Materi “Pengenalan ke Python untuk Data Science” adalah landasan penting dalam pemahaman bahasa pemrograman Python untuk aplikasi dalam konteks Data Science. Peserta akan diajak melalui dasar-dasar Python, termasuk struktur data seperti lists, tuples, dan dictionaries. Proses instalasi lingkungan pengembangan (IDE) juga akan dibahas. Selain itu, sesi ini akan memberikan wawasan mendalam tentang kontrol alur, fungsi, dan modul dalam Python. Peserta akan belajar cara menggunakan struktur dan konsep dasar ini untuk membangun fondasi kuat, mempersiapkan mereka untuk perjalanan lebih lanjut dalam analisis data menggunakan Python.
Materi “Struktur Data dan Kontrol Alur” adalah tahap kunci dalam membangun pemahaman mendalam tentang Python untuk Data Science. Peserta akan menjelajahi struktur data fundamental seperti lists, tuples, dan dictionaries, serta memahami cara mengakses dan memanipulasi data di dalamnya. Kontrol alur, termasuk penggunaan pernyataan kondisional (if, else) dan perulangan (loops), juga akan ditekankan untuk memahamkan bagaimana mengendalikan jalannya program. Dengan penerapan praktis dan latihan interaktif, peserta akan memiliki keterampilan yang kuat dalam mengelola data dan mengatur alur program, membuka pintu menuju pemahaman yang lebih mendalam tentang Python dalam konteks Data Science.
Materi “Fungsi dan Modul dalam Python” membawa peserta lebih jauh dalam memahami kekuatan dan fleksibilitas Python untuk aplikasi Data Science. Peserta akan mempelajari konsep fungsi, termasuk pembuatan, pemanggilan, dan pengembalian nilai, serta pemahaman tentang bagaimana fungsi dapat meningkatkan struktur dan modularitas kode. Sesi ini juga akan mengeksplorasi konsep modul, yang memungkinkan peserta untuk mengorganisir kode ke dalam unit-unit terpisah, mempermudah pemeliharaan dan pengembangan berkelanjutan. Dengan menggabungkan fungsi dan modul, peserta akan memiliki alat yang kuat untuk membangun dan mengelola proyek Data Science yang kompleks dan terstruktur.
Materi “Pengenalan NumPy untuk Manipulasi Array” membawa peserta ke dunia analisis data yang lebih kuat dan efisien. Peserta akan memahami dasar-dasar NumPy, fokus utama pada manipulasi array, yang merupakan struktur data inti dalam analisis data menggunakan Python. Peserta akan belajar tentang pembuatan array, indeks array, serta operasi dasar seperti penggabungan, pemotongan, dan reshaping array. Sesi ini memberikan fondasi yang kokoh untuk mengolah data dalam format array, yang sangat penting dalam analisis data yang berskala besar. Melalui latihan praktis, peserta akan mendapatkan keterampilan praktis yang dapat segera diterapkan dalam proyek Data Science mereka.
Materi “Analisis Data dengan Pandas” memperkenalkan peserta pada kekuatan analisis data tabular menggunakan pustaka Pandas. Peserta akan mempelajari struktur data utama Pandas: DataFrame dan Series, serta mendalami teknik pemfilteran dan penggabungan data. Materi ini memfokuskan pada kecepatan dan efisiensi dalam memproses data, memungkinkan peserta untuk memahami bagaimana Pandas mempermudah eksplorasi dan manipulasi dataset. Sesi ini juga mencakup penerapan praktis melalui proyek mini, di mana peserta akan menggunakan Pandas untuk mengatasi tugas analisis data pada dataset sederhana. Dengan materi ini, peserta akan mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang alat yang kritis dalam analisis data menggunakan Python.
Materi “Membuat Grafik dan Plot Data” menyoroti kemampuan visualisasi data yang vital dalam analisis Data Science. Peserta akan belajar menggunakan pustaka Matplotlib untuk menciptakan berbagai jenis grafik dan plot data yang menarik dan informatif. Sesi ini membahas dasar-dasar membuat grafik sederhana, penyesuaian warna dan tata letak, serta strategi efektif untuk menyajikan informasi visual. Melalui pendekatan praktis, peserta akan mendapatkan keterampilan dalam menggambarkan pola data secara jelas, memfasilitasi pemahaman yang mendalam. Materi ini memberikan landasan yang kuat untuk kemampuan visualisasi, yang merupakan aspek kunci dalam menyampaikan hasil analisis data secara efektif kepada pemangku kepentingan.
Materi “Menyajikan Informasi Visual dengan Efektif” mengajak peserta melangkah lebih jauh dalam seni visualisasi data dengan menggunakan pustaka Matplotlib. Peserta akan mempelajari teknik pengaturan warna, label, dan anotasi untuk meningkatkan kualitas dan kejelasan grafik. Sesi ini juga membahas subplots dan multiple plots, memungkinkan peserta untuk membuat tata letak yang kompleks dan kontekstual. Melalui pendekatan praktis, peserta akan mendapatkan wawasan tentang cara menyajikan informasi visual dengan cara yang menarik dan mudah dipahami, menjadikan mereka ahli dalam merangkum hasil analisis data dalam format visual yang kuat dan efektif. Materi ini membantu peserta mengkomunikasikan temuan mereka secara persuasif kepada pemangku kepentingan.
Materi “Pengenalan Machine Learning” membuka pintu peserta untuk memahami konsep dasar dan potensi aplikasi machine learning. Sesi ini akan mencakup pengenalan terhadap berbagai jenis machine learning, termasuk supervised, unsupervised, dan reinforcement learning. Peserta akan memahami bagaimana algoritma machine learning dapat digunakan untuk membuat prediksi dan keputusan cerdas berdasarkan pola-pola dalam data. Materi ini memberikan fondasi yang kuat untuk memahami peran machine learning dalam analisis data dan memberikan landasan bagi pemahaman lebih mendalam tentang algoritma machine learning yang akan dijelajahi dalam sesi-sesi berikutnya.
Materi “Penerapan Algoritma Machine Learning dengan scikit-learn” mengajak peserta memahami secara praktis bagaimana menerapkan algoritma machine learning dalam proyek Data Science menggunakan pustaka scikit-learn. Peserta akan belajar langkah-langkah dasar dalam membangun, melatih, dan mengevaluasi model machine learning untuk tugas-tugas seperti regresi, klasifikasi, dan clustering. Sesi ini juga akan menyoroti penggunaan metrik evaluasi dan teknik cross-validation untuk mengoptimalkan performa model. Melalui proyek mini dan latihan praktis, peserta akan mendapatkan keterampilan yang dapat diterapkan secara langsung dalam menghadapi tantangan dunia nyata menggunakan algoritma machine learning.
Materi “Evaluasi Model dan Tuning Parameter” membimbing peserta dalam memahami kunci evaluasi dan penyempurnaan model machine learning. Peserta akan belajar mengukur performa model dengan metrik evaluasi yang relevan, seperti akurasi, presisi, recall, dan area di bawah kurva ROC. Sesi ini juga mencakup teknik tuning parameter untuk meningkatkan kinerja model, termasuk cross-validation dan grid search. Melalui studi kasus dan latihan interaktif, peserta akan mendapatkan wawasan mendalam tentang bagaimana meningkatkan kehandalan model machine learning mereka dan mempersiapkan mereka untuk menghadapi proyek-proyek analisis data yang lebih kompleks.
