pelatihan pengolahan data dengan pandas

Pendahuluan Data Cleaning dan Feature Engineering adalah dua tahap penting dalam proses analisis data yang bertujuan untuk menghasilkan model machine learning yang akurat dan dapat diandalkan. Tanpa melakukan pembersihan data yang tepat dan pemilihan fitur yang relevan, hasil dari model machine learning bisa sangat tidak optimal. Dalam pelatihan ini, Anda akan mempelajari teknik-teknik dasar dan lanjutan dalam pembersihan data (data cleaning) serta bagaimana cara melakukan feature engineering untuk meningkatkan kualitas dan performa model. Setelah menyelesaikan pelatihan ini, Anda akan memperoleh sertifikasi BNSP yang menambah kredibilitas profesional Anda di dunia data science. Pelatihan ini tersedia secara online dengan harga yang terjangkau, hanya Rp1.500.000. Unit Kompetensi Pelatihan ini mencakup unit kompetensi berikut: Pengenalan Data Cleaning: Teknik dasar dan lanjutan untuk membersihkan data, mengatasi missing values, outliers, dan duplikasi. Pemilihan Fitur: Mengidentifikasi dan memilih fitur yang relevan untuk meningkatkan performa model. Feature Engineering: Mengubah dan menciptakan fitur baru dari data yang ada, termasuk transformasi dan encoding data kategorikal. Data Imputation: Teknik pengisian nilai yang hilang dalam dataset menggunakan berbagai metode seperti mean, median, atau teknik lain. Outlier Detection: Mendeteksi dan mengatasi outliers yang dapat memengaruhi hasil model. Feature Scaling: Menggunakan normalisasi atau standarisasi untuk memastikan semua fitur memiliki skala yang seragam. Handling Categorical Data: Menggunakan teknik encoding seperti one-hot encoding dan label encoding. Contoh Studi Kasus Studi Kasus: Pembersihan Data dan Feature Engineering untuk Dataset Rumah Data Cleaning: python SalinEdit import pandas as pd from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import StandardScaler # Mengimpor dataset data = pd.read_csv('house_data.csv') # Menghapus baris yang memiliki nilai yang hilang di kolom tertentu data = data.dropna(subset=['Price']) # Mengisi nilai yang hilang pada kolom lain dengan median imputer = SimpleImputer(strategy='median') data['Bedrooms'] = imputer.fit_transform(data[['Bedrooms']]) # Menghapus duplikasi data = data.drop_duplicates() # Menampilkan data yang sudah dibersihkan print(data.head()) Feature Engineering: python SalinEdit # Membuat fitur baru dari data yang ada (misalnya, fitur ukuran rumah dalam meter persegi) data['House_Size'] = data['Area'] * data['Floors'] # Menggunakan one-hot encoding untuk kolom kategori (misalnya 'Location') data = pd.get_dummies(data, columns=['Location'], drop_first=True) # Menstandarisasi data scaler = StandardScaler() data[['Area', 'House_Size']] = scaler.fit_transform(data[['Area', 'House_Size']]) # Menampilkan data yang sudah diproses print(data.head()) Silabus dalam 2 Hari Pelatihan Hari Topik Materi Hari 1 Pengenalan Data Cleaning - Mengatasi missing values - Menghapus duplikasi - Deteksi dan penanganan outliers Data Imputation - Menggunakan imputasi untuk mengisi nilai yang hilang - Teknik imputasi (mean, median, dll.) Handling Categorical Data - Teknik one-hot encoding - Label encoding dan cara menggunakannya dalam model machine learning Hari 2 Feature Engineering - Menciptakan fitur baru dari data - Transformasi fitur seperti log transformation, scaling Feature Selection dan Scaling - Menggunakan teknik pemilihan fitur - Menstandarisasi data untuk model machine learning Studi Kasus dan Hands-on - Praktik langsung membersihkan data dan melakukan feature engineering pada dataset nyata Kesimpulan Pelatihan Associate Data Scientist ini memberikan pemahaman mendalam tentang Data Cleaning dan Feature Engineering, yang merupakan keterampilan penting bagi seorang data scientist untuk mempersiapkan dataset yang berkualitas. Dengan menyelesaikan pelatihan ini, Anda akan memiliki keterampilan untuk memproses data dengan lebih efektif dan meningkatkan performa model machine learning. Pelatihan ini dilengkapi dengan sertifikasi BNSP yang dapat meningkatkan peluang karir Anda. Pelatihan dapat diikuti secara online dengan harga yang terjangkau, hanya Rp1.500.000. Untuk informasi lebih lanjut dan pendaftaran, kunjungi Skema Sertifikasi BNSP Bidang Komputer.

Tag: pelatihan pengolahan data dengan pandas

Sertifikasi BNSP Online Associate Data Scientist: Data Cleaning dan Feature Engineering

Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Associate Data Scientist: Dasar-dasar Data Science dan Machine Learning

Sertifikasi BNSP Online Associate Data Scientist: Pelatihan Data Processing dengan Pandas dan SQL