Curriculum Vitae
Favian Sulthan Wafi
Sejalan dengan jurusan saya, yaitu Statistika, saya memiliki minat yang besar dalam bidang pengolahan data. Di era sekarang ini, data sudah sangat berlimpah dan menjadi sumber informasi yang sangat penting untuk menjawab berbagai kebutuhan. Hal itulah yang membuat saya tertarik untuk menjadi seorang Data Scientist maupun Data Analyst. Saya juga membekali diri dengan skill yang kuat dalam teori dan metode statistik serta pengalaman menggunakan berbagai perangkat lunak statistik, alat visualisasi data, dan bahasa pemrograman, seperti Python, R, SQL, Tableau, PowerBI, SPSS, dan Excel.
Agustus 2024 - Oktober 2024
Retail Analyst
PT BNI Sekuritas • Magang
Melakukan analisis kinerja cabang dan sales dengan membuat laporan visualisasi bulanan, serta mengembangkan program berbasis Python untuk otomatisasi proses rekap data live trading harian.
Januari 2024 - Januari 2024
Data Exploration
PT Nutrifood Indonesia • Magang
Melakukan eksplorasi data gramasi produk-produk Nutrifood dengan metode statistical quality control (SQC) untuk mendapatkan informasi terkait stabilitas produk dan performa mesin, serta membuat Dashboard dengan bantuan Excel dan Python untuk memantau kedua hal tersebut.
Media
April 2024
Data Science - FGA 2024
Digitalent Scholarship Kominfo • 1957354840-1215/FGA/BLSDM KOMINFO/2024
Mempelajari tools untuk menjadi data scientist, seperti Python dan SQL menggunakan Google Colab dan BigQuery. Menyelesaikan project berupa pembuatan model klasifikasi customer churn dan dashboard dengan Looker
Media
Agustus 2023
Google Data Analytics Professional Certificate
Google • FKQR5HHWK3HZ
Mempelajari dasar-dasar terkait data analytics, seperti analisis data menggunakan R, SQL, Python, dan visualisasi data dengan Tableau
Media
Januari 2025
2nd Place Winner Datavidia 9.0 ITB 2025
Institut Teknologi Bandung • -
Mengembangkan model regresi LightGBMRegressor dari > 200.000 data dan 55 fitur untuk memprediksi harga rental airbnb
Media
Oktober 2024
Juara 3 Data Mining ACTION 2024
Universitas Negeri Surabaya (UNESA) • 014/B/ACTION/HIMASADA/UNESA/X/2024
Mengembangkan model klasifikasi hill climbing ensemble untuk memprediksi kategori kualitas udara secara akurat di lebih dari 120 negara dari tahun 2010 hingga 2022 dengan akurasi sebesar 81%.