Teknik yang Diajarkan Bootcamp Python untuk Data Science

Bootcamp Python untuk data science menawarkan pelatihan intensif yang mencakup berbagai teknik yang dibutuhkan agar sukses dalam bidang ini. Peserta bootcamp belajar menggunakan fitur dan library Python untuk mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data, serta mengembangkan model machine learning.

Apa saja teknik-teknik yang diajarkan dalam bootcamp Python untuk data science? Yuk cari tahu masing-masingnya mulai dari manipulasi dan analisis data dengan Pandas, pemrosesan numerik dengan NumPy, visualisasi data dengan Seaborn, machine learning dengan Scikit-Learn, dan data preprocessing serta feature engineering.

1. Manipulasi dan Analisis Data dengan Pandas

Salah satu keterampilan yang diajarkan dalam bootcamp Python adalah manipulasi dan analisis data menggunakan Pandas. Pandas adalah library Python yang dirancang khusus untuk bekerja dengan data yang terstruktur, seperti data dalam bentuk tabel. Dengan Pandas, kalian diajarkan cara membaca, menulis, dan memanipulasi data dari berbagai sumber seperti file CSV, Excel, atau database SQL.

Kalian juga akan belajar cara melakukan operasi dasar seperti filtering, grouping, dan agregasi data. Selain itu, Pandas memudahkan kalian untuk melakukan cleansing dan menyiapkan data untuk analisis lebih lanjut. Misalnya, menangani missing value, mendeteksi outlier, serta mengubah format data sesuai kebutuhan. Pandas menjadi dasar dari banyak tugas data science karena bersifat fleksibel dan efisien untuk mengelola dataset yang besar dan kompleks.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

2. Pemrosesan Numerik dengan NumPy

Setelah memahami dasar-dasar manipulasi data dengan Pandas, peserta bootcamp kemudian diperkenalkan pada pemrosesan numerik dengan NumPy. NumPy adalah library Python yang sangat powerful untuk melakukan komputasi ilmiah, terutama yang melibatkan operasi numerik yang berat.

Dalam bootcamp, kalian akan belajar tentang array multidimensi yang menjadi inti dari NumPy. Array ini membantu adanya operasi matematis sehingga dapat dilakukan dengan cepat dan efisien, daripada menggunakan struktur data bawaan Python seperti list.

Peserta juga mempelajari berbagai fungsi dan metode yang disediakan NumPy untuk melakukan operasi seperti perhitungan statistik, manipulasi bentuk array, dan penggunaan operasi vektor yang kompleks. NumPy sangat penting dalam data science karena banyak library lain seperti Pandas, Scikit-Learn, dan TensorFlow yang bergantung pada kemampuan pemrosesan numeriknya.

3. Visualisasi Data dengan Seaborn

Teknik selanjutnya yang diajarkan di bootcamp adalah visualisasi data dengan Seaborn. Visualisasi adalah langkah krusial dalam data science, karena membantu dalam memahami data dan menyampaikan temuan analisis dengan cara yang mudah dipahami. Seaborn merupakan library visualisasi data berbasis Matplotlib yang menyediakan antarmuka yang lebih mudah dan lebih estetis untuk membuat grafik.

Dalam bootcamp, peserta diajarkan cara membuat berbagai jenis visualisasi seperti grafik distribusi, hubungan antar variabel, dan tren waktu. Seaborn memudahkan pembuatan visualisasi yang informatif dengan hanya beberapa baris code, serta memungkinkan kustomisasi yang luas pada tampilan grafik, seperti penambahan label, warna, dan gaya. Dengan menggunakan Seaborn, kalian dapat membuat visualisasi yang tidak hanya menarik secara visual, tetapi juga informatif, sehingga memudahkan analisis data dan pengambilan keputusan.

4. Machine Learning dengan Scikit-Learn

Setelah memahami cara memanipulasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data, peserta bootcamp diperkenalkan pada machine learning menggunakan Scikit-Learn. Scikit-Learn adalah library Python paling populer untuk machine learning yang menyediakan berbagai algoritma seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan pengurangan dimensi.

Dalam bootcamp, kalian akan diajarkan bagaimana mempersiapkan data untuk machine learning, memilih model yang tepat, melatih model dengan data yang tersedia, dan mengevaluasi kinerja model menggunakan metrik yang relevan.

Selain itu, kalian juga belajar tentang konsep-konsep penting seperti overfitting, underfitting, dan validasi silang. Scikit-Learn sangat bermanfaat bagi praktisi data karena mudah digunakan, dokumentasinya yang komprehensif, dan kompatibilitasnya dengan pustaka Python lainnya. Dengan menguasai Scikit-Learn, kalian dapat membangun dan menerapkan model machine learning pada berbagai masalah bisnis atau riset.

5. Data Preprocessing dan Feature Engineering

Berikutnya kalian juga akan diajarkan tentang data preprocessing dan feature engineering. Data preprocessing adalah proses pembersihan dan transformasi data mentah menjadi bentuk yang dapat digunakan oleh model machine learning. Termasuk normalisasi atau standarisasi fitur, dan konversi data kategorikal ke bentuk numerik. Dalam bootcamp, peserta belajar teknik-teknik ini menggunakan Pandas dan Scikit-Learn.

Sedangkan feature engineering adalah proses membuat fitur-fitur baru dari data mentah yang dapat meningkatkan kinerja model. Di sini, kalian diajarkan bagaimana menganalisis data untuk menemukan fitur-fitur potensial yang dapat memprediksi target dengan lebih baik.

Misalnya, jika kita memiliki data transaksi penjualan, kita mungkin ingin membuat fitur baru seperti “jumlah pembelian rata-rata per bulan” yang lebih informatif daripada hanya menggunakan data mentah. Data preprocessing dan feature engineering adalah kunci untuk membangun model yang akurat dan andal.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

Ingin mempelajari semua teknik-teknik di atas? Yuk langsung ikut program Bootcamp Live Class yang disediakan DQLab. Live Class adalah salah satu metode pembelajaran paling tepat yang ditawarkan DQLab agar Sahabat DQ bisa mulai belajar Python.

Tidak hanya Python, bahkan di sini kalian juga bisa belajar SQL yang juga menunjang pemahaman kalian di bidang data science. Apa saja manfaat mengikuti Live Class ini?

• Variatif dan komplit. Variatif karena terdiri dari kelas pemula sampai advance. Komplit karena tidak hanya belajar teori tapi juga praktik. 

• Materi dan rekaman dapat diakses selamanya.

• Mendapatkan dukungan dari awal. Live Class memberikan kelas persiapan untuk memastikan kalian siap mengikuti kelas

• Dibimbing dengan mentor berpengalaman.

• Mendapatkan komunitas baru yang saling mendukung.

  
  

Selain bootcamp di atas, kalian juga bisa loh meningkatkan pemahaman kalian dalam menerapkan Python untuk sejumlah studi kasus yang ada di perusahaan. DQLab juga memilki modul belajar online yang akan membantu kalian menerapkan kemampuan tersebut secara bervariasi.

Apa keunggulan modul belajar online DQLab?

• Terintegrasi dengan Chat GPT yang membantu menjelaskan konsep serta coding yang tepat jika ada error

• Dapat diakses kapanpun dan dimanapun

• Dilengkapi Live Code Editor sehingga praktis tanpa perlu aplikasi tambahan

  
  

Tunggu apalagi? Yuk segera daftarkan diri kalian untuk ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python dan nikmati semua manfaat di atas!