Exploratory Data Analysis and Data Wrangling (RWDS004)

Deskripsi Training

Pelatihan ini membahas teknik eksplorasi data untuk memahami karakteristik dan pola dalam dataset, serta teknik data wrangling untuk mempersiapkan data sebelum analisis lebih lanjut. Peserta akan mempelajari metode visualisasi, transformasi data, dan pembersihan data agar siap digunakan dalam pemodelan. Cocok untuk: Data Scientist, Data Analyst, Business Intelligence Specialist, dan profesional yang bekerja dengan data.

Daftar Sekarang

Silabus Training

• Modul 1: Introduction to EDA
  Memahami tujuan, manfaat, dan langkah-langkah dalam exploratory data analysis.
• Modul 2: Data Visualization for EDA
  Menggunakan grafik dan plot seperti histogram, scatter plot, dan box plot untuk menemukan pola dan anomali.
• Modul 3: Descriptive Statistics in EDA
  Menghitung dan menginterpretasikan mean, median, varians, dan metrik statistik lainnya.
• Modul 4: Introduction to Data Wrangling
  Memahami teknik pembersihan, transformasi, dan integrasi data.
• Modul 5: Handling Missing and Outlier Data
  Mengidentifikasi, mengatasi nilai yang hilang, dan menangani data outlier.
• Modul 6: Data Transformation and Feature Engineering
  Mengubah format data, membuat variabel baru, dan meningkatkan kualitas data untuk analisis.
• Modul 7: Case Study on EDA and Wrangling
  Penerapan konsep EDA dan wrangling pada dataset nyata.

Contoh Kasus

Menganalisis dataset transaksi e-commerce untuk menemukan pola pembelian pelanggan, membersihkan data dari duplikat dan nilai yang hilang, serta membuat variabel baru seperti frekuensi pembelian dan nilai rata-rata transaksi untuk digunakan dalam model prediksi.