Python adalah programmer kesayangan karena banyak alasan. bahasanya mudah dibaca dan digunakan, relatif mudah dipelajari, dan cukup populer sehingga terdapat komunitas yang hebat dan banyak sumber daya yang tersedia Show
Dan jika Anda membutuhkan satu alasan lagi untuk mempertimbangkan memulai Python untuk pemula, itu juga memainkan peran penting dalam karir data yang menguntungkan. Mempelajari Python untuk ilmu data atau analisis data akan memberi Anda berbagai keterampilan yang berguna Apa sebenarnya keterampilan itu? Ini Quincy Lihatlah panduan pemula yang luar biasa ini untuk ilmu data Python oleh @youknowquincy Klik Untuk Menge-Tweet Penyingkapan. Saya bangga menjadi afiliasi untuk beberapa sumber yang disebutkan dalam artikel ini. Jika Anda membeli produk melalui tautan saya di halaman ini, saya mungkin mendapat komisi kecil untuk merujuk Anda. terima kasih Daftar isi Memulai Dengan Python untuk Ilmu DataPython telah ada sejak musik grunge menjadi arus utama dan mendominasi saluran udara. Selama bertahun-tahun, banyak bahasa pemrograman (seperti Perl) telah datang dan pergi, tetapi Python telah tumbuh, berkembang, dan mendapatkan kekuatan baru.  Faktanya, ini adalah salah satu bahasa pemrograman dengan pertumbuhan tercepat di dunia. Sebagai bahasa pemrograman tingkat tinggi, Python banyak digunakan dalam pengembangan aplikasi seluler, pengembangan web, pengembangan perangkat lunak, dan dalam analisis dan komputasi data numerik dan ilmiah. Misalnya, situs web populer seperti Dropbox, Google, Instagram, Spotify, dan YouTube dibuat dengan bahasa pemrograman yang kuat ini Komunitas sumber terbuka besar yang telah berkembang di sekitar Python mendorongnya maju dengan sejumlah alat yang membantu pembuat kode bekerja dengannya secara efisien. Dalam beberapa tahun terakhir, lebih banyak alat telah dikembangkan secara khusus untuk ilmu data, membuatnya lebih mudah untuk menganalisis data dengan Python Apakah Python bagus untuk ilmu data? . Di sisa artikel ini, kita akan membahas bagaimana Python digunakan dalam ilmu data, cara mempelajari Python untuk ilmu data, dan banyak lagi Ingin menguasai Python? Kemudian unduh daftar sumber belajar Python favorit saya Kesuksesan. Sekarang periksa email Anda untuk mengonfirmasi langganan Anda Terjadi kesalahan saat mengirimkan langganan Anda. Silakan coba lagi Masukkan alamat email Anda Lihat daftar Jangan khawatir. Saya tidak akan pernah mengirim spam kepada Anda. Didukung oleh ConvertKitApa itu Python?Fondasi untuk Python diletakkan pada akhir 1980-an, tetapi kode tersebut baru diterbitkan pada tahun 1991. Tujuan utama di sini adalah untuk mengotomatiskan tugas yang berulang, membuat prototipe aplikasi dengan cepat, dan mengimplementasikannya dalam bahasa lain Ini adalah bahasa pemrograman yang relatif sederhana untuk dipelajari dan digunakan karena kodenya bersih dan mudah dipahami. Maka tidak mengherankan jika sebagian besar programmer sudah familiar dengannya Kode yang bersih, bersama dengan dokumentasi ekstensif, juga memudahkan pembuatan dan penyesuaian aset web. Seperti disinggung di atas, Python juga sangat serbaguna dan mendukung banyak sistem dan platform. Dengan demikian, dapat dengan mudah dimanfaatkan untuk berbagai keperluan mulai dari pemodelan ilmiah hingga game tingkat lanjut Mengapa Anda Harus Belajar Python untuk Ilmu Data?Sejak awal sebagai bahasa utilitas, Python telah berkembang menjadi kekuatan utama dalam kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), dan data besar dan analitik. Namun, sementara bahasa pemrograman lain seperti R dan SQL juga sangat efisien untuk digunakan di bidang ilmu data, Python telah menjadi bahasa pilihan bagi para ilmuwan data. Jika Anda mempelajari Python untuk ilmu data atau karier lain, itu dapat membuka banyak pintu bagi Anda dan meningkatkan peluang karier Anda. Bahkan jika Anda tidak bekerja di AI, ML, atau analitik data, Python tetap penting untuk pengembangan web dan pengembangan antarmuka pengguna grafis (GUI) Alasan utama mengapa Python digunakan untuk ilmu data adalah kenyataan bahwa ia telah terbukti berkali-kali mampu memecahkan masalah kompleks secara efisien. Dengan bantuan pustaka yang berfokus pada data (seperti NumPy dan Pandas), siapa pun yang terbiasa dengan aturan dan sintaksis Python dapat dengan cepat menerapkannya sebagai alat yang tangguh untuk memproses, memanipulasi, dan memvisualisasikan data. Setiap kali Anda buntu, itu juga relatif mudah untuk memecahkan masalah terkait Python karena banyaknya dokumentasi yang tersedia secara bebas. Misalnya, Buku Pegangan Ilmu Data Python. Alat Penting untuk Bekerja Dengan Data adalah buku populer yang dapat Anda baca secara online gratis Daya tarik Python juga melampaui rekayasa perangkat lunak bagi mereka yang bekerja di bidang non-teknis. Itu membuat analisis data dapat dicapai bagi mereka yang berasal dari latar belakang seperti bisnis dan pemasaran Sebagian besar ilmuwan data tidak akan pernah berurusan dengan hal-hal seperti kriptografi atau kebocoran memori, jadi selama Anda dapat menulis kode yang bersih dan logis dengan Python, Anda akan segera melakukan beberapa analitik data Python sangat ramah bagi pemula karena ekspresif, ringkas, dan mudah dibaca. Hal ini memudahkan pemula untuk memulai pengkodean dengan cepat dan komunitas yang mendukung bahasa tersebut akan menyediakan sumber daya yang cukup untuk memecahkan masalah kapan pun masalah itu muncul. Itu juga membayar untuk menjadi pengembang Python. Menurut Glassdoor, pengembang Python memerintahkan gaji rata-rata $76.526 per tahun. Mereka yang memiliki pengalaman pengkodean yang signifikan dapat memperoleh penghasilan sebanyak $107.000 per tahun Pelajari cara menggunakan Python untuk ilmu data dengan @Springboard di Learn to Code With Me Klik Untuk Menge-Tweet Apa itu Struktur Data Dasar?Kami tidak dapat berbicara tentang cara mempelajari Python untuk ilmu data tanpa membahas beberapa struktur data dasar yang tersedia. Ini dapat digambarkan sebagai metode pengorganisasian dan penyimpanan data dengan cara yang mudah diakses dan dimodifikasi Beberapa struktur data yang sudah dibangun di antaranya
Daftar, string, dan tupel adalah urutan objek yang berurutan. Daftar dan tupel keduanya seperti array (dalam C++) dan dapat berisi semua jenis objek, tetapi string hanya dapat berisi karakter. Daftar adalah wadah heterogen untuk item, tetapi daftar dapat diubah dan dapat dikurangi atau diperpanjang sesuai kebutuhan Tuple, seperti string, tidak dapat diubah, jadi itu perbedaan yang signifikan jika dibandingkan dengan daftar. Ini berarti Anda dapat menghapus atau menugaskan kembali seluruh tupel, tetapi Anda tidak dapat membuat perubahan apa pun pada satu item atau potongan Tuple juga jauh lebih cepat dan membutuhkan lebih sedikit memori. Set, di sisi lain, adalah urutan elemen unik yang dapat diubah dan tidak terurut. Faktanya, satu set sangat mirip dengan set matematika karena tidak memiliki nilai duplikat Kamus di Python menyimpan pasangan kunci-nilai, tetapi Anda tidak diizinkan menggunakan item yang tidak dapat di-hash sebagai kunci. Perbedaan utama antara kamus dan kumpulan adalah kenyataan bahwa kamus menyimpan pasangan nilai kunci, bukan nilai tunggal Kamus dilampirkan dalam tanda kurung kurawal. Daftar diapit tanda kurung. Set juga diapit oleh kurung kurawal. Tuple diapit dalam tanda kurung. (Sumber. Thomas Cokelaer) Semua hal di atas memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, jadi Anda harus tahu di mana menggunakannya untuk mendapatkan hasil terbaik Saat Anda berurusan dengan kumpulan data yang besar, Anda juga harus menghabiskan banyak waktu untuk "membersihkan" data yang tidak terstruktur. Ini berarti menangani data yang tidak memiliki nilai atau memiliki outlier yang tidak masuk akal atau bahkan pemformatan yang tidak konsisten Jadi sebelum Anda dapat terlibat dalam analitik data, Anda harus memecah data menjadi bentuk yang dapat Anda kerjakan. Ini dapat dicapai dengan mudah dengan memanfaatkan NumPy dan Pandas. Untuk mempelajari lebih lanjut, tutorial Pembersihan Data Pythonic Dengan NumPy dan Pandas adalah tempat yang sangat baik untuk memulai Bagi Anda yang tertarik dengan ilmu data, menginstal Python secara membabi buta akan menjadi pendekatan yang salah, karena dapat dengan cepat menjadi kewalahan. Ada ribuan modul di Python, jadi perlu waktu berhari-hari untuk memasang tumpukan PyData secara manual jika Anda tidak tahu alat apa yang Anda perlukan untuk terlibat dalam analitik data Cara terbaik untuk mengatasinya adalah menggunakan distribusi Anaconda Python, yang akan menginstal sebagian besar yang Anda perlukan. Segala sesuatu yang lain dapat diinstal melalui GUI. Kabar baiknya adalah distribusi tersedia untuk semua platform utama Apa itu Notebook Jupyter/iPython?Jupyter (sebelumnya dikenal sebagai iPython) Notebook adalah lingkungan pemrograman interaktif yang memungkinkan pengkodean, eksplorasi data, dan debugging di browser web. Notebook Jupyter, yang dapat diakses melalui browser web, adalah shell Python yang sangat kuat yang ada di mana-mana di seluruh PyData Ini akan memungkinkan Anda untuk mencampur kode, grafik (bahkan yang interaktif), dan teks. Anda bahkan dapat mengatakan bahwa ini berfungsi seperti sistem manajemen konten karena Anda juga dapat menulis posting blog seperti ini dengan Notebook Jupyter. Pelajari lebih lanjut dengan melihat kursus Jupyter Notebook for Data Science di Udemy Karena sudah diinstal sebelumnya dengan Anaconda, Anda dapat mulai menggunakannya segera setelah diinstal. Menggunakannya akan sesederhana mengetik berikut ini
Ingin menggunakan Python untuk ilmu data? Klik Untuk Menge-Tweet Ikhtisar Perpustakaan PythonAda banyak ilmu data aktif dan pustaka ML yang dapat dimanfaatkan menggunakan Python untuk ilmu data. Di bawah, mari kita bahas beberapa pustaka Python terkemuka di lapangan MatplotlibMatplotlib dapat digambarkan sebagai modul Python yang berguna untuk visualisasi data. Misalnya, Anda dapat dengan cepat menghasilkan grafik garis, histogram, diagram lingkaran, dan banyak lagi dengan Matplotlib. Selanjutnya, Anda juga dapat menyesuaikan setiap aspek dari sebuah gambar Saat Anda menggunakannya dalam Jupyter/IPython Notebook, Anda dapat memanfaatkan fitur interaktif seperti panning dan zooming. Matplotlib mendukung beberapa backend GUI dari semua sistem operasi dan diaktifkan untuk mengekspor format grafik dan vektor terkemuka 💡 Ingin mempelajari lebih lanjut? . NumPyNumPy, kependekan dari "Numerical Python," adalah modul ekstensi yang menawarkan fungsi cepat dan terkompilasi untuk rutinitas numerik. Akibatnya, menjadi lebih mudah untuk bekerja dengan array dan matriks multidimensi yang besar Saat Anda menggunakan NumPy, Anda tidak perlu menulis loop untuk menerapkan operasi matematika standar pada seluruh kumpulan data. Namun, itu tidak memberikan kemampuan atau fungsi analisis data yang kuat 💡 Ingin mempelajari lebih lanjut? SciPySciPy adalah modul Python untuk aljabar linier, integrasi, optimisasi, statistik, dan tugas lain yang sering digunakan dalam ilmu data. Ini sangat ramah pengguna dan menyediakan manipulasi larik N-dimensi yang cepat dan nyaman Fungsionalitas utama SciPy dibangun di atas NumPy, jadi susunannya sangat bergantung pada NumPy. Dengan bantuan submodul spesifiknya, ini juga menyediakan rutinitas numerik yang efisien seperti integrasi dan pengoptimalan numerik. Semua fungsi di semua submodul juga banyak didokumentasikan 💡 Ingin mempelajari lebih lanjut? . Kursus Open Source Python Library di Udemy PandaPandas adalah paket Python yang berisi struktur dan alat data tingkat tinggi yang sempurna untuk perselisihan data dan penyimpanan data. Mereka dirancang untuk memungkinkan analisis data yang cepat dan mulus, manipulasi data, agregasi, dan visualisasi Panda juga dibangun di atas NumPy, jadi cukup mudah untuk memanfaatkan aplikasi NumPy-centric seperti struktur data dengan sumbu berlabel. Panda memudahkan untuk menangani data yang hilang dengan menggunakan Python dan mencegah kesalahan umum yang dihasilkan dari data yang tidak selaras yang berasal dari berbagai sumber 💡 Ingin mempelajari lebih lanjut? PyTorchPyTorch, berdasarkan Torch, adalah pustaka pembelajaran mesin sumber terbuka yang dibuat terutama untuk grup riset kecerdasan buatan Facebook. Meskipun merupakan alat yang hebat untuk pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mendalam, ini juga dapat dimanfaatkan secara efektif untuk ilmu data 💡 Ingin mempelajari lebih lanjut? Yg keturunan dr lautSeaborn sangat fokus pada visualisasi model statistik dan pada dasarnya memperlakukan Matplotlib sebagai pustaka inti (seperti Panda dengan NumPy). Baik Anda mencoba membuat peta panas, plot yang bermakna secara statistik, atau plot yang menyenangkan secara estetika, Seaborn melakukan semuanya secara default Karena memahami Pandas DataFrame, keduanya bekerja sama dengan baik. Seaborn tidak dikemas dengan Anaconda seperti Panda, tetapi dapat dipasang dengan mudah 💡 Ingin mempelajari lebih lanjut? . Scikit-PelajariScikit-Learn adalah modul yang berfokus pada pembelajaran mesin yang dibangun di atas SciPy. Pustaka ini menyediakan seperangkat algoritme pembelajaran mesin yang umum melalui antarmuka yang konsisten dan membantu pengguna dengan cepat mengimplementasikan algoritme populer pada kumpulan data. Itu juga memiliki semua alat standar untuk tugas ML umum seperti klasifikasi, pengelompokan, dan regresi 💡 Ingin mempelajari lebih lanjut? . PySparkPySpark memungkinkan ilmuwan data untuk memanfaatkan Apache Spark (yang hadir dengan shell interaktif untuk Python dan Scala) dan Python untuk berinteraksi dengan Kumpulan Data Terdistribusi yang Tangguh. Pustaka populer yang terintegrasi dalam PySpark adalah Py4J, yang memungkinkan Python untuk berinteraksi secara dinamis dengan objek JVM (RDD) 💡 Ingin mempelajari lebih lanjut? TensorFlowJika Anda akan menggunakan pemrograman aliran data di berbagai tugas, TensorFlow adalah pustaka sumber terbuka untuk digunakan. Ini adalah pustaka matematika simbolis yang populer dalam aplikasi pembelajaran mesin seperti jaringan saraf. Lebih sering daripada tidak, ini dianggap sebagai pengganti DistBelief yang efisien 💡 Ingin mempelajari lebih lanjut? . Ingin menguasai Python? Kemudian unduh daftar sumber belajar Python favorit saya Kesuksesan. Sekarang periksa email Anda untuk mengonfirmasi langganan Anda Terjadi kesalahan saat mengirimkan langganan Anda. Silakan coba lagi Masukkan alamat email Anda Lihat daftar Jangan khawatir. Saya tidak akan pernah mengirim spam kepada Anda. Didukung oleh ConvertKitDi Mana Saya Bisa Belajar Python untuk Ilmu Data?Tertarik untuk memulai dengan Python untuk ilmu data? Harap perhatikan bahwa harga yang tercantum di bawah ini dapat berubah di masa mendatang 1. Python untuk Kamp Pelatihan Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin (Udemy)Kursus ini mengajarkan Anda cara membuat kode dengan Python, membuat visualisasi data yang luar biasa, dan menerapkan algoritme pembelajaran mesin selama 100+ ceramah video dan notebook kode mendetail. Setelah menyelesaikan bootcamp ini, Anda akan mengetahui cara menyiapkan lingkungan dasar, membuktikan penguasaan dasar-dasar Python, dan memahami cara menerapkan paket eksplorasi data di dunia nyata. Itu juga salah satu Python paling populer untuk kursus ilmu data di Udemy, dengan nilai 4. Peringkat 6 bintang, 83.485 peringkat, dan 372.593 siswa. 🌟 Platform. Udemy ➡️ URL Kursus. https. // www. udemy. com/course/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp/ 💡 Apa yang akan Anda pelajari. NumPy, Panda, Seaborn, Matplotlib, Plotly, Scikit-Learn, Machine Learning, TensorFlow, dan lainnya 👋 Diinstruksikan oleh. Jose Portila 📈 Tingkat. Intermediat. Kursus ini dimaksudkan untuk orang-orang dengan beberapa pengalaman pemrograman ⏰ Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan. 25 jam 💰 Harga. $109. 99 2. Python A-Z™. Python Untuk Ilmu Data Dengan Latihan Nyata. (Udemi)Dalam kursus Python untuk ilmu data ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar Python hingga membuat grafik dan visualisasi tingkat lanjut menggunakan pustaka seperti Seaborn. Dengan tantangan pekerjaan rumah, contoh ilmu data kehidupan nyata (mis. g. , statistik bola basket, tren dunia, statistik film), dan tutorial yang mudah diikuti, kursus ini sangat bagus untuk pemula 🌟 Platform. Udemy ➡️ URL Kursus. https. // www. udemy. com/course/python-coding/ 💡 Apa yang akan Anda pelajari. Dasar-dasar Python, cara membuat kode di Notebook Jupyter, analisis statistik, penambangan data, visualisasi, dan banyak lagi 👋 Diinstruksikan oleh. Kirill Eremenko 📈 Tingkat. Pemula ⏰ Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan. 11 jam 💰 Harga. $94. 99 3. Ilmu Data Terapan dengan Spesialisasi Python (Coursera)Jelajahi karier sebagai ilmuwan data melalui spesialisasi Coursera 5 kursus ini yang mengajarkan Anda cara menggunakan Python untuk memvisualisasikan data, menerapkan metode pemrosesan bahasa alami dasar ke teks, memanipulasi data jaringan menggunakan pustaka NetworkX, dan banyak lagi. Topik juga menyentuh pembelajaran mesin Kursus ini dimaksudkan untuk siswa yang sudah memiliki dasar Python atau latar belakang pemrograman dan ingin mempelajari lebih lanjut tentang toolkit sains data Python populer seperti Pandas, Matplotlib, dan scikit-learn 🌟 Platform. Kursus ➡️ URL Kursus. https. // www. coursera. org/spesialisasi/data-sains-python 5️⃣ Kursus pengkodean Coursera disertakan
💡 Apa yang akan Anda pelajari. Pembelajaran mesin, visualisasi informasi, pembersihan data, analisis teks, dan teknik analisis jejaring sosial dengan Pandas, Matplotlib, scikit-learn, NLTK, dan NetworkX 🎓 Universitas mengajar di. Universitas Michigan 📈 Tingkat. Intermediat. Membutuhkan Python dasar atau pengalaman pemrograman. ⏰ Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan. 5 bulan (disarankan 6 jam/minggu) 💰 Harga. $49/per bulan X 5 bulan = $245 4. Melakukan Ilmu Data dengan Python (Pluralsight)Dengan kursus Doing Data Science with Python, Anda akan belajar cara mengerjakan proyek sains data dunia nyata dari awal hingga akhir, termasuk mengekstraksi data dari berbagai sumber hingga topik yang lebih lanjut seperti membuat dan mengevaluasi model pembelajaran mesin. Sepanjang jalan, Anda akan terbiasa dengan berbagai konsep dan pustaka ilmu data di ekosistem Python. Anda juga akan mendapatkan kesempatan untuk bekerja melalui studi kasus untuk membantu menerapkan apa yang Anda pelajari ke proyek ilmu data nyata. 🌟 Platform. Pluralsight ➡️ URL Kursus. https. // www. jamak. com/courses/python-data-science 💡 Apa yang akan Anda pelajari. Berbagai tahapan siklus proyek sains data yang khas, pustaka standar dalam ekosistem Python (mis. g. , Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-Learn, Pickle, Flask), membangun dan mengevaluasi model pembelajaran mesin, dan banyak lagi. 👋 Diinstruksikan oleh. Abhisek Kumar 📈 Tingkat. Pemula ⏰ Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan. 6 jam 24 menit 💰 Harga. $29. 00/bulan X 6j 24jt = $29 5. Python untuk Ilmu Data (edX)Bagian dari program MicroMasters Ilmu Data di edX, Python untuk Ilmu Data adalah pengantar alat Python yang Anda perlukan untuk mengimpor, menjelajahi, menganalisis, memvisualisasikan, dan mengumpulkan wawasan dari kumpulan data besar. Ini juga akan mengajari Anda cara menghasilkan laporan yang mudah dibagikan Kursus ini sangat bagus untuk mereka yang sudah memiliki pengalaman pemrograman dan ingin terjun ke ilmu data. Ini juga berfungsi sebagai dasar yang kuat jika Anda ingin beralih ke topik yang lebih maju melalui program MicroMasters 🌟 Platform. edX ➡️ URL Kursus. https. // www. edx. org/kursus/python-untuk-data-sains-2 💡 Apa yang akan Anda pelajari. Cara menggunakan Pandas, Git, dan Matplotlib, untuk memanipulasi, menganalisis, dan memvisualisasikan kumpulan data yang kompleks 🎓 Universitas mengajar di. Universitas California, San Diego (UC San Diego) 📈 Tingkat. Canggih. Membutuhkan pengalaman sebelumnya dengan bahasa pemrograman apa pun (Java, C, C++, Python, PHP, dll. ), serta keakraban dengan loop, if/else, dan variabel ⏰ Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan. 10 minggu (disarankan 8-10 jam per minggu) 💰 Harga. Gratis untuk opsi audit atau $350 untuk jalur pendaftaran terverifikasi (termasuk sertifikat) 6. Pelajari Ilmu Data dengan Python – Bagian 1. Dasar-Dasar Python, Instalasi Anaconda & Notebook Jupyter (Skillshare)Tony Staunton, pencipta kursus ilmu data Python ini, menyebutnya sebagai “langkah pertama dalam perjalanan ilmu data Anda. Mulai dari dasar Python, Anda akan belajar cara menganalisis dan memanipulasi data dalam jumlah besar dan mendapatkan pengenalan komputasi ilmiah dengan NumPy Anda juga akan dapat membuat generator angka acak dengan Python, yang dapat membantu Anda membuat game yang lebih canggih seperti melempar dadu, dan membekali Anda dengan alat untuk membuat prediksi dengan ilmu data dan pembelajaran mesin nanti. 🌟 Platform. Berbagi keterampilan ➡️ URL Kursus. https. // www. berbagi keterampilan. com/classes/Learn-Data-Science-with-Python-Part-1-Python-Basics-Anaconda-Installation-Jupyter-Notebooks/159620892 💡 Apa yang akan Anda pelajari. Fondasi Python yang digunakan oleh ilmuwan data untuk menganalisis dan memanipulasi data, komputasi ilmiah menggunakan NumPy, cara menggunakan Notebook Jupyter, fungsi dan paket Python, dan banyak lagi 👋 Diinstruksikan oleh. Tony Staunton 📈 Tingkat. Pemula/menengah ⏰ Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan. 9 pelajaran (1j 11m) 💰 Harga. $8. 25 per bulan dengan langganan Skillshare (coba gratis dengan uji coba Skillshare Premium selama 14 hari) 7. Jalur Karir Data Scientist (Codecademy)Perusahaan sedang mencari pembuat keputusan berbasis data, dan Jalur Karir Codecademy ini akan mengajari Anda keterampilan yang Anda butuhkan untuk menjadi seperti itu. Anda akan belajar menganalisis data, mengomunikasikan temuan Anda, dan bahkan menggambar prediksi menggunakan pembelajaran mesin. Sepanjang jalan, Anda akan membangun proyek layak portofolio yang akan membantu Anda menyiapkan pekerjaan 🌟 Platform. Codecademy ➡️ URL Kursus. https. // www. codecademy. com/learn/paths/data-science 💡 Apa yang akan Anda pelajari. SQL untuk berkomunikasi dengan database dan memanipulasi tabel, Python untuk analisis statistik dan membuat visualisasi data, pembelajaran mesin dan AI, dan banyak lagi 📈 Tingkat. Pemula selamat datang ⏰ Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan. 35 minggu 💰 Harga. Gratis selama 7 hari dengan uji coba Codecademy Pro, lalu $19. 99/bulan 8. Ilmuwan Data dengan Jalur Karier Python (DataCamp)Jalur karier ini bertujuan membekali Anda dengan semua keterampilan Python yang Anda butuhkan untuk menjadi ilmuwan data. Anda tidak memerlukan pengalaman pengkodean sebelumnya; 🌟 Platform. DataCamp ➡️ URL Kursus. https. // www. datacamp. com/tracks/data-scientist-with-python 💡 Apa yang akan Anda pelajari. Bagaimana Anda dapat menggunakan Python untuk mengimpor, membersihkan, memanipulasi, dan memvisualisasikan data, cara menggunakan pustaka Python paling populer, ditambah teknik pembelajaran statistik dan mesin 📈 Tingkat. Pemula selamat datang ⏰ Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan. 23 kursus berisi 88 jam konten dan 6 proyek 💰 Harga. Dari $25/bulan ditagih setiap tahun (tetapi Anda dapat mengambil bab pertama secara gratis) Kursus Python untuk Ilmu Data Lainnya untuk Dilihat
Plus, saya telah mengumpulkan lebih banyak lagi kursus dan buku sains data teratas di sini Pelajari Python untuk Ilmu Data & SelanjutnyaPanduan pemula ini baru saja menggores permukaan Python untuk ilmu data. Karena bahasa berkembang pesat dengan dukungan komunitas open-source, Anda dapat mengharapkannya untuk terus semakin penting dalam bidang ini. Memilih bahasa untuk dipelajari, terutama jika itu yang pertama, adalah keputusan penting. Bagi Anda yang berpikir untuk mempelajari Python untuk pemula dan seterusnya, ini bisa menjadi jalur yang lebih mudah diakses untuk pemrograman dan ilmu data. Ini relatif mudah dipelajari, dapat diskalakan, dan kuat. Itu bahkan disebut sebagai pisau bahasa pemrograman Tentara Swiss Dengan banyak kursus online, tutorial, dan lokakarya, Anda dapat mengetahui cara mempelajari Python untuk ilmu data dan mulai bekerja dengan lautan data lebih cepat daripada nanti. Dari sana, kemungkinan profesional pada dasarnya tidak terbatas tentang Penulis Posting ini dibuat oleh Quincy Smith dari Springboard, sebuah perusahaan yang didedikasikan untuk membantu menjembatani kesenjangan keterampilan dunia melalui kursus yang dipimpin mentor seperti Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin. Dia sangat menyukai kopi kental, perjalanan solo, dan data bersih Bagaimana saya mulai belajar Python untuk ilmu data?Cara Mempelajari Python untuk Ilmu Data . Langkah 1. Pelajari dasar-dasar Python. Semua orang mulai di suatu tempat. . Langkah 2. Berlatih dengan pembelajaran langsung. . Langkah 3. Pelajari perpustakaan ilmu data Python. . Langkah 4. Bangun portofolio ilmu data saat Anda mempelajari Python. . Langkah 5. Terapkan teknik ilmu data tingkat lanjut Apa dasar-dasar Python untuk ilmu data?Python adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh Ilmuwan Data . Python memiliki pustaka dan fungsi matematika bawaan, membuatnya lebih mudah untuk menghitung masalah matematika dan melakukan analisis data. Kami akan memberikan contoh praktis menggunakan Python.
Python mana yang terbaik untuk ilmu data?10 Pustaka Python Teratas untuk Ilmu Data . TensorFlow NumPy SciPy Panda Matplotlib Keras SciKit-Pelajari PyTorch Haruskah saya belajar Python terlebih dahulu untuk ilmu data?Jika Anda menyukai perhitungan statistik dan bagian visualisasi data dari analisis data, R mungkin cocok untuk Anda. Sebaliknya, jika Anda tertarik untuk menjadi data scientist dan bekerja dengan big data, kecerdasan buatan, dan algoritme deep learning, Python akan lebih cocok. |
Python untuk pengantar ilmu data
Pos Terkait
Copyright © 2024 idkuu.com Inc.
