Rekomendasi Project untuk Portfolio Data Scientist

Salah satu pertanyaan yang terlintas dari rekruter Data Scientist ketika menanyakan kepada kandidatnya saat interview adalah apa hal menarik yang kamu temukan dari sebuah data? Untuk menjawab pertanyaan ini kuncinya ada pada kasus yang ingin kalian angkat dalam sebuah portofolio data. Kalaupun kamu sudah punya banyak pengalaman dalam mengerjakan proyek data pastinya tidak akan ada kesulitan ketika kamu menjawab pertanyaan ini. 

Disana kandidat akan banyak menceritakan tentang kasus-kasus apa saja yang diangkat dan dimasukkan dalam portofolio data. Mulai dari latar belakangnya seperti apa, variabel yang dipakai dalam kasus tersebut apa saja dan lain-lain. Kemudian mereka akan menyimpulkan hal menarik apa yang sudah ditemukan dari serangkaian proses panjang tahapan analisis data yang sudah dilalui untuk diceritakan kepada rekruter.

Lalu, bagaimana dengan pemula data yang belum ada pengalaman sebelumnya di bidang data? Pastinya akan kebingungan dalam menjabarkan kasus-kasusnya. Apalagi kasus yang ada di dalam project Data Scientist ini juga penting karena rekruter akan melihat alur berpikir kita dalam menyelesaikan masalah dan tools apa saja yang digunakan dalam proses analisis. 

Kira-kira dari kalian apakah sudah kepikiran hunting project untuk portofolio Data Scientist belum? Kali ini DQLab akan berikan sederetan inspirasi project yang bisa kamu gunakan dalam portofolio Data Scientist. Penasaran kan? Yuk simak terus artikelnya dibawah ini dan baca sampai habis ya!

1. Proyek Analisis Sentimen pada Twitter

Analisis sentimen adalah sebuah bidang yang berasal dari Natural Language Processing (NLP) yang biasa membangun sebuah sistem untuk bisa mengenali dan mengekstrasi opini dalam bentuk teks.

Informasi dalam bentuk teks ini sudah banyak ditemukan di dalam internet seperti dalam format forum, blog, media sosial, dan juga situs berisi review. Dengan adanya analisis sentimen ini, informasi yang tadinya tidak memiliki struktur yang benar dapat diubah dengan mudah menjadi sebuah data yang lebih terstruktur lagi.

Nah, salah satu contohnya kalian bisa membuat project tentang analisis sentiment pada Twitter seperti berikut:

• Tujuan: Menganalisis pandangan pengguna Twitter tentang sebuah produk atau merek tertentu untuk membantu perusahaan dalam mengembangkan strategi pemasaran mereka.

• Metode: Menggunakan API Twitter untuk mengumpulkan tweet yang mencantumkan nama merek atau produk tertentu, membersihkan data, kemudian menerapkan teknik pemrosesan bahasa alami (natural language processing) untuk mengidentifikasi sentimen pada tweet tersebut (positif, negatif, atau netral). Kemudian melakukan analisis statistik untuk menentukan kecenderungan sentimen pada tweet.

• Hasil: Dapat ditemukan kecenderungan sentimen pada tweet terkait merek atau produk yang dianalisis. Misalnya, apakah pengguna cenderung memberikan sentimen positif atau negatif terkait layanan pelanggan, kualitas produk, atau harga. Dengan mengetahui kecenderungan sentimen pada tweet, perusahaan dapat mengoptimalkan strategi pemasaran mereka untuk meningkatkan loyalitas pelanggan dan keuntungan.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Proyek Prediksi Kepuasan Pelanggan

Layanan pelanggan adalah titik kontak pertama bagi pengguna dan sarana umum untuk mengungkapkan ketidakpuasan. Ini berisi informasi berharga yang dapat kita gunakan untuk meningkatkan layanan atau produk bisnis.

Namun, catatan layanan pelanggan berisi berbagai faktor yang tidak bergantung pada emosi, seperti perbedaan pembicara, kualitas suara, dan sebagainya, yang mengurangi kemampuan pengenalan emosi ucapan. Inilah pentingnya Data Scientist menerapkan ilmu data yang ia ketahui.

Berikut adalah contoh portofolio Data Scientist tentang Prediksi Kepuasan Pelanggan:

• Deskripsi Proyek: Tujuan dari proyek ini adalah untuk membangun model Machine Learning yang dapat memprediksi kepuasan pelanggan suatu perusahaan berdasarkan fitur-fitur yang ada.

• Sumber Data: Data yang digunakan adalah data survei kepuasan pelanggan suatu perusahaan, yang terdiri dari beberapa fitur seperti umur pelanggan, jenis kelamin, pendapatan, jenis produk yang digunakan, dan lainnya.

• Hasil: Proyek ini menghasilkan informasi tentang fitur-fitur yang paling relevan dalam memprediksi kepuasan pelanggan adalah umur pelanggan, jenis produk yang digunakan, dan pengalaman pelanggan dalam menggunakan produk tersebut.

Dengan adanya model Machine Learning yang dapat memprediksi kepuasan pelanggan, perusahaan dapat meningkatkan kualitas produk dan pelayanan, sehingga dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan juga meningkatkan loyalitas pelanggan.

3. Proyek Segmentasi Pelanggan

Segmentasi pelanggan adalah strategi mengelompokkan pelanggan ke dalam kelompok/segmen yang berbeda berdasarkan kriteria tertentu.

Persaingan usaha yang ketat mengharuskan perusahaan untuk selalu mampu memahami sebuah pasar yang terus berkembang. Salah satu faktor dominan yang mempengaruhi perkembangan pasar adalah pelanggan.

Bagi kalian yang ingin menjadi seorang Data Scientist dan berencana untuk melamar di ranah industri marketing, kalian bisa coba untuk membuat portofolio dalam Data Science in Marketing.

• Deskripsi Proyek: Tujuan dari proyek ini adalah untuk melakukan segmentasi pelanggan suatu perusahaan berdasarkan karakteristik pelanggan, sehingga perusahaan dapat memahami profil pelanggan dan melakukan strategi pemasaran yang tepat.

• Sumber Data: Data yang digunakan adalah data transaksi pelanggan suatu perusahaan, yang terdiri dari beberapa variabel seperti umur pelanggan, jenis produk yang dibeli, frekuensi pembelian, nilai transaksi, dan lainnya.

• Hasil: Dengan adanya segmentasi pelanggan yang jelas, perusahaan dapat memahami profil pelanggan dan melakukan strategi pemasaran yang tepat untuk masing-masing kelompok pelanggan. Hal ini dapat meningkatkan efektivitas pemasaran, mengoptimalkan pengelolaan inventaris, dan juga meningkatkan loyalitas pelanggan.

  
  

4. Proyek Pengoptimalan Harga

Menjual produk dengan harga yang tepat, tidak hanya untuk pelanggan tetapi juga untuk pengecer atau produsen adalah tugas penting. Harga tidak hanya harus mencakup biaya untuk membuat produk tetapi juga harus memperhitungkan kemampuan pelanggan untuk membayar produk tersebut sambil tetap mempertimbangkan harga pesaing untuk mendorong keuntungan.

Berikut adalah contoh portofolio Data Scientist tentang Pengoptimalan Harga:

• Deskripsi Proyek: Tujuan dari proyek ini adalah untuk mengoptimalkan harga produk suatu perusahaan sehingga dapat meningkatkan profitabilitas perusahaan.

• Sumber Data: Data yang digunakan adalah data historis transaksi penjualan produk perusahaan yang mencakup informasi harga, jumlah penjualan, dan variabel lain yang relevan.

• Hasil: Dengan adanya model pengoptimalan harga yang akurat, perusahaan dapat menetapkan harga yang tepat untuk setiap produknya, sehingga dapat meningkatkan profitabilitas perusahaan. Hal ini dapat membantu perusahaan dalam bersaing di pasar yang semakin kompetitif.

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

Selain project yang sudah disebutkan di atas, DQLab juga telah menyediakan banyak project yang bisa kamu gunakan untuk membangun portfolio data mu. Kamu bisa memulai proses menjadi Data Scientist dengan belajar di DQLab.

DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.

Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!