Portofolio Data Science dari Use Case (Kasus Pengguna)

Portofolio data science merupakan salah satu cara agar seorang pelamar mampu menunjukkan kemampuan dan kredibilitasnya di hadapan pihak perekrut maupun HRD. Dengan menonjolkan seluruh kebolehannya, seorang pelamar mampu mendemonstrasikan potensi dan kompetensi yang dimilikinya secara terukur. Lewat portofolio data science yang diunggah pelamar memberikan kesempatan bagi pihak HRD untuk melihat langsung bagaimana pelamar menerapkan pengetahuan dan keterampilan dalam menyelesaikan masalah nyata atau menghadapi tantangan tertentu.

Portofolio data science yang kuat akan mencerminkan pemahaman yang mendalam tentang konsep-konsep statistik, pemrograman, analisis data, dan interpretasi hasil. Selain itu, portofolio yang baik juga akan menunjukkan kemampuan untuk berkomunikasi secara efektif, bekerja dalam tim, serta kemampuan untuk menghasilkan solusi yang inovatif dan berdampak.

Salah satu jenis portofolio data science yang bisa diaplikasikan bagi calon data scientist adalah use case. Use case merupakan salah satu komponen penting yang membantu menjelaskan konteks proyek dan cara implementasi solusi yang ditawarkan dapat mengatasi masalah yang dihadapi.

Use case dalam portofolio data science merupakan deskripsi singkat atau narasi yang menjelaskan permasalahan yang dihadapi, solusi yang ditawarkan, dan dampak dari solusi tersebut. Use case membantu pemirsa untuk memahami proyek secara lebih baik, termasuk tujuan proyek, kontribusi yang diharapkan, dan cara kerja solusi yang diusulkan. 

Jika kamu bingung dengan contoh portofolio data science seperti apa yang cocok untuk use case? Simak penjelasannya di bawah yuk sahabat DQLab!

1. Deteksi Fraud dalam Bidang Keuangan

Contoh use case pertama yang bisa dijadikan sebagai bahan portofolio data science yaitu deteksi fraud dalam bidang keuangan. Belakangan ini, marak penggunaan teknologi dan transaksi keuangan digital telah memunculkan tantangan baru dalam mendeteksi penipuan atau fraud.

Dalam konteks ini, penggunaan data science menjadi sangat penting untuk mengidentifikasi pola-pola yang mencurigakan dan potensial penipuan dalam data transaksi keuangan. Use case deteksi fraud dalam bidang keuangan ini mencakup penerapan berbagai teknik analisis data seperti pemodelan prediktif, analisis anomali, dan pemrosesan bahasa alami untuk mendeteksi perilaku yang tidak wajar atau transaksi yang mencurigakan.

Sumber Gambar: Huntersure LLC

Contoh konkretnya, seorang data scientist dapat mengembangkan model machine learning yang menggunakan data historis transaksi keuangan untuk mengidentifikasi pola-pola yang berkaitan dengan transaksi penipuan. Model ini kemudian dapat diimplementasikan dalam sistem yang secara otomatis memantau dan menganalisis setiap transaksi yang terjadi secara real-time. 

Jika sistem mendeteksi adanya transaksi yang mencurigakan, seperti pola pengeluaran yang tidak biasa atau transaksi yang berbeda dari kebiasaan pengguna, maka sistem akan memberikan peringatan kepada pihak yang berwenang untuk ditindaklanjuti lebih lanjut.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Analisis Sentimen Media Sosial

Berikutnya yaitu analisis sentimen media sosial yang bisa menjadi salah satu kasus andalan dalam membuat portofolio data science. Analisis sentimen media sosial merupakan salah satu kasus yang sangat relevan dan penting dalam membuat portofolio data science. Dalam dunia yang semakin terhubung secara digital, perusahaan sangat tertarik untuk memahami bagaimana pelanggan dan masyarakat umum merespons merek, produk, layanan, dan isu tertentu di media sosial.

Dengan menggunakan teknik analisis teks dan pemrosesan bahasa alami (natural language processing/NLP), seorang praktisi data science dapat mengumpulkan, memproses, dan menganalisis besar data dari platform media sosial seperti Twitter, Facebook, atau Instagram. Kemudian, mereka dapat mengekstrak pola sentimen, tren, dan opini yang berkaitan dengan topik atau entitas tertentu. 

Dengan menampilkan analisis sentimen media sosial dalam portofolio data science mereka, seorang pelamar dapat menunjukkan kemampuan mereka dalam menghadapi data real-time yang tidak terstruktur dan menghasilkan wawasan yang berguna bagi pengambilan keputusan bisnis. Hal ini juga menunjukkan kepada perekrut atau HRD bahwa mereka memiliki kemampuan untuk menghadapi tantangan yang relevan dan aktual dalam dunia bisnis yang terus berkembang.

3. Prediksi Churn Pelanggan pada E-Commerce

Prediksi churn pelanggan pada e-commerce adalah salah satu kasus yang sering dihadapi dalam industri ini. Melalui analisis data yang cermat, kita dapat mengidentifikasi pola-pola perilaku pelanggan yang cenderung meninggalkan platform e-commerce tersebut. 

Dengan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pelanggan untuk berpindah ke pesaing atau menghentikan pembelian, perusahaan dapat mengambil langkah-langkah proaktif untuk mempertahankan pelanggan dan meningkatkan retensi. 

Sumber Gambar: Codedesign

Hal ini dapat dilakukan melalui pengembangan strategi pemasaran yang disesuaikan, peningkatan layanan pelanggan, atau bahkan penyesuaian produk dan harga. Dengan menerapkan model prediktif yang akurat, perusahaan dapat mengidentifikasi pelanggan yang berisiko tinggi churn dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mempertahankan mereka, sehingga mengurangi kerugian potensial dan meningkatkan kesehatan bisnis secara keseluruhan.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Optimasi Rute Pengiriman

Kamu bisa membuat portofolio data science dengan optimasi rute pengiriman. Menggunakan algoritma optimasi untuk mengoptimalkan rute pengiriman barang dan mengurangi biaya pengiriman. Tujuan dari proyek ini adalah untuk meningkatkan efisiensi operasional perusahaan logistik dan mengurangi biaya pengiriman. Selain itu, dalam portofolio data science dengan optimasi rute pengiriman, Kamu dapat mencakup langkah-langkah implementasi yang diambil untuk mencapai tujuan tersebut. 

Ini termasuk proses pengumpulan dan persiapan data, pemilihan dan penerapan algoritma optimasi yang sesuai, serta evaluasi kinerja solusi yang dihasilkan. Kamu juga dapat menyertakan visualisasi hasil, seperti peta rute yang dioptimalkan, grafik perbandingan biaya pengiriman sebelum dan sesudah optimisasi, dan metrik kinerja lainnya.

Membuat portofolio data science memang tidak semudah yang dibayangkan. Mungkin kalian membayangkan portofolio data science itu mudah kelihatannya, namun jika tidak menaruh konsentrasi yang tinggi akan hilang fokus dan justru tidak maksimal dalam proses pengerjaannya. 

Namun, jangan khawatir kawan. Semakin banyak pain experience yang kamu terima membuat kamu jadi makin banyak bekal dalam membangun portofolio yang outstanding.

Kalau kamu ingin mengejar karir sebagai praktisi data, kalian perlu mempersiapkan diri nih! Semua materi bisa kalian pelajari di DQLab.

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan coding yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan live code editor dan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 

Penulis: Reyvan Maulid