4 Ide Project Data Menarik untuk Portfolio Data Science
Portfolio Data Science merupakan salah satu komponen penting yang harus dimiliki jika kita tertarik untuk apply pekerjaan di bidang data. Selain CV (Curriculum Vitae) yang akan menjelaskan background dan pengalaman yang kita miliki, portfolio data juga bisa dijadikan sebagai alat untuk menarik minat recruiter. Portfolio data ini berguna untuk menunjukkan sejauh mana kita bisa menyelesaikan berbagai permasalahan yang ada.
Pada dasarnya, portfolio data merupakan kumpulan pekerjaan yang berhubungan dengan Data Science yang pernah kita kerjakan sebelumnya. Dari portfolio data itu, recruiter akan melihat bagaimana cara kita dalam menyelesaikan masalah, cara analisis data, serta bagaimana kita membuat keputusan dari hasil analisis yang telah dilakukan.
Dalam artikel ini akan dibahas beberapa contoh ide project data untuk membuat portfolio Data Science yang bisa dicoba untuk menarik minat recruiter. Yuk, simak pembahasannya!
1. Analisis Sentimen dengan Emosi Wajah
Contoh project pertama yang bisa dimasukkan dalam portfolio data adalah analisis sentimen dengan memanfaatkan emosi wajah. Analisis ini akan memanfaatkan pemrosesan citra dan analisis sentimen untuk menilai ekspresi wajah yang ada pada gambar. Emosi yang bisa dideteksi meliputi emosi senang, sedih, marah, atau bahkan kecewa.
Tentunya untuk menentukan setiap emosi, kita akan membutuhkan data terdahulu yang bisa digunakan oleh komputer untuk belajar. Selanjutnya analisis sentimen bisa disajikan berdasarkan emosi yang terdeteksi.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Prediksi Pemakaian Energi Berbasis Cuaca
Contoh ide lain yang bisa dicoba adalah prediksi konsumsi energi berdasarkan cuaca yang sedang terjadi. Untuk membuat project ini, kita harus mengumpulkan data cuaca dan konsumsi energi dari berbagai sumber. Setelah data tersebut didapatkan, kita bisa membangun model prediktif guna melakukan prediksi atau peramalan pemakaian energi berdasarkan prakiraan cuaca. Dari hasil analisis tersebut, kita bisa memberikan rekomendasi penggunaan energi agar lebih efisien.
3. Analisis Pengaruh Faktor Ekonomi terhadap Pasar Saham
Project data selanjutnya yang bisa dibuat adalah melihat analisis pengaruh faktor ekonomi dalam pasar saham. Untuk bisa membuat project ini, kita perlu mengumpulkan data ekonomi seperti GDP, tingkat pengangguran, dan inflasi. Hal-hal yang perlu dianalisis tentunya berupa dampak dari faktor-faktor yang mungkin terjadi terhadap kinerja pasar saham. Selain itu, kita juga bisa membuat model prediktif untuk meramalkan pergerakan pasar saham berdasarkan variabel ekonomi.
4. Deteksi Kecurangan Keuangan menggunakan Machine Learning
Kecurangan dalam bidang finansial bukanlah hal yang baru. Kita bisa memanfaatkan hal ini untuk menjadi project data, dimana kita bisa mendeteksi kecurangan tersebut dengan menggunakan Machine Learning untuk melihat pola keuangan yang mencurigakan. Kita bisa membangun model untuk mendeteksi transaksi keuangan yang tidak wajar atau potensial kecurangan. Agar hasil analisis menjadi lebih informatif, kita bisa menyajikan hasil analisis tersebut dalam bentuk visualisasi.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Algoritma dalam Data Science merupakan pilar utama untuk proses analisis data. Algoritma ini digunakan oleh para praktisi data untuk menggali nilai dari data, memahami kompleksitas informasi, dan membuat keputusan yang berdasarkan bukti. Dengan terus berkembangnya teknologi dan peningkatan dalam bidang Data Science, peran algoritma dalam mendorong inovasi dan solusi cerdas di dunia Data Science akan terus dibutuhkan. Kamu bisa memulai proses penggunaan algoritma 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