|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/data-science-mudah-menggunakan-phyton/
课程评论：没有评论
数据科学入门：Python 基础与应用 本课程旨在为初学者提供使用 Python 进行数据科学的基础知识，涵盖从基础编程、数据处理到数据分析和可视化的各个方面。 **课程目标：** 1. **数据科学导论：** 理解数据科学的基本概念及其在各行业的应用，熟悉数据科学项目的各个阶段（从数据收集到呈现），并了解数据分析师、数据工程师和数据科学家等相关职业。 2. **Python 编程基础：** 掌握 Python 的基本语法，如变量、数据类型、数学运算和控制结构，能够编写简单的函数，理解面向对象编程（OOP）概念，并能使用重要的 Python 库进行数据科学。 3. **数据处理与操作：** 学习处理各种数据格式（CSV, JSON, Excel, SQL），并使用 Pandas 和 NumPy 库进行数据清洗、处理和分析，包括数据过滤、分组、合并和重塑等基本操作。 4. **数据探索与分析：** 运用统计学基本技术（如均值、中位数、众数、分布和相关性）进行数据分析，识别数据中的模式并形成探索性假设，使用 Python 计算和呈现各种分析指标。 5. **数据可视化：** 理解数据可视化的重要性，使用 Matplotlib 和 Seaborn 库创建各种图表（如折线图、条形图、散点图、直方图和热力图），并学会解释可视化结果以支持决策。 6. **机器学习入门：** 了解机器学习的基本概念及其与传统编程的区别，熟悉监督学习和无监督学习等算法类型，并尝试使用 Scikit-learn 库实现简单的分类和回归模型。 7. **案例研究与实践项目：** 通过真实数据集进行案例研究，提升数据分析技能，并完成一个数据探索和洞察展示的最终项目（可选择报告或仪表板形式），为将所学知识应用于实际工作或个人项目做好准备。 **预期学习成果：** 学员将能够理解数据科学的基本概念和数据分析流程，熟练掌握 Python 编程在数据科学中的应用，能够使用 Pandas 和 NumPy 进行数据清洗和处理，运用基本统计学知识进行数据分析，使用 Matplotlib 和 Seaborn 创建有效的数据可视化，理解机器学习基础并尝试简单的模型应用，最终能够独立完成一个数据分析项目并展示成果，为进一步深入学习或进入相关行业打下坚实基础。
Tujuan dan Hasil Pembelajaran Data Sains untuk Pemula dengan PythonKursus ini bertujuan untuk membekali peserta dengan dasar-dasar Data Sains menggunakan Python, mulai dari pemrograman dasar, manipulasi data, hingga analisis dan visualisasi data.Tujuan Pembelajaran1. Pengenalan Data SainsMemahami konsep dasar Data Sains dan bagaimana bidang ini diterapkan di berbagai industri.Mengetahui tahapan dalam proyek Data Sains, mulai dari pengumpulan hingga penyajian data.Mengenali berbagai peran dalam Data Sains, seperti Data Analyst, Data Engineer, dan Data Scientist.2. Dasar-Dasar Pemrograman PythonMenguasai sintaks dasar Python, seperti variabel, tipe data, operasi matematika, dan struktur kontrol.Menulis fungsi sederhana dan memahami konsep pemrograman berbasis objek (OOP).Menggunakan modul dan pustaka penting dalam Python untuk Data Sains.3. Pengolahan dan Manipulasi DataMemahami berbagai format data (CSV, JSON, Excel, SQL) dan cara membacanya menggunakan Python.Menggunakan pustaka Pandas dan NumPy untuk membersihkan, mengolah, dan menganalisis data.Melakukan operasi dasar seperti filtering, grouping, merging, dan reshaping data.4. Eksplorasi dan Analisis DataMenganalisis data menggunakan teknik statistik dasar seperti mean, median, modus, distribusi, dan korelasi.Mengidentifikasi pola dalam data dan membuat hipotesis berdasarkan analisis eksploratif.Menggunakan Python untuk menghitung dan menyajikan berbagai metrik analisis.5. Visualisasi DataMemahami pentingnya visualisasi dalam komunikasi data.Menggunakan Matplotlib dan Seaborn untuk membuat grafik, diagram batang, scatter plot, histogram, dan heatmap.Menginterpretasikan hasil visualisasi untuk mendukung pengambilan keputusan.6. Pengenalan Machine Learning (Pembelajaran Mesin)Memahami konsep dasar machine learning dan perbedaannya dengan pemrograman tradisional.Mengenal berbagai jenis algoritma machine learning, seperti supervised dan unsupervised learning.Menerapkan model machine learning sederhana dengan Scikit-learn untuk klasifikasi dan regresi.7. Studi Kasus dan Proyek PraktikMengerjakan studi kasus dengan dataset nyata untuk mengasah keterampilan analisis data.Mengembangkan proyek akhir berupa eksplorasi data dan insight yang dapat disajikan dalam laporan atau dashboard.Mempersiapkan peserta untuk mengaplikasikan ilmu yang diperoleh dalam dunia kerja atau proyek pribadi.Hasil Pembelajaran yang DiharapkanMemahami konsep dasar Data Sains dan tahapan dalam proses analisis data.Menguasai dasar-dasar pemrograman Python dan penerapannya dalam Data Sains.Mampu membersihkan dan mengolah data dengan Pandas dan NumPy.Dapat melakukan analisis statistik dasar untuk memahami pola dalam data.Mampu membuat visualisasi data yang informatif dan menarik menggunakan Matplotlib dan Seaborn.Memahami dasar-dasar machine learning dan mencoba model sederhana.Mengembangkan proyek analisis data dari dataset nyata dan mempresentasikan hasilnya.Mempunyai dasar yang kuat untuk melanjutkan ke tingkat Data Sains yang lebih lanjut atau menerapkannya dalam dunia kerja.
