Yuk Praktekkan Coding Python Sederhana untuk Pemula. Belajar Data Science di Rumah 31-Juli-2022. Halo teman-teman, mungkin sebagian besar dari kalian sudah tidak asing lagi dengan bahasa pemrograman atau istilah 'coding'. Istilah-istilah ini semakin dikenal seiring dengan perkembangan teknologi dan kecanggihan internet yang kita gunakan Meresponkekurangan yang dimiliki Numeric, para pengembang Python membuat terobosan dengan merilis Numarray pada 1997.Sayangnya rilisan baru ini tidak dapat sepenuhnya menggantikan Numeric.Numarray memang dapat meningkatkan efisiensi waktu proses ketika mengolah array dengan jumlah besar tetapi tidak lebih efisien ketika digunakan pada jumlah array yang sedikit. Pythonic Belajar Tips dan Tricks Pemrograman Python, Indonesia Belajar Probability & statistics essentials for data science. dengan rincian subcourse beserta kompetensi dasarnya sebagai berikut. Probabilitas: Memahami fundamental probabilitas. Statistik Deskriptif: Memahami konsep dasar dari rata-rata, median, modus, standar deviasi, dan Vay Tiền Nhanh. Python adalah bahasa pemograman yang disayang karena banyak alasan bahasanya mudah dibaca dan dikerjakan, relatif sederhana untuk dipelajari, dan cukup populer sehingga ada komunitas yang hebat dan banyak sumber daya yang jika anda membutuhkan satu alasan lagi untuk mempertimbangkan memlui Python untuk pemula, itu juga memainkan peran penting dalam karir data yang menguntungkan! Memperlajari Python untuk ilmu data atau analisis data akan memberi anda berbagai keterampilan yang Artikel1 Memulai dengan Python untuk Ilmu Data2 Apa itu Python ?3 Mengapa Anda Harus Belajar Phyton untuk Sebuah Ilmu Data ?4 Apa Itu Struktur Dasar Data ?5 Apa itu Notebook Jupyter / iPython?6 Sekilas Pustaka TensorFlow7 Di Mana Anda Bisa Belajar Python Untuk Ilmu Data ? 1. Python untuk ilmu data dan Machin Learning Bootcamp Udemy 2. Python AZ ™ Python Untuk Ilmu Data Dengan Latihan Nyata! Udemy 3. Ilmu Data Terapan dengan Spesialisasi Python Coursera 4. Melakukan Ilmu Data dengan Python Pluralsight 5. Python untuk Ilmu Data edXMemulai dengan Python untuk Ilmu DataPython telat ada sejak musik grunge menjadi arus utama dan mendominasi saluran udara. Selama bertahun-tahun, banyak bahasa pemograman Seperti Perl telah datang dan pergi, tetapi Python telah tumbuh, berkembang, dan mendapatkan kekuatan yang ini adalah salah satu bahasa pemograman dengan pertumbuhan tercepat di dunia. Sebagai bahasa pemograman tingkat tinggi, Python banyak digunakan dalam pengembangan aplikasi seluler, pengembangan web, pengembangan perangkat lunak, dan dalam analisis dan komputasi data numerik dan web populer ITES seperti dropbox, Google, Instagram, Sportify, dan Youtube semua dibangun dengan bahasa pemograman yang open-source besar-besaran yang telah berkembang di sekitar Python mendorongnya maju dengan sejumlah alat yang membantu pembuat kode bekerja dengannya secara efisien. Dalam beberapa tahun terakhir, lebih banyak alat telah dikembangkan secara khusus untuk ilmu data, membuatnya lebih muda dari sebelumnya untuk menganlisis data dengan Python bagus untuk ilmu data ? Benar! Di sisa artikel ini, kita akan membahasa bagaimana Python digunakan dalam ilmu data, cara belajar untuk ilmu data, dan banyak itu Python ? Teknik dasar untuk Python diletakkan di akhir 1980-an, tetapi kode ini hanya diterbitkan pada tahun 1991. Tujuan utama disini adalah untuk mengotomatisasi tugas yang berulang, untuk cepat prototipe aplikasi, dan untuk menerapkannya dalam bahasa adalah bahasa pemograman yang relatif sederhana untuk dipelajari dan digunakan karena kodenya bersoh dan mudah dipahami. Jadi tidak mengherankan jika sebagian besar programmer sudah mengenalnya .Kode bersih, bersama dengan dokumentasi ekstensif, juga memudahkan untuk membuat dan menyesuaikan aset web. Seperti disinggung diatas, Python juga sangat serbaguna dan mendukung banyak sistem dan platform. Dengan demikian, ini dapat dengan mudah dimanfaatkan untuk berbagai tujuan dari pemodelan ilmiah hinggal permainan tingkat Anda Harus Belajar Phyton untuk Sebuah Ilmu Data ? Di awal awal Python hanya sebagai bahasa utilitas, Phyton telah berkembang menjadi kekuatan utama dalam kecerdasan buatan AI, pembelajaran mesin ML, serta data besar dan analitik. Namun, sementara bahasa pemograman lain seperti R dan SQL juga sangat efisien untuk digunakan dalam bidang ilmu data, Phyton telah menjadi bahasa yang digunakan oleh para ilmuwan anda mempelajari Python untuk ilmu data atau karier lain, itu dapat membuka banyak pintu bagi anda dan meningkatkan peluang karier anda. Bahkan jika anda tidak bekerja di AI, ML, atau analisis data, Python tetap penting untuk pengembangan web dan pengembangan antarmuka pengguna grafis GUI .Alasan utama mengapa Python digunakan untuk ilmu data adalah fakta bahwa Phyton telah terbukti berkali-kali mampu memecahkan masalah kompleks secara efisien. Dengan bantuan pustaka yang berfokus pada data Seperti Numpy dan Pandas, siapa pun yang terbiasa dengan aturan dan sintaks Python dapat dengan cepat menerapkannya sebagai alat yang kuat untuk memproses, memanipulasi, dan memvisualisasikan kali anda buntu, itu juga relatif mudah untuk menyelsaikan masalah terkait Phyton karena banyaknya dokumentasi yang tersedia secara gratisDaya tarik Phyton juga telah melampaui rekayasa perangkat lunak bagi mereka yang bekerja dibidang non-teknis. Itu membuat analisis data dapat dicapai bagi mereka yang berasal dari latar belakang seperti bisnis dan besar data scientist tidak akan pernah berurusan dengan hal-hal seperti kriptografi atau kebocoran memori, jadi selama anda dapat menulis kode yang bersih dan logis dengan Phyton, anda akan segera melakukan beberapa analisis data. Python sangat ramah bagi pemula karena ekspresif, ringkas, dan mudah dibaca. Hal ini mempermudah pemula untuk memulai pengkodean dengan cepat dan komunitas yang mendukung bahasa tersebut akan menyediakan sumber daya yang cukup untuk menyelesaikan masalah kapan pun mereka juga membayar untuk menjadi pengembang Python. Menurut Glassdoor , pengembang Python mendapat gaji rata-rata $ setahun. Mereka yang memiliki pengalaman pengkodean yang signifikan dapat menghasilkan sebanyak $ setiap Itu Struktur Dasar Data ? Kita tidak dapat berbicara tentang cara mempelajari Python untuk ilmu data tanpa membahasa beberapa struktur data dasar yang tersedia. Ini dapat digambarkan sebagai metode pengorganisasian dan penyimpoanan data dengan cara yang mudah diakses dan struktur data yang sudah dibangun meliputi KamusDaftarSetStringTupleDaftar, string, dan tuple adalah urutan objek yang diurutkan. Baik list maupun tuple mirip dengan array dalam C++ dan dapat berisi semua jenis objek, tetapi string hanya dapat berisi karakter. Daftar adalah wadah yang beragam untuk item, tetapi daftar dapat berubah dan dapat dikurangi atau diperpanjang sesuai kebutuhan .Tuple, seperti string, tidak dapat diubah, jadi itu perbedaan yang signifikan jika dibandingkan dengan daftar. Ini berarti anda dapat menghapus atau menetapkan ulang seluruh Tuple, tetapi anda tidak dapat membuat perubahan apapun pada satu item atau potongan . Tuple juga jauh lebih cepat dan membutuhkan lebih sedikit memori. Set, disisi lain, adalah urutan elemen unik yuang bisa berubah dan tidak berurutan . Faktanya, himpunan sangat mirip dengan himpunan matematika karena tidak memiliki nilai di Python menyimpan pasangan nilai-kunci, tetapi anda tidak diizinkan untuk menggunakan item yang tidak dapat di-hash sebagai kunci. Perbedeaan utama antara kamus dan himpunan adalah kenyataan bahwa ia menyimpan pasangan nilai kunci, bukan nilai diapit tanda kurutng kurawal d = {“a”1, “b”2}Daftar diapit tanda kurung 1 = [1, 2, “a”]Set juga diapit tanda kurung kurawal s = {1,2,3}Tuple diapit tanda kurung t + 1,2, “a”Sumber Thomas CokelaerSemua hal diatas memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, jadi anda harus tahu dimana menggunakannya untuk mendapatkan hasil anda berurusan dengan kumpulan data yang besar, anda juga harus menghabiskan banyak waktu untuk “membersihkan” data yang tidak terstruktur. Ini berarti menangani data yang tidak memiliki nilai atau memiliki pencilan yang tidak masuk akal atau bahkan pemfromatan yang tidak sebelum anda dapat terrlibat dalam analisis data, anda harus memecah data menjadi bentuk yang dapat anda kerjakan. Ini dapat dicapai dengan mudah dengan memanfaatkan NumPy dan Pandas. Untuk mempelajari lebih lanjut, tutorial Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas adalah tempat yang sangat baik untuk memulaiBagi anda yang tertarik dengan ilmu data, mengintal Python secara membabi buta akan menjadi pendekatakan yang salah, karena dapat dengan cepat membuat anda kewalahan. Ada ribuan modul di Python, jadi perlu waktu berhari-hari untuk mengintal tumpukan PyData secara manual jika anda tidak tahu alat apa yang anda perlukan untuk terlibat dalam anlisis terbaik untuk menyiasatinya adalah dengan menggunakan distribusi anconda Python, yang akan menginstal sebagian besar dari apa yang anda perlukan. Segala sesuatu yang lain dapat diinstal memlaui GUI. Kabar baiknya adalah disitribusinya tersedia untuk semua platform utamaApa itu Notebook Jupyter / iPython?Jupyter sebelumnya dikenal sebagai iPython Notebook adalah lingkungan pemrograman interaktif yang memungkinkan pengkodean, eksplorasi data, dan debugging di browser web. Notebook Jupyter, yang dapat diakses melalui browser web, adalah shell Python yang sangat kuat yang ada di mana-mana di seluruh akan memungkinkan Anda untuk mencampur kode, grafik bahkan yang interaktif, dan teks. Anda bahkan dapat mengatakan bahwa ini berfungsi seperti sistem manajemen konten karena Anda juga dapat menulis posting blog seperti ini dengan Notebook Jupyter. Pelajari lebih lanjut dengan melihat kursus Notebook Jupyter untuk Ilmu Data di sudah terpasang dengan Ancaonda, anda dapat mulai menggunakannya segera setelah terpasang, Menggunakannya akan semudah mengetik berikut ini In 1 printHello World’Out 1 Hello WorldSekilas Pustaka PythonAda banyak pustaka ilmu data dan ML aktif yang dapat dimanfaatkan menggunakan Python untuk ilmu data. Di bawah ini, mari kita bahas beberapa pustaka Python terkemuka di dapat digambarkan sebagai meodul Python yang berguna untuk visualisasi data. Misalnya, anda dapat dengan cepat membuat grafik garis, histogram, diagram lingkaran, dan banyak lagi dengan Matplotlib. Selanjutnya, anda juga dapat menyesuaikan setiap aspek anda menggunakannya dalam Jupyter / Ipython Notebook, anda dapat memanfaatkan fitur interaktif seperti panning dan zooming. Matplotlib mendukung beberapa backen GUI dari semua sistem operasi dan diaktifkan untuk mengekspor grafik dan format vektor kependekan dari “Numerical Python,” adalah modul ekstensi yang menawarkan fungsi cepat yang telah dikompilasi untuk rutinitas numerik. Akibatnya, bekerja dengan matriks dan array multidimensi besar menjadi jauh lebih anda menggunakan NumPy, anda tidak perlu menulis loop untuk menerapkan operasi matematika standar pada seluruh kumpulan data. Namun, itu tidak memberikan kemampuan atau fungsi analisis data yang adalah modul Python untuk aljabar linier, integrasi, pengoptimalan, statistik, dan tugas lain yang sering digunakan dalam ilmu data. Ini sangat ramah pengguna dan menyediakan manipulasi array N-dimensi yang cepat dan utama SciPy dibangun di atas NumPy, jadi lariknya sangat bergantung pada NumPy. Dengan bantuan submodul spesifiknya, ia juga menyediakan rutinitas numerik yang efisien seperti integrasi dan pengoptimalan numerik. Semua fungsi di semua submodul juga banyak adalah paket Python yang berisi struktur dan alat data tingkat tinggi yang sempurna untuk perselisihan data dan data munging. Mereka dirancang untuk memungkinkan analisis data, manipulasi data, agregasi, dan visualisasi yang cepat dan juga dibangun diatas NumPy, jadi cukup mudah untuk memanfaatkan aplikasi yang berpusat pada NumPy seperti struktur data dengan sumbu berlabel. Pandas memudahkan penanganan data yang hilang dengan menggunakan Python dan mencegah kesalahn umum akibat data yang tidak selaras yang berasal dari berbagai , berdasarkan Torch, adalah pustaka pembelajaran mesin sumber terbuka yang terutama dibuat untuk grup penelitian kecerdasan buatan Facebook. Meskipun ini adalah alat yang hebat untuk pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mendalam, ini juga dapat dimanfaatkan secara efektif untuk ilmu keturunan dr lautSeaborn sangat fokus pada visualisasi model statistik dan pada dasarnya memperlakukan Matplotlib sebagai pustaka inti seperti Pandas dengan NumPy. Baik Anda mencoba membuat peta panas, plot yang bermakna secara statistik, atau plot yang menyenangkan secara estetika, Seaborn melakukan semuanya secara memahami Pandas DataFrame, keduanya bekerja sama dengan baik. Seaborn tidak dikemas dengan Anaconda seperti Panda, tetapi dapat dengan mudah adalah modul yang berfokus pada pembelajaran mesin yang dibangun di atas SciPy. Library ini menyediakan sekumpulan algoritme pembelajaran mesin yang umum melalui antarmuka yang konsisten dan membantu pengguna mengimplementasikan algoritme populer dengan cepat pada kumpulan data. Ia juga memiliki semua fitur standar untuk tugas ML umum seperti klasifikasi, pengelompokan, dan memungkinkan data scientist memanfaatkan Apache Spark yang dilengkapi dengan shell interaktif untuk Python dan Scala dan Python untuk berinteraksi dengan Set Data Terdistribusi Tangguh . Pustaka populer yang terintegrasi dalam PySpark adalah Py4J, yang memungkinkan Python untuk berinteraksi secara dinamis dengan objek JVM RDD.TensorFlowJika Anda akan menggunakan pemrograman dataflow di berbagai tugas, TensorFlow adalah pustaka sumber terbuka untuk digunakan. Ini adalah pustaka matematika simbolis yang populer di aplikasi pembelajaran mesin seperti jaringan saraf. Lebih sering daripada tidak, ini dianggap sebagai pengganti yang efisien untuk Mana Anda Bisa Belajar Python Untuk Ilmu Data ? Tertarik untuk memulai Python untuk ilmu data? Kursus dibawah ini akan membantu anda mempelajari Python untuk ilmu data dengan bebrbagai spesialisasi1. Python untuk ilmu data dan Machin Learning Bootcamp UdemyKursus ini mengajarkan anda cara membuat kode dengan Python, membuat visualisasi data yang luar biasa, dan menerapkan algoritme pembelajaran mesin selama 100+ video kuliah dan buku catatan kode terperinci. Setelah mneyelesaikan bootcamp ini, anda akan tahu cara mengatur lingkungan dasar, membuktikan pengusaan anda tentang dasar-dasar Python, dan memahami cara menerapkan paket eksplorasi data di dunia juga salah satu kursus Python untuk ilmu data yang paling populer di Udemy, dengan peringkat bintang 4,6, peringkat dan UdemyURL Kursus yang akan anda pelajari NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Plotly, Scikit-Learn, Machine Learning, TensorFlow, dan banyak lagiLevel Menengah. Kursus ini ditujukan untuk orang-orang dengan beberapa pengalaman lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikannya 25 jamHarga $ 109,992. Python AZ ™ Python Untuk Ilmu Data Dengan Latihan Nyata! UdemyDalam kursus Python untuk ilmu data ini, anda akan mulai dari mempelajari dasar-dasar Python hingga membuat grafik dan visualisasi tingkat lanjut menggunakan pustakan seperti Seaborn. DEngan tantangan pekerjaan rumah, contoh sains data kehidupan nyata misalnya, statistik bola basket, tren dunia, statistik film, dan tutorial yang mudah diikuti, kursus ini sangat bagus untuk pemulaPLATFORM UdemyURL Kursus yang akan anda pelajari Dasar-dasar Python, cara membuat kode di Jupyter Notebook, analisis statistik, penambangan data, visualisasi, dan banyak lagi .Level PemulaBerapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikannya 11 jamHarga $ 94,993. Ilmu Data Terapan dengan Spesialisasi Python CourseraJelajahi karir sebagai ilmuwan data dalam 5 kursus spesialisasi Coursera ini yang mengajarkan Anda cara menggunakan Python untuk memvisualisasikan data, menerapkan metode pemrosesan bahasa alami dasar ke teks, memanipulasi data jaringan menggunakan pustaka NetworkX, dan banyak lagi. Topik juga membahas tentang pembelajaran ini ditujukan bagi siswa yang sudah memiliki latar belakang Python atau pemrograman dan ingin mempelajari lebih lanjut tentang toolkit data science Python populer seperti Pandas, Matplotlib, dan CourseraURL Kursus pengkodean Coursera meliputi 1. Pengantar ilmu data dengan Python Plotting terapan, charting & Representasi Data dengan Python 2. Pembelajaran mesin terapan dengan Python3. Penambangan teks terapan dengan Python4. Analisis Jaringan Sosial Terapan dengan PythonApa yang anda pelajari Pembelajari mesin, visualisasi informasi, pembersihan data, analisis teks, dan teknik analisis jaringan sosial dengan Menengah. Membutuhkan pengalaman dasar Python atau pemogramanBerapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikannya 5 bulan disarankan 6 jam/mingguHarga $49/bulan X 5 bulan = $2454. Melakukan Ilmu Data dengan Python PluralsightDengan kursus Doing Data Science with Python, Anda akan belajar cara mengerjakan proyek sains data dunia nyata dari awal hingga akhir, termasuk mengekstraksi data dari berbagai sumber hingga topik yang lebih canggih seperti membuat dan mengevaluasi model pembelajaran jalan, Anda akan terbiasa dengan berbagai konsep dan pustaka ilmu data di ekosistem Python. Anda juga akan mendapatkan kesempatan untuk mengerjakan studi kasus untuk membantu menerapkan apa yang Anda pelajari ke dalam proyek sains data Cahaya jamakUrl Kursus yang akan anda pelajari Berbagai tahapan siklus proyek sains data tipikal, pustaka standar dalam ekosistem Python misalnya, Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-Learn, Pickle, Flask, membangun dan mengevaluasi model pembelajaran mesin, dan banyak PemulaBerapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelsaikannya 6 jam 24 menitHarga $ X 6j 24m = $295. Python untuk Ilmu Data edXSebagai bagian dari program Data Science MicroMasters di edX, Python untuk Data Science adalah pengantar alat Python yang Anda perlukan untuk mengimpor, menjelajahi, menganalisis, memvisualisasikan, dan mengumpulkan wawasan dari kumpulan data besar. Ini juga akan mengajari Anda cara membuat laporan yang mudah ini sangat bagus bagi mereka yang sudah memiliki pengalaman pemrograman dan ingin terjun ke ilmu data. Ini juga berfungsi sebagai dasar yang kokoh jika Anda ingin beralih ke topik yang lebih maju melalui program edXUrl Kursus yang akan Anda pelajari Cara menggunakan Pandas, Git, dan Matplotlib, untuk memanipulasi, menganalisis, dan memvisualisasikan kumpulan data yang Lanjutan. Memerlukan pengalaman sebelumnya dengan bahasa pemrograman apa pun Java, C, C ++, Python, PHP, dll., Serta pengetahuan tentang loop, if / else, dan lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikannya 10 minggu disarankan 8-10 jam per mingguHarga Gratis untuk opsi audit atau $ 350 untuk jalur pendaftaran terverifikasi yang mencakup sertifikat Data Scientist Learning Path - Kita telah merilis Data Science Curriculum di sini. Daftar Isi Apa itu Data Science dan Siapa itu Data Scientist? Apa yang dilakukan oleh seorang Data Scientist? Apa saja yang harus dikuasai oleh seorang Data Scientist? Learning Path Menjadi Data Scientist Data Scientist Toolbox Daftar Course 1. Pemrograman Menggunakan Python 2. Analisis dan Visualisasi Data Menggunakan Tableau 3. Teknik Visualisasi Data Menggunakan Google Data Studio 4. Pengolahan Database Menggunakan SQL 5. Probabilitas dan Statistika 6. Matematika Untuk Machine Learning 7. Data Wrangling 8. Teori Sampling 9. Machine Learning 10. Deep Learning Apa itu Data Science dan Siapa itu Data Scientist? Semua orang sedang membicarakan Data Science saat ini. Hal itu wajar sejak rilisnya suatu artikel Harvard Business Review HBR yang menobatkan Data Scientist sebagai "The Sexiest Job of the 21st Century" pada tahun 2012 silam. Tidak lama setelah itu pula menjamur berbagai Massive Open Online Course MOOC, konten artikel, video, podcast, serta pelatihan tentang Data Science. Lalu, apa itu sebenarnya Data Science? Dan siapakah Data Scientist? Data Science bisa dikatakan sebagai perpaduan antara ilmu komputer, statistika/matematika, dan domain expert tertentu. Ada suatu lelucon yang bahkan mengilustrasikan seorang Data Scientist sebagai seseorang yang lebih paham statistika lebih baik dari computer scientist dan yang lebih paham computer science daripada seorang statistician. Dalam bukunya, Data Science from Scratch, Joel Grus menitikberatkan Data Scientist sebagai seorang yang mengekstrasi insights dari messy data yang sangat besar saat ini di dunia digital. Tidak jauh berbeda pula dengan yang didefinisikan juga dalam buku Data Science Handbook karangan John D. Kelleher dan Brendan Tierney yang mengatakan bahwa Data Science merupakan ilmu mencakup seperangkat prinsip, definisi masalah, algoritma, dan proses untuk mengekstraksi non-obvius dan useful patterns dari suatu kumpulan data yang besar. Meskipun saat ini pada beberapa kasus di industri, boundary seorang dikatakan seorang Data Scientist juga tidak seberapa jelas. Beberapa ada yang mirip dengan jobdesk seorang Machine Learning Engineer seperti membuat suatu model prediksi dan ada pula yang lebih cenderung melakukan analisis dan ekstraksi insights dan membuat laporan. Masih belum paham definisi di atas? Langsung cek artikel-artikel di bawah ini. What Is Data Science, and What Does a Data Scientist Do? Introduction What Is Data Science? Doing Data Science by Cathy O'Neil, Rachel Schutt What is data science? by Matthew Brett What on earth is data science? by Cassie Kozyrkov A New Definition of Data Science in Academic Programs by Thu Vu Apa yang dilakukan oleh seorang Data Scientist? Melakukan analisis terhadap data Mengekstraksi suatu insight dari data Melakukan pemodelan machine learning/deep learning terhadap data untuk menemukan pola/pattern Apa saja yang harus dikuasai seorang Data Scientist? Ilmu statistika, stokastik, dan probabilitas Ilmu aljabar linier dan multivariate calculus Teknik visualisasi data Teknik storytelling Domain expert tertentu sesuai dengan case problem Machine learning Deep Learning Learning Path Menjadi Data Scientist Path untuk menjadi Data Science Expert Data Scientist Toolbox Bahasa pemrograman Python/R Coding environment Jupyter Notebook Jupyter Lab R Studio VS Code Visualization Software Tableau Google Data Studio Power BI Library Visualisasi Matplotlib Seaborn Bokeh ggplot plotly Dataframe processing Pandas PySpark SFrame Machine Learning Scikit-learn Machine Learning Library MLlib XGBoost H2O statsmodels Turi Create-Modelling Deep Learning framework Pytorch Tensorflow Keras MXNet Caffe Theano Torch Chainer Daftar Course 1. Pemrograman Menggunakan Python Mengapa ini penting? Bayangkan bagaimana kita bisa memvisualisasikan data 3-dimensi atau lebih menggunakan software yang telah tersedia di pasaran? Tidak semua software menyediakan fitur ini. Dari situlah programming menjadi penting. Programming berperan sebagai jembatan seorang data scientist untuk berkomunikasi dengan komputer sehingga memungkinkan mereka untuk dapat mengekseskusi berbagai perintah yg diinginkan secara custom. Sebagai contoh seperti di bawah ini Melakukan Exploratory Data Analysis EDA menggunakan Pandas & Maptlotlib Melakukan training model dengan Scikit-learn Apa saja yang akan dipelajari? Course ini mempelajari mengenai dasar-dasar pemrograman menggunakan Python untuk pemrosesan data. Skill dasar untuk menulis program menggunakan Python untuk Data Science seperti syntax dasar, operasi matematika dasar, logika, looping, struktur data, dan mengolah database menggunakan Python. Bagaimana mempelajari ini? 📚 Rekomendasi Textbook Python Data Science Handbook Automate the Boring Stuff with Python Python for Everybody Exploring Data in Python 3 Rekomendasi Referensi Lain 💡 Blog Python - Tutorials Point 📉 Practice Lab Kaggle Python ▶️ Video Tutorial Python, Kelas Terbuka [Youtube] Tutorial Python dari dasar sampai advanced Tutorial Python, Sekolah Koding [Youtube] Tutorial Python untuk pemula, membahas materi Python dari cara menginstal Python hingga membuat fungsi Python for Everybody, Dr. Charles "Chuck" Russell Severance [Website] [Youtube] Tutorial Python dari pengenalan hingga aplikasi untuk visualisasi dan pengolahan database Pythonic Belajar Tips dan Tricks Pemrograman Python, Indonesia Belajar [Youtube] playlist ini sesuai bagi yang pernah belajar Python namun membutuhkan tips dan tricks yang lebih dalam guna meningkatkan skill programming di Python. Topics Python Dasar Materi Memahami syntax dasar Operasi matematika Looping Struktur Data Python Materi Memahami string, list, dictionary, tuple, set Integer, float dalam Python Menggunakan Python Untuk Akses Database Materi Memahami cara untuk mengakses data txt atau xlsx menggunakan Python Visualisasi menggunakan Python Materi Dapat memvisualisasikan data menggunakan matplotlib, searborn, dll 2. Analisis dan Visualisasi Data Menggunakan Tableau Course ini mempelajari tentang bagaimana cara melakukan visualisasi data menggunakan aplikasi Tableau. Mengapa ini penting? Teknik visualisasi akan sangat berguna dalam mendapatkan wawasan/insight dari data seperti pengaplikasian pada Membuat dashboard untuk mengukur product performance Melakukan analisa data penjualan produk Apa saja yang akan dipelajari? Tableau operations, preparasi data, membuat grafik, dashboards, dan stories, melakukan kalkulasi. Bagaimana mempelajari ini? 📚 Rekomendasi Textbook Communicating Data with Tableau Designing, Developing, and Delivering Data Visualizations Storytelling with Data A Data Visualization Guide for Business Professionals Rekomendasi Referensi Lain 💡 Blog Data Visualisation with Tableau ▶️ Video Tableau Free Training Videos Topics Pengenalan Tableau Memahami interface dan operasi-operasi dalam Tableu serta langkah-langkah bekerja menggunakan Tableau. Preparasi Data Memahami bagaimana cara import dan join data. Visual Analytics Memahami fitur-fitur visual analytics seperti filter, sort, group, trend lines dan cara membuat dashboards. Kalkulasi dalam Tableu Memahami bagaimana cara melakukan kalkulasi dalam Tableau. 3. Teknik Visualisasi Data Menggunakan Google Data Studio Course ini mempelajari tentang bagaimana cara melakukan visualisasi data menggunakan aplikasi Google Data Studio. Mengapa ini penting? Teknik visualisasi akan sangat berguna dalam mendapatkan wawasan/insight dari data seperti pengaplikasian pada Membuat dashboard performa KPI tahunan Membuat dashboard penjualan produk di sebuah toko Apa saja yang akan dipelajari? Data Studio navigation, membuat reports, and calculated fields. Bagaimana mempelajari ini? 📚 Rekomendasi Textbook Storytelling with Data A Data Visualization Guide for Business Professionals Rekomendasi Referensi Lain 💡 Blog The Ultimate Guide to Google Data Studio in 2020 📉 Practice Lab Google Data Studio Example ▶️ Video Introduction to Data Studio Topics Data Studio Dasar Memahami cara untuk mengoperasikan Google Data Studio dan membuat report sederhana. Data Studio Advanced Memahami fitur-fitur advanced dari Google Data Studio seperti filters dan calculated filed. 4. Pengolahan Database Menggunakan SQL Mengapa ini penting? Course ini mempelajari tentang database yang umum digunakan dan bagaimana cara melakukan operasi di dalamnya. Membuat database untuk menyimpan data di sebuah aplikasi Melakukan akses database untuk mengambil sebuah data Apa saja yang akan dipelajari? Course ini mempelajari mengenai dasar-dasar SQL untuk pemrosesan data yang berkaitan dengan Data Science. Skill dasar untuk menulis program menggunakan SQL untuk Data Science seperti syntax dasar, operasi dasar, logika, looping, struktur data, dan mengolah database. Bagaimana mempelajari ini? 📚 Rekomendasi Textbook Query Solutions and Techniques for Database Developers Optimization, Backups, and Replication Rekomendasi Referensi Lain 💡 Blog SQL - Tutorials Point 📉 Practice Lab Kaggle SQL ▶️ Video SQL Training Videos Topics SQL Data Memahami bagaimana cara untuk select columns, filter row, melakukan aggregation, sorting dan groupping. Story Telling Data Memahami cara untuk import dan join suatu visualisasi data untuk Business Professionals. 5. Probabilitas dan Statistika Mengapa ini penting? Course ini mempelajari tentang teori dari probabilitas dan statistika yang umum digunakan pada bidang data science. Pada pengaplikasiannya di industri course ini digunakan untuk mempelajari karakteristik data, kualitas data, dan hubungan antara variabel data dengan masalah bisnis. Apa saja yang akan dipelajari? Secara fundamental materi yang dipelajari adalah Probability & statistics essentials for data science. dengan rincian subcourse beserta kompetensi dasarnya sebagai berikut. Probabilitas Memahami fundamental probabilitas. Statistik Deskriptif Memahami konsep dasar dari rata-rata, median, modus, standar deviasi, dan variasi. Statistik Inferensial Memahami konsep dasar dari pengujian statistik. Bagaimana mempelajari ini? 📚 Rekomendasi Textbook All of Statistics A Concise Course in Statistical Inference Springer Texts in Statistics Practical Statistics for Data Scientists 50+ Essential Concepts Using R and Python Introduction to Probability The Elements of Statistical Learning Data Mining, Inference, and Prediction Rekomendasi Referensi Lain 💡 Blog Part 1 Statistics and Probability in Data Science Data Science 2020 Part 2 Statistics and Probability in Data Science Data Science 2020 📉 Practice Lab Python Statistics Fundamentals How to Describe Your Data ▶️ Video Intro to Statistics 6. Matematika Untuk Machine Learning Course ini mempelajari tentang teori matematika yang digunakan pada metode machine learning. Mengapa ini penting? Berguna dalam merancang arsitektur machine learning/deep learning Digunakan untuk melakukan perhitungan evaluasi model machine learning Optimisasi algoritma machine learning Apa saja yang akan dipelajari? Konsep matematika dasar Linear algebra, Calculus and Vector calculus Bagaimana mempelajari ini? Topics Vector and Matrix Operations Memahami konsep dasar mengoperasikan table of data suatu Matrix or Vector. 📚 Buku Matrix Computations Probability and statistics The science of uncertainty ▶️ Video MIT OCW Multivariable Calculus 💡 Artikel A Gentle Introduction to Linear Algebra Mathematics for Machine Learning 📉 Lab Data Science and Linear Algebra Fundamentals with Python, SciPy, & NumPy Linear Algebra Memahami aplikasi linear algebra dalam Data Science, sebagai contoh Principle Component Analysis PCA. 📚 Buku Introduction to Linear Algebra, Fifth Edition Gilbert Strang ▶️ Video MIT OCW Linear Algebra Calculus and Derivatives Memahami fungsi optimasi menemukan local minima & maxima. ▶️ Video MIT OCW Single Variable Calculus 7. Data Wrangling Course ini mempelajari tentang proses cleaning data guna untuk memudahkan akses, pemetaan dan analisa. Mengapa ini penting? Membersihkan atau mengubah format data sebelum dianalisa atau ditampilkan agar lebih mudah dimengerti. Apa saja yang akan dipelajari? Data Cleaning, Data Transformation dan Data Enrichment. Bagaimana mempelajari ini? 📚 Rekomendasi Textbook Data Wrangling with Python Tips and Tools to Make Your Life Easier Data Wrangling with Python Creating actionable data from raw sources Rekomendasi Referensi Lain 💡 Blog Python - Tutorials Point Topics Data Wrangling dengan Python Melibatkan pemrosesan data dalam berbagai macam format seperti - merging, grouping dan councatenating. Python Data Structure Open source python library providing high-performance. 8. Teori Sampling Course ini mempelajari cara untuk mengambil sebagian data dari populasi, sehingga dalam melakukan pengujian tidak memakan waktu yang lama untuk mengetahui bagaimana cara melakukannya. Mengapa ini penting? Penggunaan training dan testing untuk pemodelan. Sering di gunakan di bidang akademisi untuk mengetahui sampling dalam pengujian. Industri yang membutuhkan pengembangan penelitian secara berkala juga banyak di butuhkan seperti sektor pertanian, manufaktur, pertambangan, kesehatan dsb. Apa saja yang akan dipelajari? Fundamental, Probability, dan Non-Probability Sampling. Bagaimana mempelajari ini? 📚 Rekomendasi Textbook Advanced Sampling Theory with Applications *download Advanced sampling theory with applications How Michael “selected” Amy. 2 Vols Rekomendasi Referensi Lain 💡 Blog Sampling Methods for Data Science by Arthur Mello Sampling Techniques 📉 Practice Lab Datacamp Basic Statistics Datacamp Statistical Inference ▶️ Video Introduction to Sampling Distributions Topics Probability Sampling Setiap elemen populasi memiliki probabilitas yang diketahui dan bukan nol untuk berada dalam sampel. Non-Probability Sampling Beberapa elemen populasi mungkin tidak dipilih dan ada risiko besar sampel tidak mewakili populasi secara keseluruhan. 9. Machine Learning Course ini mempelajari jenis-jenis algoritma machine learning dan aplikasinya, serta bagaimana membuat dan mengembangkan model. Mengapa ini penting? Regression untuk memprediksi data kontinu seperti harga rumah. Classification untuk memisahkan data menurut kelasnya seperti klasifikasi spesies bunga atau churn prediction. Clustering untuk membuat segmentasi berdasarkan karakteristik data seperti customer segmentation. Metode-metode seperti cross validation, parameter tuning, feature engineering dapat berguna untuk meningkatkan performa model. Apa saja yang akan dipelajari? Jenis-jenis model machine learning beserta keunggulannya dan teknik-teknik untuk meningkatkan performa model. Bagaimana mempelajari ini? 📚 Rekomendasi Textbook Machine Learning - Tom Mitchel Rekomendasi Referensi Lain 💡 Blog A Tour of Machine Learning Algorithms 📉 Practice Lab Introduction to Machine Learning Kaggle Intermediate to Machine Learning Kaggle Feature Engineering Kaggle Topics Supervised Learning Memahami model regression dan model classification dan cara melakukan training dan testing pada model. Unsupervised Learning Memahami model clustering dan cara melakukan evaluasi pada model. Model Evaluation Memahami berbagai macam evaluasi model dan teknik untuk meningkatkan performa model. 10. Deep Learning Course ini mempelajari tentang dasar-dasar modul yang menyusun deep learning serta mengapa deep learning sangat powerful dibandingkan machine learning biasa serta pada kasus-kasus apa deep learning tepat untuk diaplikasikan Mengapa ini penting? Ekstraksi fitur pada data non-linear Deteksi dan rekognisi suatu informasi visual Rekognisi speech Analisis sentimen Apa saja yang akan dipelajari? Konsep Deep Learning sebagai susunan modul-modul, operasi pada Neural Networks, cara training Deep Learning, modul-modul state-of-the-art dari Deep Learning seperti Convolutional Neural Networks CNNs, Recurrent Neural Networks RNNs, dll. Bagaimana mempelajari ini? 📚 Rekomendasi Textbook Deep Learning - Ian Goodfellow A Tour of Machine Learning Algorithms Deep Learning with Pytorch [pdf] Neural Networks and Deep Learning A Textbook Rekomendasi Referensi Lain 💡 Blog Colah's Blog PyImageSearch Paperspace Computer Vision Articles PyImageSearch Machine Learning Paperspace NLP Articles 📉 Practice Lab Intro to Deep Learning Kaggle Computer Vision Natural Language Processing ▶️ Video Neural Networks for Machine Learning Deep Learning Lecture - Nando de Frietas Deep Learning Lectures - DeepMind Optimization for Machine Learning - Deepmind DeepMind x UCL Deep Learning Lecture Series 2020 Convolutional Neural Networks for Image Recognition Sequences and Recurrent Networks Topics Neural Networks Memahami modul dan konsep formalisasi pada Neural Networks. Optimization dan Backpropagation Memahami cara kerja backpropagation dan memahami berbagai macam metode optimasi untuk melatih arsitektur Deep Learning. Convolutional Neural Networks Memahami hyperparameters CNNs seperti stride, padding, kernel size, serta jenis-jenis konvolusi dan aplikasinya. Sequence Models Memahami berbagai macam sequence models seperti RNNs, Gated Recurrent Units GRUs, Transformer dan aplikasinya. Belajar Python untuk Data Science menjadi sebuah kewajiban jika ingin bergelut di profesi yang berhubungan dengan Data, misalnya Data Scientist. Python menjadi pilihan bahasa pemrograman yang banyak diminati. Hal ini bisa terjadi tentunya bukan tanpa alasan, melainkan karena banyaknya kelebihan yang dimiliki oleh Python itu sendiri seperti efisiensi serta kecepatan dan ketepatan dalam membaca kode. Selain Data Scientist, Machine Learning Engineer juga menjadi orang yang menjatuhkan pilihannya kepada Python untuk membantu menyelesaikan pekerjaannya yang terbilang cukup banyaknya peminat dari bahasa pemrograman ini, membuat Python terus mengembangkan dirinya untuk menjadi bahasa pemrograman yang terbaik. Salah satunya adalah dengan menyediakan berbagai macam library dengan berbagai fungsi untuk menyelesaikan masalah yang kerap dihadapi oleh Data Scientist. Tentunya dengan banyaknya library ini membuat pekerjaan Data Scientist yang terbilang cukup rumit dapat diselesaikan dengan lebih ini akan dibahas library apa saja yang sering digunakan dalam Data Science. Penasaran kan? Yuk, simak ulasan berikut ini!1. Numpy yang Berhubungan dengan Numerical DataNumpy menjadi salah satu library yang paling banyak digunakan dalam data Science. Numpy yang merupakan singkatan dari Numerical Python menjadi alat analisis dan juga alat dalam pembuatan model. Library ini merupakan bagian dari SciPy yaitu ekosistem berbasis Python yang lebih besar dari tools open source. Selain digunakan untuk menyelesaikan persamaan linier dan perhitungan matematis lainnya, Numpy juga banyak digunakan untuk menjadi wadah multi-dimensi yang serbaguna bagi berbagai jenis data hal yang paling menarik dari Numpy ini adalah library Numpy dapat terintegrasi dengan bahasa pemrograman lainnya, seperti Fortan, C, dan C++. Wah, keren banget kan. Untuk menggunakannya, kita perlu meng-import library ini tersebih dahulu. Biasanya agar menjadi lebih efisien, numpy ini akan disingkan dengan juga Python Array Memahami Kegunaan Array Dalam Python2. Pandas untuk Manipulation DataLibrary Python lain yang sering digunakan dalam Data Science adalah Pandas. Numpy dan Pandas menjadi library yang lebih sering digunakan secara bersamaan. Sehingga tidak heran jika Pandas juga merupakan bagian dari SciPy serta tersedia di bawah lisensi software open source BSD. Pandas menjadi sangat ahli dalam mengatasi data yang tidak lengkap, tidak teratur, dan tidak ini juga dilengkapi dengan tools yang digunakan untuk membentuk, menggabungkan, menganalisis, serta memvisualisasikan dataset. Pada dasarnya ada tiga jenis struktur data di library Pandas ini, yaitu Series satu dimensi dan merupakan array homogen, DataFrame dua dimensi dengan kolom yang bersifat heterogen, serta Panel tiga dimensi, array size mutable. Untuk menggunakan library ini, kita perlu mengimport nya terlebih dahulu. Biasanya library ini disingkat dengan Matplotlib untuk VisualizationJika sebelumnya kita telah membahas tentang library yang digunakan untuk numerical dan manipulation data, selanjutnya kita akan membahas library yang dapat digunakan untuk visualisasi, yaitu Matplotlib. Library Python ini juga merupakan bagian dari paket inti SciPy dan berada di bawah lisensi BSD. Dengan library ini, kita dapat membuat chart, grafik, histogram, dll dengan sangat mudah dan tanpa memerlukan banyak code. Hal ini karena library Matplotlib memang didesain untuk menghasilkan visualisasi yang sederhana dan juga Yuk, Mulai Belajar Data Science dengan Bahasa Pemrograman Python4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi masa kini! Sign up sekarang untuk MulaiBelajarData di DQLab!Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science"1. Buat Akun Gratis dengan Signup di Akses module Introduction to Data Science3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab4. Subscribe untuk Akses Semua Module Premium!Penulis Gifa Delyani Nursyafitri Editor Annissa Widya Davita

belajar data science dengan python pdf