After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Anda mungkin tidak akan pernah memiliki mesin waktu, tetapi bagaimana dengan mesin untuk menganalisis waktu? Begitu waktu terlibat dalam analisis, segalanya bisa menjadi rumit. Batas hari dan bulan, zona waktu, waktu musim panas (daylight saving time), dan berbagai hal lain dapat menjebak siapa pun yang tidak siap. Jika Anda akan melakukan analisis apa pun yang melibatkan waktu, Anda akan ingin menggunakan Python untuk menatanya. Dengan himpunan data tentang badai tropis dan perjalanan sepeda, kita akan membahas cara menghitung kejadian, menghitung berapa lama waktu yang berlalu antarperistiwa, dan memplot data dari waktu ke waktu. Anda akan bekerja dengan Python standar dan Pandas, dan kita juga akan menyinggung pustaka dateutil, satu-satunya pustaka zona waktu yang direkomendasikan oleh dokumentasi resmi Python. Setelah kursus ini, Anda akan mampu menangani data tanggal dan waktu dalam format apa pun dengan percaya diri.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Tanggal dan Kalender
Badai tropis (juga dikenal sebagai siklon atau topan) beberapa kali menghantam negara bagian Florida di AS setiap tahun. Untuk memulai kursus ini, Anda akan belajar cara bekerja dengan objek tanggal di Python, dimulai dari tanggal setiap badai tropis yang menghantam Florida sejak 1950. Anda akan mempelajari cara Python menangani tanggal, operasi tanggal yang umum, dan cara memformat tanggal dengan benar agar tidak menimbulkan kebingungan.
- Tanggal di Python50 XP
- Hari apa dalam seminggu?100 XP
- Berapa banyak badai datang lebih awal?100 XP
- Operasi matematika pada tanggal50 XP
- Mengurangkan tanggal100 XP
- Menghitung kejadian per bulan kalender100 XP
- Menyusun daftar tanggal100 XP
- Mengubah tanggal menjadi string50 XP
- Mencetak tanggal dalam format yang mudah dibaca100 XP
- Mewakili tanggal dalam berbagai cara100 XP
2
Menggabungkan Tanggal dan Waktu
Program berbagi sepeda telah menyebar di kota-kota di seluruh dunia — dan beruntung bagi kita, setiap perjalanan dicatat! Dengan seluruh data keluar-masuk satu sepeda di Washington, D.C., Anda akan berlatih mengelola tanggal dan waktu secara bersamaan. Anda akan mengurai tanggal dan waktu dari teks, menganalisis jam-jam puncak perjalanan, menghitung durasi berkendara, dan lainnya.
3
Zona Waktu dan Daylight Saving
Di bab ini, Anda akan belajar menghadapi topik terkait waktu yang paling sering menimbulkan masalah: zona waktu dan daylight saving. Melanjutkan dengan data sepeda kita, Anda akan mempelajari cara membandingkan jam di seluruh dunia, menangani pergeseran "spring forward" dan "fall back" dengan baik, serta mendapatkan data zona waktu terbaru dari pustaka dateutil.
4
Mudah dan Kuat: Tanggal dan Waktu di Pandas
Untuk menutup kursus ini, Anda akan menerapkan semua yang telah Anda pelajari tentang bekerja dengan tanggal dan waktu di Python standar ke dalam bekerja dengan tanggal dan waktu di Pandas. Dengan informasi tambahan tentang setiap perjalanan sepeda, seperti stasiun awal dan akhir serta apakah pengendara memiliki keanggotaan tahunan, Anda akan dapat menggali data perjalanan sepeda lebih dalam. Di bab ini, Anda akan membahas operasi Pandas yang kuat, seperti pengelompokan dan pemetaan hasil berdasarkan waktu.
Bekerja dengan Tanggal dan Waktu di Python
Kursus
Selesai
