Analisis Data Praktis dengan Python dan Pandas โ€” WalkSelf
โ˜… 3.0 (1) โฑ 2 jam 54 mnt ๐Ÿ“š 29 pelajaran

Analisis Data Praktis dengan Python dan Pandas

Menguasai dasar-dasar manipulasi data, pembersihan, dan analisis menggunakan Python dan Pandas untuk mengekstrak wawasan yang dapat dilaksanakan dari dataset mentah.

  • ๐Ÿ’ฌ Instruktur AI
    Tanyakan apa pun tentang pelajaran dan dapatkan jawaban jelas seketika, kapan saja.
  • ๐Ÿ• Mulai kapan saja
    Tanpa jadwal atau tenggat โ€” belajar dengan kecepatan sendiri, kapan pun Anda mau.
  • ๐ŸŒ Dalam bahasa Indonesia
    Pelajaran, tugas, dan sertifikat โ€” semuanya sepenuhnya dalam bahasa Anda.

Tentang kursus ini

Di dunia yang digerakkan oleh data saat ini, kemampuan untuk mengubah data mentah dan tidak teratur menjadi wawasan yang jelas dan dapat diterapkan adalah salah satu keterampilan yang paling berharga yang bisa Anda miliki. Jika Anda ingin bekerja dengan data secara efisien, belajar bagaimana memanfaatkan Python dan perpustakaan Pandas yang kuat adalah tempat yang tepat untuk memulainya. Kursus tertulis ini memandu Anda dari pemula mutlak menjadi analis data yang percaya diri. Anda akan mulai dengan memahami konsep dasar data dan dasar Python, lalu beralih ke pengisian, pembersihan, penyaringan, dan agregasi dataset dunia nyata menggunakan aliran kerja modern, standar industri. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti struktur data dasar seperti Seri dan DataFrames, bersama dengan terminologi analisis data Python yang penting. - Bersihkan dan mempersiapkan dataset berantakan dengan menangani nilai yang hilang, memecahkan duplikat, dan memformat jenis data. - Query dan filter data secara efisien menggunakan teknik indeksasi modern dan teknik seleksi bersyarat. - Mengagregat dan mengkelompokkan data untuk melakukan perhitungan statistik dan merangkum dataset besar. - Terapkan praktik Pandas modern, termasuk metode rantai dan jenis data yang efisien memori, untuk kode yang lebih bersih dan cepat. - Menganalisis dataset dunia nyata melalui struktur, langkah demi langkah latihan tertulis dan kode walkthroughs. Kurikulum ini dimulai dengan definisi inti dan konsep dasar sebelum bergerak secara sistematis melalui seleksi data, transformasi, dan agregasi. Setiap konsep diperkuat dengan penjelasan kode yang jelas dan latihan praktis tertulis yang dirancang untuk membangun kepercayaan diri Anda dalam melakukan analisis. Kursus ini dirancang khusus untuk pemula tanpa pengalaman analisis data sebelumnya, dan tidak diperlukan latar belakang pemrograman tingkat lanjut. Mulai membaca hari ini dan membangun dasar Anda dalam analisis data modern.

Apa yang Anda dapatkan

  • ๐Ÿ“œ Sertifikat penyelesaian
    Tambahkan ke profil LinkedIn Anda
  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI pribadi
    Bingung di tengah pelajaran? Tanya tutor bawaan kamu apa saja, kapan saja.
  • โ™พ๏ธ Akses seumur hidup
    Kembali kapan saja, tanpa kedaluwarsa
  • ๐Ÿ“ฑ Ponsel atau komputer
    Berfungsi di mana saja, perangkat apa saja
  • ๐Ÿ’ธ Pengembalian 14 hari
    Tanpa pertanyaan
  • โšก Singkat dan fokus
    2 jam 54 mnt konten praktis

Ulasan (1)

ุนู„ูŠ ุจู† ู…ุญู…ุฏ TN Pelajar terverifikasi
โ˜… 3 ยท 31.05.2026

Ini adalah kursus yang bagus jika Anda memiliki beberapa pengetahuan sebelumnya untuk pemula, beberapa konsep mungkin sedikit menantang strukturnya logis, meskipun

Tulis ulasan

โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†
Setelah mengirim kami akan meminta masuk โ€” draf Anda tersimpan.

Pelajar lain juga mengambil

Pertanyaan umum

Apa yang saya butuhkan untuk mengikuti kursus ini? +

Cukup ponsel atau komputer dengan internet. Tidak ada instalasi atau perangkat khusus.

Bagaimana cara membayar? +

Dengan kartu via Stripe. Kami tidak menyimpan detail kartu โ€” Stripe menanganinya dengan aman.

Bisakah saya mendapat refund? +

Ya โ€” refund penuh dalam 14 hari, tanpa pertanyaan.

Berapa lama saya akan punya akses? +

Selamanya. Setelah membeli, kursus jadi milik Anda untuk dikunjungi lagi kapan saja.

Apakah saya akan mendapat sertifikat? +

Ya. Setelah selesai, Anda akan menerima sertifikat yang bisa ditambahkan ke profil LinkedIn.

Dibuat untuk pelajar di
Teknologi Desain Keuangan Pemasaran Kesehatan Pendidikan Perhotelan Manufaktur