Dengan menggunakan Python untuk mendapatkan nilai dari data mentah Anda, Anda dapat menyederhanakan perjalanan yang rumit dari data ke nilai. Dalam kursus praktis dan langsung ini, pelajari cara menggunakan Python untuk persiapan data, penghijauan data, visualisasi data, dan analitik prediktif. Mencakup metode-metode Python yang penting untuk mempersiapkan, membersihkan, memformat ulang, dan memvisualisasikan data Anda untuk digunakan dalam analitik dan sains data. Membantu memberi Anda pemahaman tentang pembelajaran mesin, serta analisis pencilan, analisis klaster, dan analisis jaringan. Selain itu, menjelaskan cara membuat visualisasi data berbasis web dengan Plot.ly, dan cara menggunakan Python untuk mengikis web dan menangkap kumpulan data Anda sendiri.
Topik meliputi:
Memulai dengan Jupyter Notebooks
Visualisasi data: bagan dasar, seri waktu, dan plot statistik
Mempersiapkan analisis: memperlakukan nilai-nilai yang hilang dan transformasi data
Dasar-dasar analisis data: aritmatika, statistik ringkasan, dan analisis korelasi
Analisis outlier: metode proyeksi univariat, multivariat, dan linier
Pengantar pembelajaran mesin
Metode pembelajaran mesin dasar: regresi linier dan logistik, Naïve Bayes
Mengurangi dimensi dataset dengan PCA
Pengelompokan dan klasifikasi: k-means, hierarkis, dan k-NN
Mensimulasikan jaringan sosial dengan NetworkX
Membuat grafik Plot.ly
Menggores web dengan Beautiful Soup
