Curriculum Vitae
Syahrul Azka
Portfolio
Final-year Mathematics student specializing in data science, with a strong foundation in machine<br /> learning, statistics, and AI (regression, classification, and clustering). LLM enthusiast. Proficient in<br /> Python, Excel, and SQL for data processing and machine learning applications. Passionate about<br /> AI and data analytics, with multiple awards in national data science competitions. Skilled in<br /> solving complex problems and building data-driven models to derive valuable insights.
Sedang berjalan
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
S1 • Matematika • IPK 3.27
Februari 2025 - Juli 2025
DCI-DBT0201 Data Scientist
PT Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk • Magang
Januari 2024 - Februari 2024
AI & Data Analytics Intern
Media Kode Indonesia • Magang
Selama internship di bidang AI dan Data Analytics, sebuah sistem absensi berbasis pengenalan wajah dikembangkan menggunakan FaceNet, dengan tingkat akurasi mencapai 87%. Proyek ini memanfaatkan library Python seperti OpenCV dan DeepFace untuk ekstraksi fitur wajah, serta SQL untuk menyimpan data dan vektor embedding dalam database. Selain itu, antarmuka pengguna yang ramah dan mudah digunakan dirancang menggunakan Streamlit, memastikan sistem dapat dioperasikan dengan efisien.
Media
Januari 2024
Certified Associate Data Scientist
Badan Nasional Sertifikasi Profesi (BNSP) • 62015 2120 6 0026443 2024
Pada proses sertifikasi sebagai Data Scientist, dilakukan berbagai tahapan yang mencakup pengolahan data, analisis, dan pembangunan model yang menjadi standar kompetensi. Langkah pertama adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber untuk mendukung analisis atau proyek yang dikerjakan. Setelah data terkumpul, data tersebut ditelaah untuk memahami pola, struktur, dan informasi awal yang relevan.
Langkah berikutnya adalah memvalidasi data guna memastikan bahwa data yang digunakan lengkap, konsisten, dan akurat. Setelah itu, dilakukan proses penentuan objek data, yaitu mengidentifikasi elemen atau entitas utama yang menjadi fokus analisis. Tahap berikutnya adalah pembersihan data, di mana data yang tidak relevan, duplikat, atau bermasalah dihapus untuk memastikan kualitas data.
Selanjutnya, dilakukan proses konstruksi data, yakni menyusun data ke dalam format atau struktur tertentu yang siap digunakan untuk analisis lebih lanjut atau pembangunan model. Jika diperlukan, dilakukan pula penentuan label data untuk tugas supervised learning. Setelah data siap, dilakukan pembangunan model menggunakan metode yang sesuai, dan model yang dihasilkan kemudian dievaluasi untuk menilai efektivitas dan akurasinya dalam menjawab permasalahan yang diajukan.
Setiap langkah tersebut dinilai dalam sertifikasi untuk memastikan penguasaan kompetensi sebagai Data Scientist yang andal dan mampu menangani berbagai tahapan dalam pengolahan dan analisis data.
Media
Desember 2024
Juara 3 Pesta Data Nasional 2024
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta • SPH/754/D1-PEDAS/HIMATIKA/XII/2024
Pada kompetisi Pesta Data Nasional 2024 yang diselenggarakan oleh UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, berhasil meraih Juara 3. Kompetisi ini melibatkan pengolahan dan analisis data transaksi bank, di mana model XGBoost dikembangkan untuk memprediksi saldo rekening pelanggan (account balances). Selain itu, dilakukan proses data engineering untuk membersihkan, mempersiapkan, dan mengelola data yang digunakan. Hasil analisis dan prediksi kemudian disajikan melalui dashboard interaktif yang dirancang menggunakan Tableau, memungkinkan visualisasi yang informatif untuk laporan transaksi tabungan dan deposito.