Jasa Pembuatan Data Analyst | Complete Data Analyst Bootcamp

Masalah

Sebagian besar kursus analis data, ilmu data, dan pengkodean melewatkan langkah praktis yang penting. Mereka tidak mengajari Anda cara bekerja dengan data mentah, cara membersihkan, dan memprosesnya terlebih dahulu. Ini menciptakan kesenjangan yang cukup besar antara keterampilan yang Anda butuhkan dalam pekerjaan dan kemampuan yang Anda peroleh dalam pelatihan. Sejujurnya, data dunia nyata itu berantakan, jadi Anda perlu tahu cara mengatasi kendala ini untuk menjadi profesional data independen.

Kamp pelatihan yang telah kita lihat online dan bahkan kelas langsung mengabaikan aspek ini dan menunjukkan kepada Anda cara bekerja dengan data ‘bersih’. Tapi ini tidak membantu Anda. Pada kenyataannya, itu akan membuat Anda mundur baik saat Anda melamar pekerjaan, maupun saat Anda sedang bekerja.

Solusinya

Tujuan kami adalah memberi Anda persiapan lengkap. Dan kursus ini akan menjadikan Anda seorang analis data yang siap kerja. Untuk membawa Anda ke sana, kami akan membahas topik mendasar berikut secara ekstensif.

• Teori tentang bidang analitik data
• Python Dasar
• Python tingkat lanjut
• NumPy
• Panda
• Bekerja dengan file teks
• Pengumpulan data
• Pembersihan data
• Pemrosesan awal data
• Visualisasi data
• Contoh praktek terakhir

Masing-masing mata pelajaran ini dibangun di atas mata pelajaran sebelumnya. Dan justru inilah yang membuat kurikulum kami begitu berharga. Semuanya ditampilkan dalam urutan yang benar dan kami jamin Anda tidak akan tersesat di sepanjang jalan, karena kami telah menyediakan semua langkah yang diperlukan. Dengan kata lain, kami tidak akan mengajari Anda cara menganalisis data sebelum Anda mengetahui cara mengumpulkan dan membersihkannya.

Jadi, untuk mempersiapkan Anda untuk pekerjaan tingkat pemula yang mengarah ke posisi ilmu data – analis data – kami membuat Kursus Analis Data.

Ini adalah program pelatihan yang agak unik karena mengajarkan dasar-dasar yang Anda butuhkan dalam pekerjaan. Aspek penting yang sering diabaikan.

Selain itu, fokus kami adalah mengajarkan topik yang saling melengkapi. Kursus ini memberikan persiapan lengkap bagi seseorang yang ingin menjadi seorang analis data dengan biaya yang lebih murah dari program tradisional. Kami percaya bahwa sumber daya ini akan secara signifikan meningkatkan peluang Anda untuk mendapatkan pekerjaan, karena ini akan mempersiapkan Anda untuk tugas dan konsep praktis yang sering disertakan dalam wawancara.

Topik yang akan kami bahas

1. Teori tentang bidang analitik data

2. Python Dasar

3. Python Tingkat Lanjut

4. NumPy

5. Panda

6. Bekerja dengan file teks

7. Pengumpulan data

8. Pembersihan data

9. Pemrosesan awal data

10. Visualisasi data

11. Contoh praktis terakhir

1. Teori tentang bidang analitik data

Di sini kita akan fokus pada gambaran besarnya. Tapi jangan bayangkan halaman panjang yang membosankan dengan istilah yang harus Anda periksa di kamus setiap menit. Sebaliknya, di sinilah kami ingin mendefinisikan siapa analis data itu, apa yang mereka lakukan, dan bagaimana mereka menciptakan nilai bagi organisasi.

Mengapa mempelajarinya?

Anda memerlukan pemahaman umum untuk menghargai bagaimana setiap bagian kursus cocok dengan konten lainnya. Jika Anda tahu ke mana Anda akan pergi, kemungkinan besar Anda akhirnya akan sampai di sana. Dan karena analis data dan pekerjaan data lainnya relatif baru dan terus berkembang, kami ingin memberi Anda pemahaman yang baik tentang peran analis data secara khusus. Kemudian, di bab-bab selanjutnya, kami akan mengajari Anda alat sebenarnya yang Anda perlukan untuk menjadi seorang analis data.

2. Python Dasar

Kursus ini berpusat di sekitar Python. Jadi, kita akan mulai dari yang paling dasar. Jangan takut jika Anda tidak memiliki pengalaman pemrograman sebelumnya.

Mengapa mempelajarinya?

Anda perlu mempelajari bahasa pemrograman untuk memanfaatkan sepenuhnya dunia kaya data yang kita tinggali. Kecuali jika Anda dilengkapi dengan keterampilan seperti itu, Anda akan selalu bergantung pada kemampuan orang lain untuk mengekstrak dan memanipulasi data, dan Anda ingin menjadi tergantung saat melakukan analisis, kan? Selain itu, Anda tidak perlu mempelajari banyak bahasa pemrograman sekaligus. Cukup menjadi sangat terampil hanya dalam satu, dan kami secara alami memilih Python yang telah memantapkan dirinya sebagai bahasa nomor satu untuk analisis data dan ilmu data (berkat perpustakaannya yang kaya dan keserbagunaannya).

3. Python Tingkat Lanjut

Kami akan memperkenalkan topik Python tingkat lanjut seperti bekerja dengan data teks dan menggunakan alat seperti pemahaman daftar dan fungsi anonim.

Mengapa mempelajarinya?

Pelajaran ini akan mengubah Anda menjadi pengguna Python mahir yang mandiri dalam pekerjaan. Anda akan dapat menggunakan kekuatan inti Python untuk keuntungan Anda. Jadi, di sini bukan hanya tentang topiknya, ini juga tentang kedalaman di mana kami menjelajahi alat Python yang paling relevan.

4. NumPy

NumPy adalah paket fundamental Python untuk komputasi ilmiah. Ini telah memantapkan dirinya sebagai alat masuk saat Anda perlu menghitung operasi matematika dan statis.

Mengapa mempelajarinya?

Sebagian besar pekerjaan analis data didedikasikan untuk preprocessing dataset. Tidak diragukan lagi, ini melibatkan banyak teknik matematika dan statistik yang terkenal dengan NumPy. Selain itu, paket memperkenalkan struktur array multi-dimensi dan menyediakan banyak fungsi dan metode bawaan untuk digunakan saat bekerja dengannya. Dengan kata lain, NumPy dapat digambarkan sebagai instrumen Python canggih yang stabil secara komputasi yang memberikan fleksibilitas dan dapat membawa analisis Anda ke tingkat berikutnya.

5. Panda

Pustaka panda adalah salah satu alat Python paling populer yang memfasilitasi manipulasi dan analisis data. Ini sangat berharga karena Anda dapat menggunakannya untuk memanipulasi semua jenis informasi – tabel numerik dan data deret waktu, serta teks.

Mengapa mempelajarinya?

Panda adalah alat utama lain yang dibutuhkan analis untuk membersihkan dan memproses ulang data yang sedang mereka kerjakan. Fitur manipulasi datanya tidak ada duanya di Python karena keragaman dan kekayaan yang disediakannya dalam hal metode dan fungsi. Kemampuan gabungan untuk bekerja dengan NumPy dan panda sangat kuat karena kedua perpustakaan saling melengkapi. Anda harus mampu mengoperasikan keduanya untuk menghasilkan analisis yang lengkap dan konsisten secara mandiri.

6. Bekerja dengan file teks

Bertukar informasi dengan file teks secara praktis adalah cara kami bertukar informasi hari ini. Di bagian kursus ini, kami akan menggunakan alat Python, panda, dan NumPy yang dipelajari sebelumnya untuk memberi Anda hal-hal penting yang Anda perlukan saat mengimpor atau menyimpan data.

Mengapa mempelajarinya?

Di banyak kursus, Anda hanya diberi kumpulan data untuk melatih keterampilan analitis dan pemrograman Anda. Namun, kami tidak ingin menutup mata terhadap kenyataan, di mana mengonversi kumpulan data mentah dari file eksternal menjadi format Python yang bisa diterapkan bisa menjadi tantangan besar.

7. Pengumpulan data

Di dunia nyata, Anda tidak selalu memiliki data yang tersedia untuk Anda. Di bagian kursus ini, Anda akan mempelajari cara mengambil data dari API.

Mengapa mempelajarinya?

Anda perlu tahu bagaimana sumber data Anda, bukan? Untuk menjadi analis yang berpengetahuan luas, Anda harus dapat mengumpulkan data dari sumber luar. Ini jarang merupakan proses satu klik. Bagian ini bertujuan memberi Anda semua alat yang diperlukan untuk melakukannya sendiri.

8. Pembersihan data

Langkah logis selanjutnya adalah membersihkan data Anda. Di sinilah Anda akan menerapkan keterampilan panda yang diperoleh sebelumnya dalam latihan. Semua pelajaran sepanjang kursus memiliki perspektif dunia nyata.

Mengapa mempelajarinya?

Sebagian besar pekerjaan analis data di dunia nyata melibatkan pembersihan data dan mempersiapkannya untuk analisis aktual. Anda tidak dapat berharap bahwa Anda akan berurusan dengan sumber data yang sempurna, bukan? Jadi, terserah Anda untuk mengatasi tahap ini dan membersihkan data Anda.

9. Pemrosesan awal data

Bahkan ketika dataset Anda bersih dan dalam bentuk yang dapat dimengerti, itu belum cukup siap untuk diproses untuk visualisasi dan analisis. Ada langkah penting di antaranya, dan itu adalah pemrosesan awal data .

Mengapa mempelajarinya?

Prapemrosesan data adalah tempat seorang analis data dapat menunjukkan seberapa baik atau hebatnya mereka dalam pekerjaannya. Tahap pekerjaan ini membutuhkan kemampuan untuk memilih alat statistik yang tepat yang akan meningkatkan kualitas kumpulan data Anda dan pengetahuan untuk mengimplementasikannya dengan panda tingkat lanjut dan teknik NumPy. Hanya setelah Anda menyelesaikan langkah ini, Anda dapat mengatakan bahwa kumpulan data Anda telah diproses sebelumnya dan siap untuk bagian selanjutnya, yaitu visualisasi data.

10. Visualisasi data

Visualisasi data adalah wajah dari data. Banyak orang melihat data dan tidak melihat apa-apa. Alasannya adalah karena mereka tidak menciptakan visualisasi yang baik. Atau lebih buruk lagi – mereka membuat grafik yang bagus tetapi tidak dapat menafsirkannya secara akurat.

Mengapa mempelajarinya?

Bagian kursus ini akan mengajari Anda cara menggunakan data Anda untuk menghasilkan wawasan yang bermakna. Pada akhirnya, bagan data adalah yang menyampaikan informasi paling banyak dalam waktu sesingkat mungkin. Dan tidak ada yang berbicara lebih baik daripada visualisasi data yang dibuat dengan baik dan bermakna.

11. Contoh praktis

Kursus ini berisi banyak latihan dan kasus praktis. Pada akhirnya, kami telah menyertakan contoh praktis komprehensif yang akan menunjukkan kepada Anda bagaimana semua yang telah Anda pelajari selama ini berjalan dengan baik. Di sinilah Anda akan dapat menghargai seberapa jauh Anda telah menempuh perjalanan untuk menjadi seorang analis data dan memulai karir data Anda.