Apakah Anda masih kesulitan merangkai kode Python untuk mengolah data?
Mau belajar tapi gak tau harus mulai dari mana?
Mau punya panduan full tutorial coding Python untuk data science?
Jika Iya,
… maka paket belajar ini cocok untuk Anda!
Sebuah solusi bagi Anda yang sedang belajar data science namun masih awam dengan bahasa pemrograman Python dan ingin belajar kode Python untuk mengolah data step-by-step secara mandiri.
Paket belajar ini dirancang untuk Anda yang ingin belajar secara mandiri dengan langsung diberikan contoh-contoh kode program yang disertai dengan screenshot outputnya pada file PDF.
Tidak hanya berupa e-book PDF, Anda juga akan mendapatkan file IPYNB dari setiap bab pada e-book sehingga Anda dapat langsung menjalankannya di Jupyter Notebook di komputer Anda dan bereksperimen dengan berbagai nilai dan parameter lainnya untuk menambah pemahaman Anda.
Materi yang diberikan disertai dengan contoh kasus menggunakan berbagai variasi dataset dan cara penyelesaian untuk mempersiapkan Anda dalam mengerjakan problem lainnya di kemudian hari.
(Python, Data Preparation, Data Visualization, dan Machine Learning)
Di dalam modul ini, Anda akan belajar tentang pemrograman Python dari dasar seperti menampilkan output, menambahkan komentar, mendefinisikan variabel, berbagai jenis tipe data termasuk list, tuple, dictionary, dan sebagainya. Anda juga akan belajar tentang seleksi kondisi, perulangan, fungsi, dan juga Numpy.
Modul Data Preparation membekali Anda pengetahuan tentang apa saja dan bagaimana caranya melakukan persiapan data atau preprocessing sebelum tahap modeling seperti menangani outliers, missing values, data binning, encoding, scaling, dan lain-lain. Anda juga akan belajar cara grouping , reshaping, dan joining data.
Disini Anda akan belajar bagaimana memvisualisasikan data dengan bahasa pemrograman Python. Beberapa jenis visualisasi data yang umum digunakan seperti line plot, scatter plot, bar plot, hingga word cloud dan waffle chart dipraktekkan pada modul ini.
Pada modul ini, Anda akan belajar bagaimana melakukan pemodelan dengan algoritma-algoritma machine learning yang harus diketahui pemula seperti K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, Linear Regression, K-Means, dan sebagainya.
Harga Spesial*, Hanya:
Rp 99.000
Diskon 25% Terbatas – Masukkan kode kupon DSPY25UP saat checkout.
*Harga spesial dapat berakhir sewaktu-waktu tanpa pemberitahuan.
Yuk, buruan ambil kesempatan langka ini!
Dapat materi lengkap Python Data Science cuma di bawah 100 ribu
Di bawah ini adalah beberapa contoh screenshot modul IPYNB (Jupyter Notebook) yang akan Anda dapatkan. Anda dapat langsung me-running setiap blok kode tersebut.
(real testimoni yang dikirimkan kepada penulis melalui email)
Sangat bermanfaat, selain basic saya mendapatkan insight modulnya beserta studi kasus yg diajarkan cukup menurut saya, untuk mendapatkan value untuk saya membangun portofolio data yg berguna untuk jenjang karir di bidang, praktisi data, trima kasih..
Tidak ada perbedaan materi pada modul PDF dan IPYNB. File PDF dibuat agar Anda dapat mempelajarinya melalui berbagai gadget seperti laptop, ponsel, dan tablet, sedangkan file IPYNB dibuat agar Anda dapat langsung mencoba menjalankannya pada Jupyter Notebook.
Tidak. Modul hanya berisi tentang pembelajaran pemrograman Python untuk data science saja sehingga untuk proses instalasi dan hal teknis lainnya dapat Anda cari dari sumber lain.
Tidak. Ini adalah paket belajar mandiri, bukan kursus yang dibimbing dan dinilai secara langsung sehingga tidak ada sertifikat.
Ya. Modul ini memang didesain untuk pemula yang sama sekali belum pernah belajar bahasa pemrograman Python. Jika Anda benar-benar pemula, mulailah belajar dari modul “Python untuk Pemula” agar lebih mudah saat mempelajari modul-modul lainnya.
Bisa. Silahkan Anda memilih metode pembayaran yang diinginkan saat checkout.
Setelah Anda melakukan pembayaran, Anda akan menerima E-mail Resi Pembayaran dari mitra kami yang di dalamnya juga terdapat link download modul. Anda hanya perlu mengklik “Download Produk” pada E-mail yang Anda terima.