Project Data Analyst: Membangun Model Prediksi untuk Heart Disease
Dalam dunia data science, peran seorang Data Analyst sangat krusial dalam mengubah data menjadi informasi yang dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan. Salah satu proyek menarik yang sering dikerjakan oleh para Data Analyst adalah heart disease project, yang fokus pada analisis data kesehatan untuk memprediksi risiko penyakit jantung. Penyakit kardiovaskular (CVD) merupakan penyebab utama kematian di seluruh dunia, dengan sekitar 17,9 juta orang meninggal setiap tahun.
Proyek ini tidak hanya memberikan tantangan teknis dalam analisis dan pemodelan data, tetapi juga memberikan dampak sosial yang signifikan. Dengan mengidentifikasi individu yang berisiko tinggi terhadap penyakit jantung, Data Analyst dapat membantu dokter dalam membuat diagnosis yang lebih akurat dan tepat waktu. Dengan harapan, penanganan dini dapat mengurangi angka kematian akibat penyakit jantung yang seringkali dapat dicegah.
1. Problem: Memahami Dampak Penyakit Jantung
Penyakit kardiovaskular merupakan salah satu masalah kesehatan global yang paling mendesak, mengklaim lebih dari 4 dari 5 kematian yang disebabkan oleh serangan jantung dan stroke. Tantangan utama dalam menghadapi masalah ini adalah mengidentifikasi pasien yang paling berisiko dan memastikan mereka mendapatkan perawatan yang sesuai.
Oleh karena itu, proyek heart disease project ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi yang dapat membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit jantung lebih awal, sehingga diharapkan angka kematian dini dapat berkurang secara signifikan.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Tools dan Metode yang Digunakan
Dalam proyek ini, beberapa alat dan teknik analisis data yang digunakan mencakup Python dan library seperti Pandas dan Scikit-learn. Pandas digunakan untuk manipulasi data dan analisis awal, sementara Scikit-learn menawarkan berbagai algoritma machine learning untuk membangun model prediksi. Metode yang dipilih juga termasuk pemodelan regresi dan klasifikasi, sehingga dapat memberikan hasil yang lebih akurat dalam memprediksi risiko penyakit jantung berdasarkan fitur yang ada.
3. Analisis Data: Proses Menyeluruh untuk Mendapatkan Insight
Analisis data dilakukan dengan memeriksa dataset yang berisi berbagai fitur, seperti usia, tekanan darah, kolesterol, dan riwayat kesehatan. Data yang sudah dibersihkan dan dipersiapkan kemudian digunakan untuk membangun model prediksi. Proses ini meliputi eksplorasi data awal untuk memahami pola dan hubungan antar fitur, serta evaluasi model untuk memastikan bahwa model yang dibangun dapat memberikan prediksi yang akurat dan dapat diandalkan.
4. Hasilnya: Menciptakan Harapan Baru untuk Diagnosis Penyakit Jantung
Hasil dari proyek heart disease project ini menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mengidentifikasi individu dengan risiko tinggi terhadap penyakit jantung dengan akurasi yang signifikan. Dengan adanya model ini, dokter dapat melakukan diagnosis lebih awal dan memberikan perawatan yang diperlukan, yang pada gilirannya diharapkan dapat mengurangi angka kematian akibat penyakit jantung.
Proyek ini bukan hanya memberikan kontribusi pada dunia kesehatan, tetapi juga membuka peluang bagi Data Analyst untuk terlibat dalam proyek yang memiliki dampak positif bagi masyarakat.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Apakah Anda tertarik untuk mencoba proyek seperti heart disease project dan mengembangkan keterampilan analisis data Anda lebih jauh? Bergabunglah dengan program Bootcamp Data Analyst di DQLab! Di sini, Anda akan belajar melalui proyek nyata dan mendapatkan pengalaman berharga yang akan memperkaya portofolio Anda.
DQLab memiliki fasilitas Live Class Bootcamp Data Analyst untuk kalian yang ingin belajar secara intensif bersama praktisi handal di bidangnya. Program ini memberikan beragam manfaat seperti bonus kelas persiapan untuk mengetahui pemahaman awal peserta, bimbingan belajar dan konsultasi intensif, materi dan video yang dapat dipelajari selamanya, dan komunitas yang suportif.
Menariknya, bootcamp ini terdiri dari dua jenis yaitu:
Daftarkan diri kamu di DQLab dan mulai perjalanan karier data-mu hari ini. Jangan lewatkan kesempatan untuk belajar dengan cara yang lebih mudah dan terstruktur bersama DQLab!
Postingan Terkait
Menangkan Kompetisi Bisnis dengan Machine Learning
Pentingnya Machine Learning dalam Industri Bisnis
