Rekomendasi Studi Kasus Portofolio Data Analyst

Ketika ingin melamar posisi data analyst, salah satu hal yang perlu dipersiapkan adalah kasus yang diangkat dalam portofolio data analyst. Di dalam portofolio data analyst terdapat kasus yang ingin dikulik oleh calon kandidat dan membahasnya lebih lanjut. Dengan mencantumkan kasus yang ingin kita angkat dalam portofolio data analyst kita, rekruter akan melihat seberapa besar keingintahuan kita untuk mempelajari, mendalami dan mengatasi permasalahan yang ada dalam case tersebut. 

Pastinya rekruter juga tidak ingin kandidatnya asal-asalan dalam memaparkan fenomena yang diangkat. Pastikan kamu tidak asal pilih-pilih kasus dan harus menguasai betul jangan sampai kamu tidak paham dengan kasusnya. Dengan demikian rekruter juga akan percaya dengan apa yang kamu sampaikan 

Bagi kamu yang ingin belajar terkait data analysis dan ingin banting setir ke industri data, membangun portofolio data adalah salah satu bekal yang kamu mulai cicil dari sekarang. Portofolio bisa dipakai untuk unjuk gigi calon kandidat ke rekruter terkait dengan keahlian dan kemampuan yang berhubungan dengan profesi data analyst. kesempatan agar rekruter makin terpikat dengan usaha dan kerja keras kamu. Rekruter juga merasa senang apabila kandidatnya menyertakan portofolio data sebagai dokumen pendukung selain CV. 

Hal ini dikarenakan rekruter berpikiran bahwa sang kandidat memiliki pengalaman yang cukup dan sudah teruji kompetensinya melalui case study yang telah dikerjakan. Buat kalian yang masih bingung untuk mencari kasus yang ingin diangkat dalam portofolio data analyst. Semoga bisa jadi referensi kamu ya!

1. TikTok Review Sentiment Analysis

Pada tahun 2021, TikTok merupakan salah satu media sosial terpopuler yang berhasil mencuri perhatian netizen daripada tahun-tahun sebelumnya. Berdasarkan lansiran dari Cloudflare, TikTok pertama kali mendapat posisi teratas selama sehari untuk pertama kalinya pada 17 Februari 2021. Sempat turun beberapa hari kemudian, TikTok kembali berada di posisi teratas sebagai situs terpopuler tahun 2021. Kamu bisa angkat kasus TikTok untuk dibahas lebih lanjut dalam portofolio data. Namun kali ini kita bahas lebih spesifik terkait dengan ulasan pengguna aplikasi Tiktok melalui analisis sentimen. 

Berdasarkan definisinya, sentiment analysis merupakan proses menganalisis teks digital untuk menentukan apakah nada emosional pesan tersebut termasuk dalam positif, negatif ataupun netral. Apalagi perusahaan memiliki data dalam volume besar seperti email, transkrip obrolan ataupun transkrip chat dari sesama pengguna, komentar, suka hingga ulasan.

Dalam studi kasus ini, kita akan menganalisis ulasan yang diberikan pengguna dalam media sosial TikTok. Beberapa poin yang bisa kalian cari tahu jika kamu tertarik untuk mengangkat kasus TikTok Review Sentiment Analysis. 

• Bagaimana persentase ulasan yang diberikan oleh pengguna aplikasi TikTok?

• Bagaimana kecenderungan sentimen opini yang diberikan oleh pengguna TikTok?

• Jenis kata apa yang sering muncul untuk ulasan positif yang diberikan oleh pengguna aplikasi TikTok?

Berdasarkan hasil analisis sentimen, 75,7 persen pengguna memberikan ulasan bintang lima pada aplikasi media sosial TIkTok. Sedangkan 12,1 persen pengguna justru lebih memilih untuk memberikan ulasan berupa bintang satu. Selanjutnya, analisis sentimen ini dibagi ke dalam tiga kuadran berupa opini positif, negatif maupun netral. Kecenderungan opini positif yang diberikan pengguna pada aplikasi TikTok memunculkan sejumlah kata yang sering muncul yaitu good app, nice app, love app, best app. Kecenderungan tersebut ditandai dengan frasa kata yang semakin besar. Selengkapnya kamu bisa lihat disini untuk studi kasusnya terkait TikTok Review Sentiment Analysis.

Baca Juga: Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

2. Salary Prediction with Machine Learning

Di Indonesia, isu tentang gaji karyawan belakangan ini menjadi isu yang menarik untuk dibahas. Pasalnya gaji karyawan telah tertuang dalam UMR atau Upah Minimum Regional yang setiap daerahnya memiliki besaran nilai yang berbeda-beda. Banyak orang yang beranggapan bahwa gaji karyawan yang bekerja di kota-kota besar memiliki rasio lebih besar bila dibandingkan dengan karyawan yang bekerja di kota lainnya. 

Ada juga yang menyimpulkan bahwa pengalaman kerja karyawan punya pengaruh terhadap gaji karyawan. Pengalaman kerja lebih dari 5 tahun (jabatan setingkat kepala maupun manajer) memiliki gaji lebih besar daripada seseorang yang masih berada dalam tahap entry-level. 

Pertanyaannya adalah apakah benar begitu? Nah kamu bahas dan coba gali lebih dalam untuk dimasukkan ke portofolio data analyst. Berdasarkan hasil analisis, terdapat hubungan linear sempurna antara pengalaman kerja dengan gaji yang mereka terima. Semakin besar pengalaman karyawan maka semakin besar juga gaji yang diterima. Selengkapnya kamu bisa lihat disini untuk studi kasusnya terkait Salary Prediction with Machine Learning.

3. Weather Forecasting

Ramalan cuaca merupakan perkiraan keadaan cuaca di suatu daerah maupun wilayah yang ada di Indonesia. Sejalan dengan adanya peralihan musim dari musim kemarau ke musim penghujan, adanya bencana hidrometeorologi dan gencarnya mitigasi bencana membuat informasi mengenai ramalan cuaca menjadi sebuah perhatian khusus bagi masyarakat untuk selalu waspada dan antisipasi apabila ada peringatan dini yang terjadi di berbagai lokasi. 

Di Indonesia, ada suatu badan yang menaungi hal meterologi dan setiap harinya menginformasikan terkait ramalan cuaca yaitu Badan Meterologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Studi kasus terkait dengan prediksi atau ramalan cuaca bisa kamu jadikan sebagai bahan referensi dalam menyusun portofolio data analyst. Selengkapnya kamu bisa lihat disini untuk studi kasusnya terkait Weather Forecasting.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya

4. A Walk Into Sensory Science

Project keempat yang bisa kalian jadikan sebagai portofolio data analyst adalah Data Science Project: A Walk Into Sensory Science yang. Pada modul 'A Walk Into Sensory Science' ini anda akan mempelajari metode analisis data untuk studi kasus riset data sensoris di industri pangan dengan menggunakan R. Dengan menyelesaikan modul ini, kalian akan mengenal ilmu sensoris dan manfaatnya, mengetahui kategori riset sensoris di industri pangan, mengenal istilah umum dan prosedur dalam riset sensoris, melakukan analisis univariat untuk mengamati atribut sensoris sampai membuat interpretasi dan simpulan dari analisis data riset sensoris. 

Module Data Science Project: A Walk Into Sensory Science adalah modul project data science yang disediakan DQLab sebagai bahan untuk pembuatan portofolio data yang bisa kalian gunakan untuk melamar pekerjaan. Modul ini terdiri dari 4 chapters dan 43 sub chapters. Kalian bisa akses modulnya langsung dengan subscribe ke premium dari akun DQLab. Selanjutnya, kita akan bahas masing-masing chapter yang ada pada modul “Data Science Project: A Walk Into Sensory Science”. 

Di chapter pertama, kamu akan mengenal tentang ilmu sensoris. Chapter kedua, Setelah mempelajari sedikit teori mengenai ilmu sensoris, sekarang mari kita belajar sedikit lebih dalam mengenai analisis data riset sensoris. Anda akan diajak melakukan analisis data untuk mempelajari karakteristik sensoris produk cokelat komersial. Pada chapter ketiga kalian akan melakukan analisis data riset sensoris menggunakan SenseHub. Terakhir berisi ringkasan alias summary.

5. COVID-19 World Vaccination Progress Analysis

Program Vaksinasi atau Imunisasi bertujuan untuk membuat sistem kekebalan tubuh seseorang mampu mengenali dan dengan cepat melawan bakteri atau virus yang disebabkan oleh penyebab infeksi. Tujuan yang ingin dicapai dengan pemberian vaksin COVID-19 adalah menurunnya angka kesakitan dan angka kematian akibat virus ini. Vaksinasi dinilai sebagai salah satu usaha untuk mengurangi dan mencegah rantai penularan COVID-19. 

Menganalisis bagaimana progress program vaksinasi COVID-19 cukup menarik untuk dijadikan ide proyek data analysis. Jika Anda tertarik untuk mengangkat topik progress vaksinasi COVID-19, Anda bisa menggunakan referensi dataset berikut: COVID-19 World Vaccination Progress Dataset. Dataset tersebut dikumpulkan dari situs Our World Data.

DQLab punya solusinya untuk kamu. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. 

Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Isi form dibawah ini untuk sign up ya!

Penulis: Reyvan Maulid