Tag: pelatihan handling missing value bnsp

Pendahuluan Data yang digunakan dalam analisis sering kali datang dalam bentuk mentah, tidak rapi, dan mengandung kesalahan. Oleh karena itu, sebelum analisis dilakukan, tahap paling penting yang harus dikuasai oleh seorang Data Analyst adalah data cleaning dan data wrangling. Teknik ini membantu mengubah data mentah menjadi format yang siap analisis — bebas dari duplikasi, nilai kosong, data outlier, format tidak konsisten, dan lainnya. Melalui pelatihan ini, Anda akan mempelajari praktik terbaik dalam membersihkan, menyusun ulang, dan menyiapkan data untuk analisis menggunakan tools seperti Python (Pandas), Excel, dan SQL, serta siap mengikuti sertifikasi resmi dari BNSP. ✅ Pelaksanaan 100% online✅ Sertifikasi resmi BNSP✅ Biaya hanya Rp2.500.000 Unit Kompetensi Memahami Konsep Data Cleaning dan Data Wrangling Perbedaan, hubungan, dan urutan dalam pipeline data analysis. Identifikasi tipe-tipe masalah data. Data Cleaning dengan Excel dan Pandas Menghapus nilai kosong, duplikasi, dan data tidak valid. Standarisasi format (huruf besar/kecil, tanggal, kategori). Data Wrangling dengan Python dan SQL Menggabungkan data dari berbagai sumber. Filtering, agregasi, reshaping, dan transformasi data. Handling Outliers dan Data Anomali Identifikasi nilai ekstrem. Penanganan outlier dengan logika bisnis atau statistik. Studi Kasus dan Portofolio Pembersihan dan penyusunan ulang dataset real-world. Dokumentasi dan presentasi data siap analisis. Contoh Studi Kasus dan Penyelesaiannya Studi Kasus: Membersihkan Data Transaksi Pelanggan Masalah:Dataset transaksi pelanggan mengandung data duplikat, nilai kosong, format tidak konsisten, dan outlier dalam jumlah pembelian. Langkah Penyelesaian: python CopyEdit import pandas as pd # Load data df = pd.read_csv('customer_sales.csv') # Hapus duplikasi df.drop_duplicates(inplace=True) # Tangani missing values df.dropna(subset=['customer_id', 'amount'], inplace=True) # Format kolom teks df['city'] = df['city'].str.title().str.strip() # Konversi tanggal df['transaction_date'] = pd.to_datetime(df['transaction_date'], errors='coerce') # Tangani outlier (contoh: jika pembelian > 100 juta dianggap tidak valid) df = df[df['amount'] < 100_000_000] Hasil: Data menjadi bersih, rapi, dan siap dianalisis untuk kebutuhan bisnis dan laporan. Silabus Pelatihan 2 Hari Hari Topik Deskripsi Hari 1 Konsep Data Cleaning dan Praktik Excel Teknik dasar membersihkan data dengan Excel dan eksplorasi tipe kesalahan data Python Pandas untuk Data Cleaning Menghapus duplikasi, missing values, standarisasi format, parsing tanggal Hari 2 Data Wrangling dengan SQL dan Pandas Join data, reshape (pivot/melt), filter dan agregasi Studi Kasus dan Simulasi Sertifikasi BNSP Membersihkan data proyek nyata dan menyusun dokumentasi untuk uji kompetensi Kesimpulan Pelatihan ini sangat penting bagi Anda yang ingin menjadi Data Analyst profesional dengan keterampilan mendalam dalam data cleaning dan data wrangling. Anda akan dibekali pemahaman teknis, praktik langsung, serta portofolio untuk menghadapi sertifikasi resmi dari BNSP. ✅ Pelatihan 100% online dan bisa diakses dari mana saja✅ Sertifikasi resmi dari BNSP✅ Biaya hanya Rp2.500.000 📌 Lihat info lengkap dan pendaftaran di:👉 https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/