Klasifikasi vs Prediksi untuk Portofolio Data Science

Portofolio data science masih menjadi highlight bagi pelamar yang ingin apply untuk posisi data analyst, data scientist, maupun linearitas posisi yang masih berkaitan dengan pengolahan data dan analitik.

Portofolio data science yang solid memberikan gambaran nyata tentang keterampilan teknis yang dimiliki, seperti pemrosesan data, visualisasi, penerapan algoritma machine learning, serta kemampuan dalam memahami masalah bisnis dan memberikan solusi berbasis data.

Oleh karena itu, memiliki portofolio yang menampilkan proyek-proyek berkualitas, baik dalam klasifikasi, prediksi, maupun jenis analisis lainnya, adalah nilai tambah besar bagi pelamar di industri yang semakin kompetitif ini.

Namun, dua jenis proyek yang sering muncul dalam portofolio data science adalah proyek klasifikasi dan prediksi. Tak heran, bila pelamar atau calon kandidat bertanya-tanya soal manakah yang lebih baik antara keduanya untuk disertakan dalam portofolio? Apakah lebih condong ke klasifikasi atau proyek yang berbau prediksi justru lebih menarik? Untuk menjawabnya, mari kita bahas karakteristik dan manfaat masing-masing pendekatan melalui artikel berikut!

1. Sekilas soal apa itu Project Klasifikasi

Klasifikasi adalah metode dalam machine learning yang bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya. Algoritma klasifikasi digunakan untuk memprediksi label diskrit berdasarkan data input. Contohnya, kita bisa membangun model untuk mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam, atau untuk menentukan apakah pelanggan akan churn atau tidak.

Adapun kelebihan dari proyek klasifikasi adalah kandidat bisa memilih berbagai kasus klasifikasi yang menarik, seperti deteksi penyakit, pengenalan wajah, atau pemrosesan teks. Sementara itu, hasil klasifikasi sering kali lebih mudah dipahami oleh pengguna akhir, yang membuatnya menarik bagi portofolio yang ditujukan untuk audiens non-teknis. 

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

2. Sekilas soal apa itu Project Prediksi

Berbeda dengan klasifikasi, Prediksi, atau dikenal juga sebagai regresi, adalah pendekatan machine learning yang digunakan untuk memperkirakan nilai kontinu di masa depan. Berbeda dengan klasifikasi yang menghasilkan label diskrit, prediksi menghasilkan nilai numerik. Contohnya, memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran, lokasi, dan fitur lainnya, atau memprediksi permintaan produk di masa depan.

Poin plusnya adalah banyak perusahaan tertarik pada kemampuan untuk memprediksi tren bisnis atau pasar, sehingga proyek prediksi menunjukkan pemahaman kamu tentang analisis bisnis. Dalam prediksi, ada banyak metrik evaluasi seperti Mean Absolute Error (MAE) atau Root Mean Squared Error (RMSE), yang memungkinkan pelamar untuk lebih mendemonstrasikan kemampuan analitis.

3. Lebih Baik Mana diantara keduanya untuk ukuran Portofolio Data Science?

Pilihan antara klasifikasi dan prediksi sebetulnya tergantung pada tujuan karir dan industri yang ingin kamu tekuni. Beberapa faktor yang dapat dipertimbangkan adalah:

• Posisi yang Ditargetkan: Jika kamu mengincar posisi di industri keuangan atau teknologi yang memerlukan analisis risiko, proyek klasifikasi seperti deteksi fraud akan sangat relevan. Namun, jika dirimu ingin bekerja di ritel atau bisnis yang fokus pada tren pasar, proyek prediksi seperti forecasting permintaan produk mungkin lebih menarik.

• Diversifikasi Proyek: Idealnya, portofolio yang kuat mencakup kedua jenis proyek. Ini menunjukkan bahwa kamu bisa fleksibel dan mampu menangani berbagai jenis masalah data, baik yang membutuhkan klasifikasi kategori maupun prediksi nilai numerik.

• Keahlian yang Diperlihatkan: Klasifikasi seringkali menunjukkan keahlian dalam analisis kategoris, sementara prediksi lebih fokus pada pemahaman variabel kontinu dan model statistik yang lebih rumit.

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

4. Jalan terbaik adalah mengombinasikan antar keduanya

Daripada hanya memilih satu, menyertakan kombinasi proyek klasifikasi dan prediksi dalam portofolio adalah cara terbaik untuk menunjukkan fleksibilitas dan kedalaman pengetahuan kamu di bidang Data Science. Dengan demikian, kamu bisa menarik berbagai jenis perusahaan dan menunjukkan keahlian di berbagai domain aplikasi Data Science. Portofolio yang lengkap dan beragam akan membantu kamu mendapatkan lebih banyak peluang di dunia kerja yang kompetitif.

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