Tag: pelatihan time series dengan pandas python

Pendahuluan Di era big data saat ini, kemampuan mengolah dan menganalisis data dalam jumlah besar menjadi skill yang sangat dibutuhkan di dunia kerja. Dua tools utama yang digunakan secara luas oleh para data analyst di seluruh dunia adalah Pandas dan NumPy, dua library Python yang sangat powerful dalam hal pemrosesan dan manipulasi data. Pelatihan ini dirancang untuk membantu Anda menguasai pemrosesan data menggunakan Pandas dan NumPy dari dasar hingga siap kerja, serta mempersiapkan Anda untuk mendapatkan sertifikasi resmi dari BNSP sebagai Data Analyst. ✅ Pelaksanaan 100% online✅ Sertifikat resmi dari BNSP✅ Biaya sangat terjangkau hanya Rp2.500.000 Unit Kompetensi Pemahaman Dasar Analisis Data Pengantar data analysis, jenis data, dan peran Pandas & NumPy. Membaca dataset (CSV, Excel, SQL). Manipulasi Data dengan Pandas Menggunakan DataFrame dan Series. Teknik filtering, sorting, grouping, merging, dan pivoting. Handling missing values dan duplikat data. Analisis Numerik dengan NumPy Array manipulation: indexing, slicing, reshaping. Operasi matematis dan statistik dasar. Penggunaan broadcasting untuk perhitungan vektor/matriks. Studi Kasus Analisis Data Bisnis Pemrosesan dataset e-commerce, keuangan, atau customer behavior. Ekstraksi insight dan penyusunan laporan sederhana. Penyusunan Portofolio & Uji Kompetensi Simulasi proyek analisis data untuk uji sertifikasi BNSP. Presentasi hasil analisis berbasis Python. Contoh Studi Kasus dan Penyelesaiannya Studi Kasus: Menganalisis Performa Produk di Toko Online Masalah:Manajer ingin mengetahui produk dengan penjualan tertinggi, kategori paling menguntungkan, dan tren penjualan bulanan. Langkah Penyelesaian: 1. Import Data & Proses Awal python CopyEdit import pandas as pd df = pd.read_csv('ecommerce_sales.csv') 2. Membersihkan Data python CopyEdit df.drop_duplicates(inplace=True) df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date']) df.dropna(subset=['product', 'total_sales'], inplace=True) 3. Analisis Penjualan python CopyEdit # Produk terlaris top_products = df.groupby('product')['total_sales'].sum().sort_values(ascending=False).head(5) # Kategori paling menguntungkan category_profit = df.groupby('category')['profit'].sum().sort_values(ascending=False) # Tren penjualan bulanan df['month'] = df['order_date'].dt.to_period('M') monthly_sales = df.groupby('month')['total_sales'].sum() 4. Output Visualisasi dapat dibuat dengan Matplotlib atau disimpan ke Excel. Insight digunakan untuk strategi diskon dan stok. Silabus Pelatihan 2 Hari Hari Topik Deskripsi Hari 1 Dasar Pandas dan NumPy Membuat dan memanipulasi DataFrame, Series, dan Array. Cleaning dan Filtering Data Mengatasi missing values, filter kondisi, drop duplicates. Hari 2 Agregasi dan Transformasi Data GroupBy, Merge, Pivot, dan reshape data. Studi Kasus dan Simulasi Sertifikasi BNSP Proyek analisis data dan presentasi insight berbasis Pandas & NumPy. Kesimpulan Pelatihan ini sangat cocok untuk Anda yang ingin memulai atau mengembangkan karier sebagai Data Analyst dengan kemampuan memproses dan menganalisis data menggunakan Pandas dan NumPy. Anda juga akan mendapatkan bekal untuk menghadapi uji kompetensi sertifikasi resmi dari BNSP. ✅ Pelatihan 100% online dan fleksibel✅ Sertifikasi resmi dari BNSP✅ Biaya terjangkau hanya Rp2.500.000✅ Cocok untuk pemula maupun yang ingin memperkuat skill analitik 📌 Info lengkap dan pendaftaran bisa dilihat di:👉 https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/