Kursus
Pengantar Databricks
- DasarTingkat Keterampilan
- 4.7+
- 3.548 ulasan
Pelajari tentang platform Databricks Lakehouse dan bagaimana platform ini dapat memodernisasi arsitektur data serta meningkatkan proses manajemen data.
Rekayasa Data
Ikuti video singkat yang dipandu oleh instruktur ahli, lalu praktikkan apa yang telah Anda pelajari melalui latihan interaktif di browser Anda.
atau
Kursus
Pelajari tentang platform Databricks Lakehouse dan bagaimana platform ini dapat memodernisasi arsitektur data serta meningkatkan proses manajemen data.
Rekayasa Data
Kursus
Pelajari Databricks SQL untuk rekayasa data, analitik, dan alur kerja data real-time dalam arsitektur lakehouse.
Rekayasa Data
Kursus
Jelajahi Databricks Lakehouse - dari arsitektur medallion dan cluster hingga tata kelola, berbagi, dan deployment.
Rekayasa Data
Kursus
Pelajari tentang kekuatan Databricks Lakehouse dan bantu Anda mengembangkan keterampilan data engineering dan machine learning Anda.
Rekayasa Data
Kursus
Pelajari manajemen data di Databricks dengan Delta Lake, termasuk transaksi ACID, penegakan skema, dan keamanan.
Pengelolaan Data
Kursus
Bangun pipeline data end-to-end - dari pembersihan dan agregasi hingga streaming dan orkestrasi.
Rekayasa Data
Kursus
Ajukan pertanyaan data dalam bahasa Inggris sederhana dengan Databricks Genie - buat ruang, kurasi bahasa bisnis, dan pantau kualitas.
Rekayasa Data
Kursus
Buat visualisasi dan dasbor dinamis dengan Databricks, mengubah data mentah menjadi wawasan yang jelas dan dapat ditindaklanjuti.
Visualisasi Data
Kursus
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Kecerdasan Buatan (AI)
Kursus
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Impor & Pembersihan Data
Kursus
Bangun Databricks Genie space dari awal hingga akhir: deskripsi, sinonim, instruksi, relasi tabel, contoh kueri, pemantauan, dan benchmark.
Rekayasa Data
Ilmu data adalah bidang keahlian yang berfokus pada pengambilan informasi dari data. Dengan menggunakan keterampilan pemrograman, metode ilmiah, algoritma, dan lainnya, ilmuwan data menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Anda perlu mempelajari bahasa pemrograman seperti Python atau R dan menguasai prinsip-prinsip matematika dan statistik. Pengetahuan tentang metode analisis data dan alat-alat data science juga sangat penting. Ada banyak cara untuk belajar data science. Selain melalui pendidikan formal, seperti gelar sarjana atau studi di universitas, terdapat banyak sumber daya lain yang dapat membantu Anda belajar dengan kecepatan Anda sendiri. Selain kursus online dan tutorial, terdapat buku, video, dan sumber lainnya.
Selain pengetahuan tentang matematika dan statistik, ilmuwan data memerlukan keterampilan pemrograman dalam bahasa pemrograman seperti Python, R, dan SQL. Selain itu, ilmu data memerlukan kemampuan untuk bekerja dengan set data besar, pengetahuan tentang visualisasi data, pengolahan data, dan manajemen basis data. Keterampilan dalam machine learning dan deep learning juga dapat berguna.
Dalam konteks profesional, hampir setiap industri dapat memanfaatkan ilmu data dalam berbagai tingkat. Organisasi kesehatan menggunakan ilmu data science untuk mendeteksi dan mengobati penyakit, sementara perusahaan keuangan menggunakannya untuk mendeteksi dan mencegah penipuan. Berbagai industri menggunakan ilmu data untuk pemasaran, seperti membangun sistem rekomendasi dan menganalisis tingkat churn pelanggan.
Ya, ilmu data termasuk salah satu sektor yang tumbuh paling cepat di AS dan di seluruh dunia. Ini juga salah satu karier dengan gaji tertinggi yang ada saat ini. Menurut data dari Payscale, ilmuwan data berpengalaman mendapatkan gaji rata-rata $97.609 dan memiliki tingkat kepuasan empat bintang dari lima di AS.
Ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan di sini. Pertama, program studi data science bisa sangat kompetitif untuk masuk, seringkali membutuhkan nilai yang konsisten tinggi. Demikian pula, banyak keterampilan yang dibutuhkan dalam data science memerlukan banyak waktu belajar dan kesabaran. Membutuhkan beberapa bulan untuk menguasai semua dasar yang diperlukan, serta banyak pengalaman praktis untuk mendapatkan posisi entry-level.
Ya, Anda memerlukan pengalaman pemrograman dalam bahasa-bahasa seperti Python, R, SQL, Java, dan C/C++. Namun, karena sintaksnya yang relatif sederhana, bahasa pemrograman Python sering menjadi pilihan utama bagi pemula.
Bagi seseorang yang tidak memiliki pengalaman pemrograman sebelumnya dan/atau latar belakang matematika, biasanya diperlukan waktu 7 hingga 12 bulan studi intensif untuk mencapai tingkat data scientist pemula. Namun, penting untuk diingat bahwa mempelajari dasar-dasar teori data science saja mungkin tidak cukup untuk menjadikan Anda seorang data scientist yang sesungguhnya.
Setelah menguasai dasar ilmu data, Anda dapat kemudian spesialisasi dalam berbagai bidang, termasuk machine learning, kecerdasan buatan, analisis big data, analitik bisnis dan intelijen, penambangan data, dan banyak lagi.
Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.