Tag: data wrangling SQL

Pendahuluan Data Wrangling dan Preprocessing adalah langkah awal yang sangat penting dalam setiap proyek analisis data, terutama dalam big data. Proses ini mencakup pembersihan, pengolahan, dan transformasi data mentah menjadi format yang lebih terstruktur dan siap dianalisis. Mengingat banyaknya data yang dihasilkan saat ini, kemampuan untuk mengelola dan memproses data besar dengan efisien menjadi keterampilan yang sangat dicari. Dalam pelatihan ini, peserta akan mempelajari teknik-teknik dasar dalam data wrangling dan preprocessing menggunakan berbagai tools yang relevan dalam big data, seperti Python dan SQL. Pelatihan ini juga akan memberikan sertifikasi BNSP, yang diakui oleh berbagai industri. Unit Kompetensi Pelatihan ini mencakup unit kompetensi berikut: Pengenalan Data Wrangling: Memahami pentingnya data wrangling dalam proyek data science dan big data. Pengolahan Data Menggunakan Python: Menggunakan Python untuk melakukan preprocessing data dengan library seperti Pandas. Transformasi Data dengan SQL: Teknik-teknik dasar SQL untuk membersihkan dan mengolah data. Identifikasi dan Penanganan Missing Values: Mengidentifikasi nilai yang hilang dan cara mengatasinya. Normalisasi dan Standarisasi Data: Memahami teknik-teknik untuk normalisasi dan standarisasi data untuk analisis lebih lanjut. Menggunakan Big Data Tools untuk Preprocessing: Pengenalan tools dan platform big data untuk mengelola data dalam skala besar, seperti Hadoop dan Spark. Contoh Studi Kasus Studi Kasus: Preprocessing Data Penjualan E-commerce Kita akan menggunakan data penjualan e-commerce dengan informasi transaksi seperti nama produk, harga, jumlah, dan tanggal. Data ini seringkali memiliki missing values, outliers, dan format yang tidak konsisten. Kita akan membersihkan data dan melakukan beberapa transformasi menggunakan Python dan Pandas. Memasukkan Data: python SalinEdit import pandas as pd # Memasukkan data dari file CSV data = pd.read_csv('data_penjualan.csv') Menangani Missing Values: python SalinEdit # Menampilkan jumlah missing values per kolom print(data.isnull().sum()) # Mengisi missing values dengan rata-rata kolom data['Harga'] = data['Harga'].fillna(data['Harga'].mean()) Menghapus Outliers: python SalinEdit # Menghitung IQR untuk mengidentifikasi outliers Q1 = data['Harga'].quantile(0.25) Q3 = data['Harga'].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 # Menghapus outliers berdasarkan IQR data = data[(data['Harga'] >= (Q1 - 1.5 * IQR)) & (data['Harga'] <= (Q3 + 1.5 * IQR))] Normalisasi Data: python SalinEdit from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() data['Harga_Normalized'] = scaler.fit_transform(data[['Harga']]) Silabus dalam 2 Hari Pelatihan Hari Topik Materi Hari 1 Pengenalan Data Wrangling dan Preprocessing - Apa itu data wrangling? - Mengapa preprocessing data penting? - Langkah-langkah dalam data preprocessing Pengolahan Data Menggunakan Python dan Pandas - Menggunakan library Pandas untuk manipulasi data - Pembersihan data dengan Pandas - Transformasi data (filtering, grouping, sorting) Penanganan Missing Values - Teknik-teknik untuk menangani missing values - Menggunakan metode imputasi - Praktik penanganan missing values dengan Python Hari 2 Transformasi Data Menggunakan SQL - Dasar-dasar SQL untuk data wrangling - Menggunakan SQL untuk pembersihan dan transformasi data - Query untuk mengatasi missing values dan outliers Normalisasi dan Standarisasi Data - Teknik normalisasi dan standarisasi data - Menggunakan MinMaxScaler dan StandardScaler dalam Python - Implementasi pada data numerik Pengolahan Data Menggunakan Big Data Tools - Pengenalan Hadoop dan Spark untuk data preprocessing - Membandingkan pengolahan data di platform big data dan di Python Kesimpulan Kami menyediakan pelatihan dan sertifikasi BNSP untuk menjadi Big Data Scientist dengan fokus pada Data Wrangling dan Preprocessing dalam Big Data. Pelatihan ini dilaksanakan secara online dan sangat terjangkau dengan biaya Rp2.550.000. Anda akan mendapatkan sertifikat BNSP yang diakui oleh berbagai industri. Jangan lewatkan kesempatan ini untuk meningkatkan keterampilan dalam data preprocessing yang sangat penting bagi analisis data skala besar. Untuk informasi lebih lanjut dan pendaftaran, Anda dapat mengunjungi tautan ini.