Tag: data science pipeline

Materi Pelatihan Big Data Scientist 1. Pendahuluan Big Data Definisi Big Data Karakteristik 5V (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value) Pentingnya Big Data dalam pengambilan keputusan 2. Teknologi Big Data Hadoop Arsitektur Hadoop (HDFS dan MapReduce) Instalasi dan konfigurasi Hadoop Penggunaan Pig dan Hive untuk query data Python Pengenalan Python untuk data science Library penting: Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn Pemrosesan data dan visualisasi Cloud Computing Pengenalan layanan cloud (AWS, Google Cloud, Azure) Penggunaan EMR (Elastic MapReduce) dan Dataproc dengan Hadoop 3. Studi Kasus: Analisis Data Penjualan Retail Deskripsi Kasus Sebuah perusahaan retail ingin menganalisis data penjualannya untuk meningkatkan strategi pemasaran dan stok barang. Data yang Digunakan Data penjualan historis (csv atau format lain) yang mencakup informasi seperti tanggal, lokasi, produk, jumlah penjualan. Langkah Penyelesaian Koleksi Data Mengimpor data ke sistem Hadoop menggunakan HDFS. Pembersihan Data Menggunakan Python untuk membersihkan dan memformat data. Analisis Data Menggunakan MapReduce untuk menghitung total penjualan per produk dan per bulan. Menggunakan Hive untuk query dan analisis lebih lengkap. Visualisasi Menggunakan Matplotlib atau Seaborn di Python untuk membuat grafik penjualan yang menunjukkan tren dan pola. Rekomendasi Strategi Mengidentifikasi produk yang laris dan produk yang kurang terjual untuk menyusun strategi pemasaran yang lebih baik. 4. Rekomendasi Sertifikat BNSP (Badan Nasional Sertifikasi Profesi) Sertifikat yang diakui secara nasional untuk meningkatkan kredibilitas sebagai Big Data Scientist. Disarankan untuk mengambil sertifikasi terkait dengan kompetensi dalam data science dan analisis data. Rencanakan preparasi ujian sertifikasi dan pelajari standar kompetensi yang dibutuhkan. Langkah Praktik untuk Pelatihan Big Data Scientist Berikut adalah langkah-langkah praktis untuk melaksanakan studi kasus analisis data penjualan retail menggunakan Hadoop, Python, dan server cloud. Persiapan Lingkungan Instalasi Hadoop Siapkan sistem operasi Linux (misalnya Ubuntu). Unduh dan instal Hadoop:bashCopywget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.x.x/hadoop-3.x.x.tar.gz tar -xzvf hadoop-3.x.x.tar.gz Konfigurasi file hadoop-env.sh dan masukkan konfigurasi Java. Pengaturan Cluster Hadoop (Jika diperlukan) Konfigurasi HDFS dan layanan MapReduce. Untuk penggunaan cloud, siapkan cluster Hadoop di AWS EMR atau Google Cloud Dataproc. Pemasangan Python dan Library Terkait Instal Python dan pip jika belum terpasang:bashCopysudo apt update sudo apt install python3 python3-pip Instal library yang diperlukan:bashCopypip install pandas numpy matplotlib seaborn pyarrow Langkah Praktik untuk Studi Kasus Koleksi Data Simpan file data penjualan dalam format CSV di HDFS. Upload file menggunakan perintah berikut:bashCopyhdfs dfs -put local-file-path/penjualan.csv /data/ Pembersihan Data Menggunakan PythonGunakan Pandas untuk membaca dan membersihkan data.pythonCopyimport pandas as pd # Baca data dari file CSV data = pd.read_csv('penjualan.csv') # Tampilkan 5 baris pertama print(data.head()) # Pembersihan data (contoh: menghapus nilai yang hilang) data.dropna(inplace=True) # Simpan data bersih sebagai file CSV baru data.to_csv('penjualan_bersih.csv', index=False) Analisis Data Menggunakan Hadoop MapReduce: Tulis script MapReduce atau gunakan Hive untuk query. Contoh menggunakan Hive:sqlCopy-- Buat table dari data CREATE TABLE penjualan ( tanggal STRING, lokasi STRING, produk STRING, jumlah INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; LOAD DATA INPATH '/data/penjualan_bersih.csv' INTO TABLE penjualan; -- Query untuk total penjualan per produk SELECT produk, SUM(jumlah) as total_penjualan FROM penjualan GROUP BY produk ORDER BY total_penjualan DESC; Visualisasi Data Menggunakan PythonBuat grafik untuk menganalisis hasil.pythonCopyimport matplotlib.pyplot as plt # Membaca data hasil query hasil = pd.read_csv('hasil_query.csv') # Pastikan hasil query disimpan sebagai CSV # Grafik plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(hasil['produk'], hasil['total_penjualan']) plt.xticks(rotation=45) plt.xlabel('Produk') plt.ylabel('Total Penjualan') plt.title('Total Penjualan per Produk') plt.show() Menyusun Rekomendasi Berdasarkan hasil analisis, buat rekomendasi strategi untuk peningkatan penjualan. Kesimpulan Pelatihan Big Data Scientist ini memberikan peserta keterampilan praktis yang mencakup pengumpulan, pembersihan, analisis, dan visualisasi data menggunakan teknologi terkemuka seperti Hadoop dan Python. Dengan pemahaman mendalam tentang cara memanfaatkan Big Data, peserta dapat membantu organisasi mereka dalam mengambil keputusan yang berdasarkan data yang lebih baik serta makna strategis dari tren penjualan. Kami juga menyelenggarakan pelatihan dan sertifikasi BNSP yang relevan untuk memperkuat kredibilitas dan kompetensi peserta di bidang Big Data. Sertifikasi ini diakui secara nasional dan dapat membantu peserta dalam perjalanan karier mereka sebagai Big Data Scientist.