PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 3 Jam 52 Menit 5 Detik

5 Contoh Studi Kasus yang Ada di Bootcamp Python DQLab

Belajar Data Science di Rumah 01-Juli-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-01-2024-07-01-212435_x_Thumbnail800.jpg

Bootcamp Python sering kali menawarkan berbagai proyek studi kasus untuk membantu peserta dalam memahami dan menerapkan keterampilan pemrograman mereka dalam masalah-masalah real case. Studi kasus ini mencakup berbagai topik mulai dari analisis data hingga pembelajaran mesin. Berikut lima contoh studi kasus yang umum ditemukan di Bootcamp Python.


1. Analisis Penjualan

Python

Analisis penjualan adalah salah satu studi kasus yang sering ditemukan di Bootcamp Python. Dalam proyek ini, peserta belajar untuk mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data penjualan dari berbagai sumber. Misalnya, bekerja dengan dataset penjualan dari sebuah toko ritel yang mencakup informasi tentang produk, harga, jumlah terjual, dan tanggal penjualan. Tujuan dari analisis ini adalah untuk mengidentifikasi tren penjualan, pola musiman, dan produk paling populer.


Dengan menggunakan teknik visualisasi data seperti grafik garis dan bar chart, peserta dapat memberikan insight yang berguna bagi perusahaan untuk mengoptimalkan strategi penjualan mereka. Selain itu, analisis penjualan ini juga dapat melibatkan penggunaan teknik statistik untuk membuat kesimpulan yang lebih mendalam mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi penjualan.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Prediksi Harga Rumah

Python

Berikutnya ada permasalahan prediksi harga rumah, proyek yang sangat relevan di bidang real estat. Dalam proyek ini, peserta bootcamp menggunakan dataset yang berisi informasi tentang rumah, seperti lokasi, luas tanah, jumlah kamar tidur, jumlah kamar mandi, dan tahun dibangun. Tujuan dari proyek ini adalah untuk membangun model prediksi yang dapat memperkirakan harga jual rumah berdasarkan karakteristik tersebut.


Peserta belajar untuk melakukan eksplorasi data, mengatasi missing value, dan memilih fitur yang paling relevan. Setelah itu, mereka menggunakan algoritma regresi linier atau regresi decision tree untuk membangun model prediksi. Evaluasi model dilakukan dengan menggunakan metrik seperti Mean Absolute Error (MAE) atau Root Mean Squared Error (RMSE) untuk memastikan akurasi prediksi.


Dengan proyek ini, peserta bisa memahami pentingnya pemilihan fitur dan evaluasi model dalam machine learning.


3. Analisis Sentimen

Analisis sentimen adalah teknik yang digunakan untuk menentukan sikap atau emosi dari teks yang diberikan, seperti ulasan produk, tweet, atau komentar media sosial. Studi kasus ini sangat berguna dalam bidang pemasaran dan layanan pelanggan. Di Bootcamp Python, peserta belajar untuk mengumpulkan data teks dari berbagai sumber, membersihkannya, dan kemudian menganalisis sentimen menggunakan NLP.


Proyek ini sering kali melibatkan penggunaan pustaka seperti NLTK atau SpaCy untuk tugas tokenisasi, penghapusan stop words, dan stemming. Setelah teks diproses, peserta dapat membangun model klasifikasi sentimen menggunakan algoritma seperti Naive Bayes atau Support Vector Machines (SVM).


Dengan analisis sentimen, perusahaan dapat memahami persepsi pelanggan terhadap produk mereka, mengidentifikasi masalah potensial, dan merespons dengan lebih efektif terhadap umpan balik negatif.


4. Peramalan Permintaan Produk

Python

Peramalan permintaan produk adalah studi kasus penting bagi perusahaan yang ingin mengelola persediaan dengan lebih efisien. Dalam proyek ini, peserta bootcamp bekerja dengan data historis penjualan untuk memprediksi permintaan di masa mendatang. Dataset bisa mencakup informasi seperti jumlah penjualan harian, harga produk, promosi, dan faktor musiman.


Peserta menggunakan teknik analisis deret waktu, seperti model ARIMA atau model LSTM untuk membuat prediksi. Proyek ini mengajarkan peserta cara menangani data yang bersifat serial, mengatasi tren dan musiman, serta melakukan evaluasi model dengan menggunakan metrik seperti Mean Squared Error (MSE) atau Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Dengan prediksi yang akurat, perusahaan dapat mengoptimalkan persediaan, mengurangi biaya penyimpanan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memastikan ketersediaan produk.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


5. Sistem Rekomendasi Film

Python

Sistem rekomendasi film adalah salah satu aplikasi menarik dari machine learning yang sering digunakan oleh platform streaming seperti Netflix. Dalam studi kasus ini, peserta bootcamp belajar untuk membangun sistem rekomendasi yang dapat menyarankan film kepada pengguna berdasarkan preferensi mereka. Dataset yang digunakan berisi informasi tentang film, ulasan pengguna, dan rating yang diberikan.


Terdapat dua pendekatan utama yang dapat dipelajari peserta, yaitu sistem berbasis konten dan sistem berbasis kolaboratif. Sistem berbasis konten menggunakan fitur film, seperti genre, sutradara, dan aktor, untuk memberikan rekomendasi. Sebaliknya, sistem berbasis kolaboratif menggunakan perilaku dan preferensi pengguna lain yang serupa untuk memberikan rekomendasi. Peserta bootcamp dapat menggunakan library seperti Scikit-learn atau TensorFlow untuk membangun model rekomendasi ini.


Tertarik untuk mempelajari semua studi kasus di atas? Yuk langsung ikut program Bootcamp Live Class yang disediakan DQLab. Live Class adalah salah satu metode pembelajaran paling tepat yang ditawarkan DQLab agar Sahabat DQ bisa mulai belajar Python.


Tidak hanya Python, bahkan di sini kalian juga bisa belajar SQL yang juga menunjang pemahaman kalian di bidang data science. Apa saja manfaat mengikuti Live Class ini?

  • Variatif dan komplit. Variatif karena terdiri dari kelas pemula sampai advance. Komplit karena tidak hanya belajar teori tapi juga praktik. 

  • Materi dan rekaman dapat diakses selamanya.

  • Mendapatkan dukungan dari awal. Live Class memberikan kelas persiapan untuk memastikan kalian siap mengikuti kelas

  • Dibimbing dengan mentor berpengalaman.

  • Mendapatkan komunitas baru yang saling mendukung.


Selain bootcamp di atas, kalian juga bisa loh meningkatkan pemahaman kalian dalam menerapkan Python untuk sejumlah studi kasus yang ada di perusahaan. DQLab juga memilki modul belajar online yang akan membantu kalian menerapkan kemampuan tersebut secara bervariasi. Apa keunggulan modul belajar online DQLab?

  • Terintegrasi dengan Chat GPT yang membantu menjelaskan konsep serta coding yang tepat jika ada error

  • Dapat diakses kapanpun dan dimanapun

  • Dilengkapi Live Code Editor sehingga praktis tanpa perlu aplikasi tambahan


Tunggu apalagi? Yuk segera daftarkan diri kalian untuk ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python dan nikmati semua manfaat di atas!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login