serta SQL untuk pengelolaan basis data.

Pastikan portofolio kamu mencakup berbagai skill penting tersebut. Misalnya, tunjukkan kemampuanmu dalam memvisualisasikan data menggunakan Matplotlib atau Tableau, atau bangun model prediktif dengan scikit-learn. Semakin luas keterampilan yang kamu tunjukkan, semakin besar peluangmu untuk menarik perhatian perekrut dari berbagai industri.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

3. Platform yang Membantu Kamu Showcase Portofolio 

Setelah selesai mengerjakan proyek, langkah berikutnya adalah memamerkan hasil karyamu di tempat yang tepat. Platform seperti GitHub, LinkedIn, dan Kaggle adalah tempat yang ideal untuk mempublikasikan portofoliomu.

• GitHub: Tempat yang sempurna untuk menyimpan kode proyekmu, dokumentasi, dan menunjukkan proses kerja.

• LinkedIn: Gunakan LinkedIn untuk memamerkan proyekmu, terhubung dengan profesional lain, dan menarik perhatian perekrut.

• Kaggle: Kaggle memungkinkanmu berpartisipasi dalam kompetisi dan memamerkan skill data science-mu dengan hasil peringkat yang dapat dilihat oleh publik.

Aktif di komunitas data science juga bisa meningkatkan visibilitasmu di mata perekrut dan sesama profesional.

Tertarik untuk menjadi Data Scientist handal di era digital yang serba canggih ini, serta mengembangkan portofolio data yang outstanding untuk jenjang  karir yang lebih baik? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari