8 Ide Portofolio Data Science 2025, Berpotensi High-Paying?

Penjualan iPhone di pasar non-gerai mencakup transaksi yang tidak dilakukan melalui saluran resmi seperti toko Apple atau reseller resmi merupakan topik yang semakin relevan di tengah pesatnya perkembangan e-commerce dan jaringan distribusi tak resmi. Di pasar ini, iPhone sering kali dijual oleh pihak ketiga atau bahkan melalui platform daring yang tidak terafiliasi dengan Apple. Analisis penjualan di pasar ini melibatkan pengumpulan data dari sumber-sumber seperti pasar gelap (black market), platform e-commerce besar seperti Tokopedia atau Bukalapak serta analisis perilaku pembelian melalui media sosial. Pendekatan yang bisa dilakukan antara lain adalah analisis tren harga dan perbandingannya dengan harga resmi serta pengamatan terhadap preferensi konsumen dalam memilih model iPhone yang lebih terjangkau. Dalam konteks ini, peran data science sangat krusial untuk memprediksi fluktuasi harga dan potensi penjualan dengan menggunakan algoritma regresi atau clustering untuk memahami pola perilaku pasar non-gerai yang sangat dinamis dan sering kali tersembunyi.

Exploratory Data Analysis (EDA) merupakan langkah penting dalam memulai analisis data yang bertujuan untuk memahami karakteristik dasar data sebelum melakukan analisis lebih lanjut. Penerapan EDA pada dataset publik dapat membantu seorang data scientist memahami distribusi data, hubungan antar variabel, dan mengidentifikasi potensi anomali yang dapat mempengaruhi hasil analisis. Misalnya, dalam menggunakan dataset publik seperti data demografi atau data penjualan produk, seorang analis akan melakukan visualisasi, seperti histogram, box plot, dan scatter plot untuk menggali pola yang tidak terlihat. Selain itu, penggunaan teknik statistik deskriptif, seperti mean, median, dan standar deviasi, menjadi cara untuk mengukur konsistensi data dan mengetahui kesalahan yang mungkin ada. Dalam konteks EDA, penting untuk memanfaatkan berbagai tools dan libraries Python, seperti Pandas, Matplotlib, dan Seaborn untuk membantu dalam pengolahan dan visualisasi data secara mendalam.

Analisis sentimen adalah salah satu penerapan Natural Language Processing (NLP) yang bertujuan untuk memahami emosi atau opini yang terkandung dalam teks. Pada kasus tokoh pendakwah, analisis ini berfokus pada bagaimana pandangan masyarakat terhadap tokoh tersebut, apakah positif, negatif, atau netral. Lewat platform media sosial seperti Twitter atau Instagram, kamu bisa mengumpulkan data berupa komentar, cuitan, atau unggahan yang mengandung nama tokoh tersebut. Menggunakan teknik-teknik NLP seperti tokenisasi, penghapusan stopwords, dan stemming, analisis sentimen sanggup memberikan wawasan tentang opini publik. Selain itu, pendekatan machine learning seperti penggunaan model klasifikasi berbasis Support Vector Machines (SVM) atau model berbasis transformer seperti BERT dapat diterapkan untuk meningkatkan akurasi dalam memahami konotasi kompleks dalam teks yang berhubungan dengan tokoh pendakwah.

Deteksi hate speech adalah salah satu aplikasi penting dari teknologi deep learning dalam memfilter konten berbahaya di media sosial atau forum daring. Mengingat semakin banyaknya ucapan kebencian yang tersebar secara online, pendekatan deep learning menggunakan jaringan syaraf konvolusional (Convolutional Neural Networks) atau jaringan syaraf rekuren (Recurrent Neural Networks) seperti LSTM sangat efektif dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan hate speech. Proses ini dimulai dengan pre-processing data, termasuk tokenisasi dan penghilangan stopwords, kemudian membangun model deep learning untuk menganalisis teks dan menentukan apakah sebuah pernyataan mengandung kebencian atau diskriminasi. Menerapkan teknik transfer learning pada model yang telah dilatih sebelumnya, seperti BERT atau GPT, bakal meningkatkan efisiensi dan akurasi model deteksi hate speech serta mengurangi tingkat kesalahan dalam klasifikasi.

Prediksi efisiensi penggunaan bahan bakar dalam kendaraan bermotor adalah salah satu aplikasi praktis machine learning yang berfokus pada optimisasi sumber daya. Melalui penggunaan library TensorFlow, sebuah framework machine learning populer, kamu bisa membuat model untuk memprediksi konsumsi bahan bakar berdasarkan berbagai faktor seperti jenis kendaraan, kondisi jalan, kecepatan rata-rata, dan parameter lainnya. Prosesnya dimulai dengan pengumpulan data kendaraan yang mencakup informasi terkait konsumsi bahan bakar dan variabel penentu lainnya. Selanjutnya, model neural network bisa dilatih untuk membuat prediksi berdasarkan data tersebut menggunakan teknik regresi untuk meminimalkan kesalahan prediksi. Proyek semacam ini sangat relevan dalam industri otomotif, terutama karena meningkatnya perhatian terhadap keberlanjutan dan pengurangan emisi karbon.

Pasar cryptocurrency seperti Bitcoin sangat dipengaruhi oleh berbagai faktor eksternal, termasuk tren musiman, sentimen pasar, dan kebijakan pemerintah. Untuk memprediksi pergerakan harga Bitcoin menjelang Natal dan Tahun Baru, data historian harga Bitcoin dapat dianalisis dengan menggunakan metode time series forecasting seperti ARIMA atau model deep learning seperti LSTM. Dalam proyek ini, data yang diperlukan bisa mencakup harga harian, volume transaksi, dan indikator teknis lainnya. Selain itu, analisis sentimen terkait berita tentang Bitcoin juga dapat digabungkan untuk memperkirakan pergerakan harga. Menerapkan model prediksi yang terlatih dengan baik membuka peluang investor dan pelaku pasar untuk membuat keputusan yang lebih baik terkait waktu yang tepat untuk membeli atau menjual Bitcoin.

Dalam dunia keuangan, analisis kelayakan pinjaman adalah langkah penting yang digunakan oleh lembaga keuangan untuk menilai kemampuan peminjam untuk membayar kembali pinjaman. Penerapan kasus ini menggunakan bahasa pemrograman Python, data seperti riwayat kredit, penghasilan, dan utang dapat dianalisis menggunakan berbagai teknik machine learning untuk memprediksi kemungkinan peminjam gagal bayar. Algoritma seperti Random Forest, Logistic Regression, atau XGBoost bisa banget kamu gunakan untuk membangun model klasifikasi yang memprediksi apakah peminjam layak menerima pinjaman atau tidak. Proyek ini sangat bernilai bagi industri perbankan karena dapat meningkatkan efisiensi dalam pemberian pinjaman dan meminimalisir risiko kerugian.

Kenaikan PPN (Pajak Pertambahan Nilai) yang direncanakan pemerintah memiliki dampak langsung pada daya beli masyarakat. Data science dapat digunakan untuk menganalisis bagaimana perubahan tarif pajak ini memengaruhi pengeluaran konsumen. Dengan menggunakan data transaksi belanja konsumen dan pendapatan per kapita, seorang data scientist dapat melakukan analisis sensitivitas untuk mengukur bagaimana kelompok pendapatan yang berbeda merespons kenaikan pajak tersebut. Selain itu, dengan menerapkan model regresi atau teknik machine learning, analisis dapat mencakup proyeksi dampak jangka panjang dari kenaikan PPN terhadap konsumsi barang dan jasa. Pendekatan ini juga melibatkan penggunaan analisis data untuk memahami bagaimana perubahan kebijakan fiskal ini dipandang oleh ekonom dan bagaimana selektivitas dalam pengeluaran akan berubah berdasarkan perubahan harga barang.

Berbagai ide proyek portofolio data science 2025 tersebut bisa menjadi sumber inspirasi sekaligus panduan untuk membuatmu lebih menonjol dibandingkan kandidat lain dan menarik perhatian rekruter. Portofolio ini juga memiliki potensi membuka peluang menuju karier dengan pendapatan tinggi (high-paying jobs).

Mulailah dengan proyek sederhana, terus asah keterampilanmu, dan eksplorasi ide-ide inovatif yang sesuai dengan tren industri terkini. Ingatlah, konsistensi, kreativitas, dan kemampuan untuk menyelesaikan masalah nyata menggunakan data adalah kunci menuju kesuksesan. Semoga ide-ide ini dapat memberikan inspirasi dan membantu kamu menciptakan portofolio data science yang luar keren, ya!