After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Lelah bekerja dengan data yang berantakan? Tahukah Anda bahwa sebagian besar waktu seorang data scientist dihabiskan untuk mencari, membersihkan, dan menata ulang data? Ternyata, Anda bisa membersihkan data secara cerdas! Dalam kursus Menangani Data Hilang di Python ini, Anda akan mempelajari cara tersebut. Anda akan belajar menangani nilai hilang untuk data numerik, kategorikal, serta data deret waktu. Anda juga akan mempelajari cara melihat pola yang ditunjukkan oleh data hilang. Sambil bekerja dengan data kualitas udara dan diabetes, Anda akan belajar menganalisis, melakukan imputasi, dan mengevaluasi dampak imputasi pada data.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Permasalahan Data Hilang
Kenali data hilang dan dampaknya terhadap analisis Anda! Pelajari berbagai operasi nilai null dalam himpunan data Anda, cara menemukan data hilang, serta merangkum tingkat kehilangan data.
- Mengapa menangani data hilang?50 XP
- Langkah-langkah menangani nilai hilang50 XP
- Operasi nilai null100 XP
- Menemukan nilai Null100 XP
- Menangani nilai yang hilang50 XP
- Mendeteksi nilai hilang100 XP
- Mengganti nilai yang hilang100 XP
- Mengganti nilai hilang yang tersembunyi100 XP
- Analisis jumlah kemissingan50 XP
- Menganalisis persentase missingness100 XP
- Visualisasikan missingness100 XP
2
Apakah Kehilangan Data Memiliki Pola?
Menganalisis jenis kehilangan data dalam himpunan data Anda adalah langkah penting untuk menangani nilai hilang. Di bab ini, Anda akan mempelajari secara rinci cara mengidentifikasi pola pada data yang hilang dan tidak hilang, serta cara menanganinya dengan tepat menggunakan teknik sederhana seperti penghapusan baris (listwise deletion).
3
Teknik Imputasi
Mulailah menjelajahi dunia imputasi data! Di bab ini, Anda akan menerapkan teknik imputasi dasar untuk mengisi data yang hilang dan memvisualisasikan hasil imputasi agar dapat mengevaluasi kinerjanya.
4
Teknik Imputasi Lanjutan
Akhirnya, melangkah lebih jauh dari teknik imputasi sederhana dan maksimalkan himpunan data Anda dengan menggunakan teknik imputasi lanjutan yang mengandalkan model Machine Learning, sehingga Anda dapat mengimputasi dan mengevaluasi data hilang secara akurat. Anda akan menggunakan metode seperti KNN dan MICE untuk memperoleh hasil terbaik dari data hilang Anda.
Menangani Data Hilang di Python
Kursus
Selesai
