Setelah mengikuti kursus-kursus ini, saya merasa percaya diri membuat visualisasi dan dasbor profesional
Shoebur RahmanSpesialis Pengadaan, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Apa ilmu data itu, mengapa begitu populer, dan mengapa Harvard Business Review menyebutnya sebagai "pekerjaan terseksi abad ke-21"? Dalam kursus non-teknis ini, Anda akan diperkenalkan pada segala hal tentang bidang yang berkembang pesat dan menarik ini—tanpa perlu menulis satu baris kode pun. Melalui latihan interaktif, Anda akan mempelajari berbagai peran ilmuwan data, topik dasar seperti pengujian A/B, analisis deret waktu, dan pembelajaran mesin, serta cara data ilmuwan mengekstrak pengetahuan dan wawasan dari data dunia nyata. Jadi, jangan gentar dengan banyak istilah yang sedang tren. Mulailah belajar, kembangkan keterampilan di bidang yang sangat dibutuhkan ini, dan temukan alasan mengapa ilmu data untuk semua orang!Video menyertakan transkrip langsung yang dapat diakses dengan mengklik "Show transcript" di kiri bawah video.Glosarium kursus dapat ditemukan di sebelah kanan pada bagian sumber daya.Untuk memperoleh kredit CPE, Anda perlu menyelesaikan kursus dan mencapai skor 70% pada penilaian yang memenuhi syarat. Anda dapat menuju ke penilaian dengan mengklik pemberitahuan kredit CPE di sisi kanan.
Prasyarat
Tidak ada prasyarat untuk kursus ini
Kurikulum
Ringkasan kursus
1
Pengantar Ilmu Data
Kita akan memulai kursus dengan mendefinisikan apa itu ilmu data. Kita akan membahas alur kerja ilmu data dan bagaimana ilmu data diterapkan pada masalah dunia nyata. Kita akan menutup bab ini dengan mempelajari berbagai peran dalam bidang ilmu data.
2
Pengumpulan dan Penyimpanan Data
Sekarang setelah kita memahami alur kerja ilmu data, kita akan mendalami langkah pertama: pengumpulan dan penyimpanan data. Kita akan mempelajari berbagai sumber data yang dapat Anda gunakan, seperti apa bentuk data tersebut, cara menyimpan data setelah dikumpulkan, dan bagaimana sebuah saluran pipa data dapat mengotomatisasi prosesnya.
3
Persiapan, Eksplorasi, dan Visualisasi
Persiapan data adalah hal yang mendasar, ilmuwan data menghabiskan 80% waktunya untuk membersihkan dan memanipulasi data, dan hanya 20% waktunya untuk benar-benar menganalisis data. Bab ini akan menunjukkan cara mendiagnosis masalah dalam data Anda, menangani nilai hilang dan pencilan. Anda kemudian akan mempelajari visualisasi, alat penting lainnya untuk mengeksplorasi data sekaligus menyampaikan temuan Anda.
4
Eksperimen dan Prediksi
Dalam bab terakhir ini, kita akan membahas eksperimen dan prediksi! Dimulai dengan eksperimen, kita akan membahas pengujian A/B, lalu berlanjut ke prakiraan deret waktu di mana kita akan mempelajari cara memprediksi kejadian di masa depan. Terakhir, kita akan menutup dengan pembelajaran mesin, membahas pembelajaran mesin yang diawasi dan pengelompokan.
Memahami Ilmu Data
Kursus
Selesai
