JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
1 Hari 16 Jam 9 Menit 21 Detik

5 Inspirasi Project Data Analyst dalam Bidang Geomatika

Belajar Data Science di Rumah 17-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-03-2023-12-15-150358_x_Thumbnail800.jpg

Salah satu elemen yang tidak kalah penting dalam membuat portofolio adalah project data analyst. Project yang terdapat dalam portofolio data bagaikan jantung dari seluruh elemen yang ada. Project data analyst memuat berbagai kasus dan permasalahan yang perlu kamu selesaikan menggunakan algoritma data science dan melibatkan berbagai konteks seperti penjelasan tentang latar belakang project dan bidang studi apa yang ingin kamu jadikan sebagai sorotan dalam pembahasan di portofolio data analyst kamu.


Jika kamu masih kebingungan dalam menentukan topik apa yang bisa kamu jadikan sebagai inspirasi dalam membuat portofolio data analyst, siapa tahu bidang geomatika adalah topik yang bisa kamu pilih.


Bidang geomatika adalah bidang ilmu yang menggabungkan geografi (pengetahuan tentang bumi dan fenomena di permukaannya) dengan teknologi informasi (pengolahan, analisis, dan visualisasi data). Secara lebih spesifik, geomatika fokus pada pemanfaatan teknologi informasi untuk mengelola, menganalisis, dan memahami data geografis.


Ini mencakup pengumpulan, pengolahan, analisis, dan interpretasi informasi geografis menggunakan berbagai alat dan teknik. Daripada kamu semakin penasaran dengan project apa saja yang bisa dikerjakan ketika kamu mengambil topik geomatika sebagai project data analyst kamu, kamu bisa ikuti dan kepoin artikel berikut ini sahabat DQLab!


1. Analisis Perubahan Tutupan Lahan

Inspirasi project data analyst yang bisa kamu coba jika ingin mengangkat topik geomatika adalah analisis perubahan tutupan lahan. Analisis perubahan tutupan lahan adalah pendekatan yang melibatkan penggunaan data geografis, termasuk citra satelit dan peta digital, untuk memahami bagaimana tutupan lahan suatu wilayah berubah seiring waktu 

Data Analyst

Sumber Gambar: Universe Today


Proyek ini tidak hanya dapat memberikan wawasan tentang evolusi geografis suatu wilayah, tetapi juga dapat membantu dalam pengambilan keputusan untuk pelestarian lingkungan, perencanaan perkotaan yang berkelanjutan, dan pengelolaan sumber daya alam secara efektif.


Analisis perubahan tutupan lahan memainkan peran penting dalam pemahaman kita tentang dampak aktivitas manusia terhadap ekosistem dan membantu dalam merancang solusi berbasis data untuk tantangan lingkungan.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Pemetaan Kepadatan Penduduk

Inspirasi project yang kedua yaitu pemetaan kepadatan penduduk. Disini kamu bisa melakukan pemetaan lebih mendalam tentang analisis data berupa populasi penduduk beserta faktor pendukungnya melalui data geografis.


Proyek ini dapat memberikan wawasan mendalam tentang distribusi dan dinamika populasi di suatu wilayah, membantu pemerintah dan organisasi non-pemerintah dalam merancang kebijakan yang lebih tepat sasaran dan berkelanjutan. Selain itu, pemetaan kepadatan penduduk juga dapat menjadi landasan penting untuk perencanaan pembangunan wilayah dan distribusi sumber daya.


3. Optimasi Rute Logistik

Inspirasi project ketiga yang bisa kamu pilih adalah optimasi rute logistik. Analisis optimasi rute logistik adalah proyek data analyst yang dapat memberikan dampak signifikan pada efisiensi operasional dan penghematan biaya dalam manajemen rantai pasokan. Kamu bisa mengembangkan model optimasi rute menggunakan algoritma seperti algoritma pencarian terarah untuk menemukan rute terpendek atau tercepat. 


Parameter yang kamu pertimbangkan dalam mengerjakan proyek ini adalah waktu tempuh, biaya perjalanan, biaya bahan bakar, batasan kilometer dan lain-lain. Proyek ini dapat membantu perusahaan logistik atau distributor untuk meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya pengiriman, dan memberikan layanan yang lebih andal kepada pelanggan. Dengan memanfaatkan data geografis dan teknik analisis data, proyek ini dapat memberikan solusi yang terukur dan berkelanjutan dalam pengelolaan rantai pasokan.


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya


4. Analisis Kualitas Udara Kota

Polusi udara yang sempat melanda Ibukota membuat kondisi udara juga tidak baik-baik saja. Isu ini tentunya bisa kamu angkat juga dalam project data analyst di bidang geomatika. Proyek ini tidak hanya akan memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang polusi udara, tetapi juga dapat memberikan dasar bagi stakeholder dalam melakukan pengambilan keputusan untuk merancang dan mengimplementasikan langkah-langkah yang efektif dalam mengatasi isu lingkungan yang kritis ini.


5. Analisis Risiko Bencana Alam

Inspirasi project yang terakhir yaitu kamu bisa mengambil analisis risiko bencana alam. Disini kamu bisa menggabungkan data cuaca, topografi, dan seismik untuk mengevaluasi risiko bencana alam di suatu wilayah. Dalam project yang akan kamu ajarkan nanti, kamu bisa memetakan dan mengidentifikasi zona-zona dengan risiko tinggi dengan menggunakan model prediktif.


Selain itu, kamu juga bisa lampirkan data raster dan vektor berupa peta risiko bencana dan merekomendasikan langkah-langkah mitigasi berbasis lokasi agar dapat mengantisipasi lebih dini akan adanya bencana yang timbul suatu saat di lokasi terdampak.

Data Analyst

Sumber Gambar: OpenEdition Journals


Sahabat DQ tentu yakin untuk terbiasa menghindari kesalahan tersebut, adalah dengan terus berlatih. Semakin sering kita menyelesaikan beragam project, semakin sering pula kita memperbaiki kemampuan kita. Kalian bisa mulai melatih diri dengan menyelesaikan ragam project data analyst di DQLab


Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?


  • 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 jadilah ahli dalam menyampaikan insight data dengan mengikuti  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login