3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 1 Jam 28 Menit 31 Detik

Contoh Portfolio Data Scientist Bidang Telekomunikasi

Belajar Data Science di Rumah 04-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-02-2023-12-04-163158_x_Thumbnail800.jpg

Sebagai data scientist enthusiast, kalian juga perlu menunjukkan kemampuan dalam mengerjakan sebuah proyek. Umumnya hal ini dilakukan dalam bentuk portfolio. Tujuannya agar para recruiter tertarik dan dapat mengukur apakah skill yang kalian miliki sesuai dengan kebutuhan perusahaan.


Salah satu perusahaan yang memerlukan portfolio data scientist dalam proses rekrutmen adalah bidang telekomunikasi. Sektor ini memiliki aspek bisnis yang cukup kompleks. Tidak hanya memastikan jaringan komunikasi yang diberikan lancar, tapi juga memastikan pengguna layanan tetap loyal dan menggunakan jaringan dalam jangka panjang. Berbagai aspek bisnis ini bisa kalian jadikan ide portfolio, loh!


Yuk cari tahu lebih lanjut di pembahasan berikut!


1. Prediksi Churn Pelanggan

Data Scientist

Dalam portfolio data scientist, kalian bisa mulai dengan deskripsi proyek seperti berikut ini. Mengembangkan model prediksi churn pelanggan untuk operator telekomunikasi. Analisis data pelanggan untuk mengidentifikasi pola perilaku yang berkaitan dengan pelanggan yang berhenti berlangganan.


Menerapkan model Machine Learning untuk mengidentifikasi pelanggan yang memiliki risiko tinggi untuk churn, sehingga perusahaan dapat mengambil tindakan pencegahan churn yang berdampak buruk bagi perusahaan.


Jangan lupa untuk menuliskan keahlian atau keterampilan yang diterapkan dalam proyek prediksi churn pelanggan tersebut. Misalnya, pengolahan data menggunakan Pandas dan NumPy. Eksplorasi data menggunakan Matplotlib dan Seaborn. Selanjutnya algoritma machine learning yang digunakan, misalnya Random Forest atau Logistic Regression. Jangan lupa sertakan model evaluasi yang diterapkan seperti Confusion Matrix atau ROC-AUC.


Penting untuk menuliskan hasil yang diperoleh dalam portfolio data scientist kalian. Contohnya meningkatkan akurasi prediksi churn sebesar 15%. Bisa juga mengurangi churn pelanggan sebesar 10% dengan menerapkan strategi pencegahan yang diturunkan dari hasil analisis. Hasil ini akan memberi nilai lebih karena menunjukkan adanya manfaat dari proyek yang dikerjakan.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Analisis Jaringan dan Kualitas Layanan

Data Scientist

Portfolio data scientist yang bisa kalian buat lainnya di bidang telekomunikasi adalah analisis jaringan dan kualitas layanan. Kalian bisa menuliskan deskripsi proyek kurang lebih seperti berikut ini: menganalisis data jaringan telekomunikasi untuk mengidentifikasi penyimpangan dan meningkatkan kualitas layanan. Penggunaan teknik analisis time series untuk mendeteksi anomali dalam kinerja jaringan dan menentukan faktor-faktor penyebabnya.


Umumnya, pada portfolio ini kalian perlu menuliskan beberapa keterampilan spesifik. Seperti analisis time series menggunakan ARIMA. Selanjutnya pengolahan data menggunakan Pandas. Lalu visualisasi data dengan Plotly atau Matplotlib. Jangan lupa tambahkan metode untuk mengukur kinerja pemodelan, misalnya dengan MOS.


Cantumkan dengan mendetail hasil dari proyek portfolio tersebut. Sebagai contoh mengidentifikasi dan mengatasi anomali jaringan, meningkatkan MOS sebesar 20%. Output juga bisa berupa merancang dashboard interaktif untuk pemantauan real-time kualitas layanan. Upayakan menuliskan hasil dari proyek sejelas mungkin.


3. Segmentasi Pelanggan untuk Marketing

Data Scientist

Bidang telekomunikasi juga memerlukan proses segmentasi pelanggan untuk memastikan marketing campaign yang dibuat sesuai dengan target sehingga meningkatkan penjualan. Nah, kalian bisa menggunakan proyek tersebut sebagai ide portfolio. 


Deskripsi portfolio tersebut bisa seperti berikut ini: menerapkan analisis cluster untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku penggunaan dan preferensi. Menggunakan hasil segmentasi untuk mengarahkan strategi pemasaran yang lebih sesuai, dan meningkatkan efektivitas marketing campaign.


Umumnya, untuk proyek segmentasi pelanggan kalian memerlukan analisis cluster menggunakan K-Means atau Hierarchical Clustering. Untuk pengolahan data bisa menggunakan library Python berupa Pandas. Selanjutnya untuk visualisasi data gunakan Seaborn dan Plotly. Output dari portfolio data scientist khususnya segmentasi pelanggan bisa beragam. Salah satunya seperti meningkatkan tingkat respons marketing campaign sebesar 25%.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


4. Optimasi Rute Jaringan

Data Scientist


Contoh ide portfolio data scientist berikutnya adalah optimasi rute jaringan. Kalian bisa menuliskan deskripsi seperti berikut dalam portofolio: mengoptimalkan rute jaringan untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi latensi. Menerapkan algoritma optimasi seperti Dijkstra dan algoritma genetika untuk menemukan rute tercepat dan paling efisien dalam jaringan telekomunikasi.


Seperti portfolio lainnya, jangan lupa untuk menuliskan output dari proyek tersebut. Usahakan menuliskan hasil yang bermanfaat bagi perusahaan. Misalnya Mengurangi latensi rata-rata sebesar 15% atau meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya jaringan. Kalian bisa menuliskan output lainnya yang disesuaikan dengan tujuan proyek.


Ingin mencoba membuat semua ide portfolio di atas? DQLab siap membantu! DQLab merupakan platform pembelajaran online yang berfokus pada data science. Selain menyediakan kursus dan pelatihan interaktif, situs ini juga menyediakan proyek-proyek data science yang dapat kalian kerjakan. Kalian dapat memanfaatkan studi kasus tersebut sebagai sumber inspirasi dan ide untuk portofolio. 


Platform ini juga memiliki berbagai tingkat kesulitan. Mulai dari pemula hingga tingkat lanjutan, sehingga kalian dapat memilih ide kasus yang paling sesuai dengan kemampuan kalian. Dengan mengerjakan proyek-proyek di DQLab, pasti kalian akan memperoleh pengalaman praktis dan membangun portofolio yang kuat.


Tahukah kalian kelebihan lain dari DQLab? Bahkan juga diintegrasikan dengan ChatGPT! Manfaatnya apa, ya?

  • 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 persiapkan diri untuk membuat portfolio yang menarik! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :