Portofolio Data Science dengan Visualisasi Heatmap

Portofolio data science dapat dibuat dengan berbagai bentuk dan visualisasi yang menarik. Mulai dari heatmap, scatterplot, line charts, pie charts, dan masih banyak lagi. Setiap bentuk visualisasi yang dipilih dalam membuat portofolio data science tentu menawarkan keuntungan masing-masing.

Misalnya, line charts dipilih karena mampu menunjukkan perubahan data dari waktu ke waktu lebih jelas. Line charts sangat berguna untuk memvisualisasikan tren, fluktuasi, dan pola dalam dataset yang berbasis waktu, seperti data penjualan bulanan atau perubahan harga saham harian.

Selain lebih berfokus ke data numerik, kamu juga menggunakan bentuk visualisasi dengan memperlihatkan distribusi data untuk deteksi pola, anomali, dan konsentrasi data. Hal ini bisa kamu pakai dengan jalan visualisasi heatmap. Heatmap membantu dalam mengidentifikasi area dengan intensitas tinggi atau rendah dalam dataset, sehingga mempermudah penemuan tren dan anomali yang mungkin tidak terlihat dalam tabel data biasa.

Nah, lalu apa keuntungan membuat portofolio data science dengan menggunakan visualisasi heatmap? Artikel ini akan mencoba untuk menjawab rasa penasaran kamu. So, simak lebih lanjut yuk sahabat DQLab!

1. Lebih Mudah dalam Identifikasi Anomali dan Outlier

Visualisasi dalam bentuk heatmap memiliki keuntungan yakni lebih mudah dalam mengidentifikasi anomali atau outlier dalam data. Hal ini bisa dideteksi dari warna yang berbeda sehingga praktisi data dapat lebih mudah menandai data yang menyimpang dari pola umum.

Dengan menggunakan heatmap, perbedaan nilai yang signifikan akan langsung terlihat melalui perubahan warna yang mencolok, memungkinkan identifikasi cepat terhadap area yang memerlukan perhatian lebih lanjut. Ini tidak hanya membantu dalam pembersihan data, tetapi juga dalam analisis lebih lanjut untuk memahami penyebab anomali tersebut dan mengambil langkah-langkah korektif yang diperlukan.

Sumber Gambar: Displayr

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

2. Fleksibilitas dalam Berbagai Domain

Visualisasi heatmap dinilai lebih fleksibel apabila diterapkan dalam berbagai domain. Baik itu dalam bidang bioteknologi untuk analisis genetik, studi lingkungan untuk memetakan suhu atau polusi, digital marketing untuk menganalisis perilaku pengguna dan potensi klik, bidang kesehatan untuk melacak penyebaran penyakit, atau keuangan untuk mengidentifikasi tren pasar dan risiko.

Fleksibilitas ini memungkinkan heatmap digunakan oleh profesional dari berbagai industri untuk mengkomunikasikan data secara efektif dan menarik, serta untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan pemahaman visual yang mendalam tentang data yang mereka miliki.

3. Memudahkan Interpretasi Data Kompleks

Heatmap memungkinkan data kompleks sehingga dapat divisualisasikan dengan cara yang lebih sederhana. Dengan kombinasi warna yang memiliki nilai berbeda, heatmap lebih memudahkan pembaca untuk segera mengenali pola, tren, dan anomali dalam dataset besar. Hal ini tentu berguna dalam mengomunikasikan informasi penting tanpa memerlukan pemahaman mendalam soal teknik statistik

Sumber Gambar: Seaborn

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

4. Lebih Mudah dalam Mengkomunikasikan Data

Seorang data scientist yang efektif tak hanya pandai dalam menganalisis data. Namun juga mampu mengomunikasikan hasil analisis tersebut dengan detail kepada orang lain. Apalagi bagi seseorang yang tidak memiliki latar belakang bidang IT. Melalui penggunaan visualisasi heatmap, data scientist dapat menyajikan informasi kompleks dengan cara yang lebih mudah dipahami.

Warna dan pola yang digunakan dalam heatmap membantu audiens untuk dengan cepat mengidentifikasi tren, korelasi, dan anomali dalam data. Ini tidak hanya membuat presentasi data lebih menarik tetapi juga memastikan bahwa pesan penting tersampaikan dengan jelas dan efektif kepada audiens yang lebih luas.

Sekarang, kamu tak perlu khawatir lagi karena visualisasi data heatmap bisa kamu jadikan sebagai salah satu cara untuk membuat portofolio data science. Dengan menggunakan heatmap, kamu dapat menyajikan data kompleks dalam bentuk yang lebih mudah dipahami dan menarik perhatian. Misalnya, kamu bisa menunjukkan pola distribusi data, korelasi antar variabel, atau tren tertentu dalam dataset.

Selain itu, kemampuanmu dalam membuat visualisasi seperti ini akan menunjukkan keahlianmu dalam analisis data dan penggunaan alat-alat visualisasi yang relevan dalam dunia data science. Ini tentu akan menjadi nilai tambah yang signifikan saat melamar pekerjaan atau proyek dalam bidang data science. 

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