Kenapa python sangat populer dqlab?

Kenapa python sangat populer dqlab?

DQLab adalah portal belajar data yang sangat lengkap. Jika kamu ingin menjadi seorang praktisi data, maka wajib untuk belajar di DQLab. Terdapat tiga bahasa pemrograman yang disediakan, yakni R, Python, dan SQL. Ketiga bahasa tersebut sangat populer di dunia Data Science sekarang ini.

Kenapa python sangat populer dqlab?

Di DQLab, terdapat menu Learn dimana kita bisa belajar materi yang disajikan dengan sangat lengkap dan runtut, sehingga tidak perlu bingung mau mulai dari mana. Kemudian terdapat juga beberapa Project yang dibuat berdasarkan kasus di lapangan, jadi kita bisa belajar dan merasakan langsung peran dari seorang praktisi data. Tidak lupa juga terdapat Career Track yang bisa menjadi awal bagi kita dalam memulai karir di bidang data.

Repositori ini saya gunakan untuk menyimpan dan membagikan data sebagai hasil dari belajar dan mengerjakan berbagai materi dan project di DQLab. Dalam setiap folder akan saya lampirkan dokumen markdown dan data yang digunakan dalam materi atau project yang bersangkutan.



Skill Track

Kenapa python sangat populer dqlab?

Materi R
Kenapa python sangat populer dqlab?

Daftar Kelas

Kelas Persiapan

Daftar Modul
  • [📂] [🔍] [📃] Introduction to Data Science with R

  • [📂] [🔍] [📃] R Fundamental for Data Science

Kelas Fundamental

Daftar Modul
  • [📂] [ 🔍] [📃] Data Preparation in Data Science using R

  • [📂] [🔍] [📃] Statistics using R for Data Science

  • [📂] [🔍] [📃] Data Visualization in Data Science using R

  • [📂] [🔍] [📃] Fundamental Data Visualization using R

  • [📂] [🔍 ] [📃] Advanced Data Visualization with ggplot2 for Everyone

Kelas Penerapan di Industri

Daftar Modul
  • [📂] [🔍 ] [📃] Data Science in Finance: Credit Risk Analysis

  • [📂] [🔍] [📃] Data Science in Retail: Market Basket Analysis

  • [📂] [🔍] [📃] Data Science in Marketing: Customer Segmentation

  • [📂] [🔍] [📃] Data Science in Finance: Dimension Reduction

  • [📂] [🔍] [📃] Analisis Data COVID19 di Indonesia

  • [📂] [🔍] [📃] A Walk Into Sensory Science

Materi Python

Daftar Kelas

Kelas Persiapan

Daftar Modul
  • [📂] [🔍 ] [📃] Introduction to Data Science with Python

  • [📂] [🔍] [📃] Python Fundamental for Data Science

Kelas Fundamental

Daftar Modul
  • [📂] [🔍] [📃] Data Wrangling Python

  • [📂] [🔍] [📃] Python for Data Professional Beginner - Part 1

  • [📂] [🔍] [📃] Python for Data Professional Beginner - Part 2

  • [📂] [🔍] [📃] Python for Data Professional Beginner - Part 3

  • [📂] [🔍] [📃] Data Visualization with Python Matplotlib for Beginner - Part 1

  • [📂] [🔍] [📃] Exploratory Data Analysis with Python for Beginner

  • [📂] [🔍] [📃] Data Visualization with Python Matplotlib for Beginner - Part 2

  • [📂] [🔍] [📃] Data Quality with Python for Beginner

  • [📂] [🔍] [📃] Machine Learning With Python for Beginner

  • [📂] [🔍] [📃] Fundamental Data Visualization with Python

  • [📂] [🔍] [📃] Data Manipulation with Pandas - Part 1

  • [📂] [🔍] [📃] Data Manipulation with Pandas - Part 2

  • [📂] [🔍] [📃] Statistic using Python for Data Science

  • [📂] [🔍] [📃] Statistic using Python for Data Science - Part 2

  • [📂] [🔍 ] [📃] Data Visualization using Plotnine

Kelas Penerapan di Industri

Daftar Modul
  • [📂] [🔍 ] [📃] Basic Feature Discovering for Machine Learning

  • [📂] [🔍] [📃] Data Science in Telco: Data Cleansing

  • [📂] [🔍] [📃] Customer Churn Prediction using Machine Learning

  • [📂] [🔍] [📃] Data Science Project: Analisis Data COVID19 di Dunia & ASEAN

  • [📂] [🔍 ] [📃] Data Analyst Project: Business Decision Research

  • [📂] [🔍] [📃] Eksplorasi dan Analisis Data COVID-19 Indonesia using Python

  • [📂] [🔍] [📃] Data Science in Marketing : Customer Segmentation with Python

  • [📂] [🔍] [📃] Data Science in Marketing : Customer Segmentation with Python part 2

Materi SQL

Daftar Kelas

Kelas Persiapan

Daftar Modul
  • [📂] [🔍] [📃] Fundamental SQL with SELECT Statement

Kelas Fundamental

Daftar Modul
  • [📂] [🔍] [📃] Fundamental SQL Using SELECT Statement

  • [📂] [🔍] [📃] Fundamental SQL Using FUNCTION and GROUP BY

  • [📂] [🔍] [📃] Fundamental SQL Using INNER JOIN and UNION

  • [📂] [🔍] [📃] Fundamental SQL Group By and Having



Project

Kenapa python sangat populer dqlab?

Project R
Kenapa python sangat populer dqlab?

Daftar Project
  • [📂] [🔍] [📃] Project Machine Learning for Retail with R: Product Packaging

  • [📂] [🔍] [📃] Project Data Analysis for Finance: Performa Cabang

  • [📂] [🔍] [📃] Project Data Analysis for Finance: Proses Investasi Investor

  • [❌] [🔍] [❌] Project Assessment using R

  • [❌] [🔍] [❌] Project Analisa Klasifikasi Pinjaman untuk Sektor UMKM

Project Python

Daftar Project
  • [📂] [🔍] [📃] Data Science Challenge with Python

  • [📂] [🔍] [📃] Data Engineer Challenge with Python

  • [📂] [🔍] [📃] Project Machine Learning with Python: Building Recommender System

  • [📂] [🔍] [📃] Project Machine Learning with Python: Building Recommender System with Similarity Function

  • [❌] [🔍] [❌] Modul DTS Professional Academy - Data Engineer

Project SQL

Daftar Project
  • [📂] [🔍] [📃] Data Engineer Challenge with SQL

  • [📂] [🔍] [📃] Project Data Analysis for Retail: Sales Performance Report

  • [📂] [🔍] [📃] Project Data Analysis for B2B Retail: Customer Analytics Report

  • [📂] [🔍] [📃] Data Analysis for E-Commerce Challenge

  • [📂] [🔍] [📃] Project: Fundamental SQL Group By and Having



Career Track

Kenapa python sangat populer dqlab?

Data Analyst Career Track (Python) [🔍] [📃]

Memahami Bahasa Pemrograman Fundamental
  • [📂] [🔍] [📃] Python for Data Professional Beginner - Part 1

  • [📂] [🔍] [📃] Python for Data Professional Beginner - Part 2

  • [📂] [🔍] [📃] Python for Data Professional Beginner - Part 3

Memahami Bahasa SQL dan RDBMS agar dapat mengolah data di Perusahaan Yang Sudah Menerapkan Sistem IT
  • [📂] [🔍] [📃] Fundamental SQL Using SELECT Statement

  • [📂] [🔍] [📃] Fundamental SQL Using FUNCTION and GROUP BY

  • [📂] [🔍] [📃] Fundamental SQL Using INNER JOIN and UNION

Memahami Konsep dan Penerapan Exploratory Data Analysis dalam Studi Kasus Bisnis
  • [📂] [🔍] [📃] Exploratory Data Analysis with Python for Beginner
Mengolah Dataset Dalam Jumlah Kecil sampai dengan Besar
  • [📂] [🔍] [📃] Data Manipulation with Pandas - Part 1

  • [📂] [🔍] [📃] Data Manipulation with Pandas - Part 2

Memahami Konsep dan Menghasilkan Tipe Visualisasi Data yang Tepat untuk Mempresentasikan Suatu Kasus Bisnis
  • [📂] [🔍] [📃] Data Visualization with Python Matplotlib for Beginner - Part 1

  • [📂] [🔍] [📃] Data Visualization with Python Matplotlib for Beginner - Part 2

Memahami Konsep Predictive Modeling & Mampu Menguji Tingkat Akurasi untuk Memilih Model yang Tepat
  • [📂] [🔍] [📃] Machine Learning With Python for Beginner
Melakukan Investigasi dan Mendeteksi Anomali pada Data
  • [📂] [🔍] [📃] Data Quality with Python for Beginner
Data Analyst Project: Business Decision Research
  • [📂] [🔍 ] [📃] Data Analyst Project: Business Decision Research


Yuk Belajar di DQLab

Kenapa python sangat populer dqlab?

Yuk belajar data science bersama DQLab dengan daftarkan diri kamu dengan signup di dqlab.id.
Dapatkan potongan 10% dengan menggunakan kode referral "ARIS1615" atau klik tautan ini !

Kenapa Python bisa populer di kalangan programmer?

Karena memiliki library yang luas dan desain berorientasi objek yang bersih, penggunaan bahasa pemrograman Python dapat menunjang produktivitas programer dibanding saat menggunakan bahasa pemrograman lain seperti Java dan C++.

Mengapa Python memiliki perkembangan yang pesat?

Mudah Dipelajari dan Diaplikasikan. 2. Memiliki Banyak Library. 3. Bersifat Open Source dan Cross Platform.

Mengapa bahasa pemrograman Python yang dipilih pada kebanyakan proyek sains data?

1. Mudah diakses. Kode Python memang dirancang agar mudah dibaca, digunakan ulang, dan dipelajari. Salah satu bahasa pemrograman ini memiliki desain yang sederhana dan berfokus pada kemudahan dalam proses pengolahan data.

Jelaskan apa saja kelebihan Python?

Kelebihan Programming Python.
Mudah Digunakan dan Dipelajari. Sesuai dengan tujuan pembuatannya, bahasa pemrograman satu ini memiliki proses coding dan sintaks yang sederhana, sehingga mudah kalian mengerti dan pelajari. ... .
Meningkatkan Produktivitas. ... .
3. Fleksibel dan Gratis. ... .
Menyediakan Banyak Macam Libraries..