Gambar oleh Penulis
Data memainkan peran penting dalam mendorong pengambilan keputusan yang tepat dan memungkinkan aplikasi berbasis Kecerdasan Buatan. Akibatnya, permintaan akan tenaga profesional data yang terampil di berbagai industri semakin meningkat. Jika Anda baru mengenal ilmu data, kumpulan panduan ekstensif ini dirancang untuk membantu Anda mengembangkan keterampilan penting yang diperlukan untuk mengekstraksi wawasan dari sejumlah besar data.
link: 7 Langkah Menguasai SQL untuk Ilmu Data
Ini adalah pendekatan langkah demi langkah untuk menguasai SQL, yang mencakup dasar-dasar perintah SQL, agregasi, pengelompokan, pengurutan, penggabungan, subkueri, dan fungsi jendela.
Panduan ini juga menyoroti pentingnya penggunaan SQL untuk memecahkan masalah bisnis dunia nyata dengan menerjemahkan persyaratan ke dalam analisis teknis. Untuk latihan dan persiapan wawancara ilmu data, disarankan untuk berlatih SQL melalui platform online seperti HackerRank dan PGExercises.
link: 7 Langkah Menguasai Python untuk Ilmu Data
Panduan ini memberikan peta jalan langkah demi langkah untuk mempelajari pemrograman Python dan mengembangkan keterampilan yang diperlukan untuk berkarir di bidang ilmu data dan analitik. Dimulai dengan mempelajari dasar-dasar Python melalui kursus online dan tantangan coding. Kemudian, ini mencakup pustaka Python untuk analisis data, pembelajaran mesin, dan web scraping.
Panduan karir menyoroti pentingnya berlatih coding melalui proyek dan membangun portofolio online untuk menunjukkan keahlian Anda. Ia juga menawarkan rekomendasi sumber daya gratis dan berbayar untuk setiap langkah.
link: 7 Langkah Menguasai Teknik Data Cleaning dan Preprocessing
Panduan langkah demi langkah untuk menguasai teknik pembersihan dan pra-pemrosesan data, yang merupakan bagian penting dari setiap proyek ilmu data. Panduan ini mencakup berbagai topik, termasuk analisis data eksplorasi, penanganan nilai yang hilang, penanganan duplikat dan outlier, pengkodean fitur kategoris, pemisahan data menjadi set pelatihan dan pengujian, penskalaan fitur, dan mengatasi data yang tidak seimbang dalam masalah klasifikasi.
Anda akan mempelajari pentingnya memahami pernyataan masalah dan data dengan bantuan kode contoh untuk berbagai tugas prapemrosesan menggunakan pustaka Python seperti Pandas dan scikit-learn.
link: 7 Langkah Menguasai Data Wrangling dengan Pandas dan Python
Ini adalah jalur pembelajaran komprehensif untuk menguasai perselisihan data dengan panda. Panduan ini mencakup prasyarat seperti mempelajari dasar-dasar Python, SQL, dan web scraping, diikuti dengan langkah-langkah untuk memuat data dari berbagai sumber, memilih dan memfilter kerangka data, menjelajahi dan membersihkan kumpulan data, melakukan transformasi dan agregasi, menggabungkan kerangka data, dan membuat tabel pivot. Terakhir, disarankan untuk membangun dasbor data interaktif menggunakan Streamlit untuk menunjukkan keterampilan analisis data dan membuat portofolio proyek, yang penting bagi calon analis data yang mencari peluang kerja.
link: 7 Langkah Menguasai Analisis Data Eksplorasi
Panduan ini menguraikan 7 langkah utama untuk melakukan Analisis Data Eksplorasi (EDA) yang efektif menggunakan Python. Langkah-langkah ini meliputi pengumpulan data, menghasilkan ringkasan statistik, menyiapkan data melalui pembersihan dan transformasi, memvisualisasikan data untuk mengidentifikasi pola dan outlier, melakukan analisis variabel univariat, bivariat, dan multivariat, menganalisis data deret waktu, dan menangani nilai yang hilang dan outlier. EDA adalah fase penting dalam analisis data, memungkinkan para profesional untuk memahami kualitas, struktur, dan hubungan data, memastikan analisis yang akurat dan berwawasan luas pada tahap berikutnya.
Untuk memulai perjalanan Anda dalam ilmu data, disarankan untuk memulai dengan menguasai SQL. Ini akan memungkinkan Anda bekerja secara efisien dengan database. Setelah Anda merasa nyaman dengan SQL, Anda bisa mendalami pemrograman Python, yang dilengkapi dengan perpustakaan canggih untuk analisis data. Mempelajari teknik penting seperti pembersihan data itu penting, karena akan membantu Anda mempertahankan kumpulan data berkualitas tinggi.
Kemudian, dapatkan keahlian dalam perselisihan data dengan panda untuk membentuk kembali dan menyiapkan data Anda. Yang terpenting, kuasai analisis data eksplorasi untuk memahami kumpulan data secara menyeluruh dan mengungkap wawasan.
Setelah mengikuti pedoman ini, langkah selanjutnya adalah mengerjakan sebuah proyek dan mendapatkan pengalaman. Anda dapat memulai dengan proyek sederhana dan kemudian beralih ke proyek yang lebih kompleks. Tulis tentang hal itu di Medium dan pelajari teknik terbaru untuk meningkatkan keterampilan Anda.
Abi Ali Awan (@1abidaliawan) adalah seorang ilmuwan data profesional bersertifikat yang suka membuat model pembelajaran mesin. Saat ini, dia fokus pada pembuatan konten dan penulisan blog teknis tentang pembelajaran mesin dan teknologi ilmu data. Abid menyandang gelar Magister Manajemen Teknologi dan Sarjana Teknik Telekomunikasi. Visinya adalah membangun produk AI menggunakan jaringan saraf grafik untuk siswa yang berjuang dengan penyakit mental.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://www.kdnuggets.com/collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis
