Kursus
Pengantar PySpark
- MenengahTingkat Keterampilan
- 4.7+
- 2.727 ulasan
Kuasai PySpark untuk kelola big data dengan mudah—pelajari proses, mengambil, dan optimalkan dataset besar untuk analitik ampuh!
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
Kuasai PySpark untuk kelola big data dengan mudah—pelajari proses, mengambil, dan optimalkan dataset besar untuk analitik ampuh!
Rekayasa Data
Kursus
Pelajari dasar-dasar bekerja dengan big data menggunakan PySpark.
Rekayasa Data
Kursus
Pelajari cara membersihkan data dengan Apache Spark di Python.
Persiapan Data
Kursus
Pelajari cara memanipulasi data dan membuat kumpulan fitur machine learning di Spark menggunakan SQL dalam Python.
Manipulasi Data
Kursus
Pelajari cara membuat prediksi dari data dengan Apache Spark, menggunakan decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, dan pipelines.
Machine Learning
Kursus
Pelajari cara mengimplementasikan manajemen data terdistribusi dan machine learning di Spark menggunakan paket PySpark.
Rekayasa Data
Kursus
Pelajari detail-detail teknis yang memakan 70-80% waktu para ilmuwan data; pengolahan data dan rekayasa fitur.
Manipulasi Data
Kursus
Pelajari alat dan teknik untuk memanfaatkan big data Anda sendiri guna memfasilitasi pengalaman positif bagi pengguna Anda.
Machine Learning
Kursus
Pelajari cara menjalankan analisis big data menggunakan Spark dan paket sparklyr di R, serta jelajahi Spark MLIb hanya dalam 4 jam.
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.