Exploratory Data Analysis (EDA)

Exploratory Data Analysis (EDA) adalah langkah awal dalam analisis data yang bertujuan untuk memahami pola, mendeteksi anomali, dan mengidentifikasi hubungan antar variabel sebelum membuat model prediktif. Dalam modul ini, Anda akan belajar menggunakan Seaborn untuk membuat visualisasi Pairplot dan Heatmap, Pandas Profiling untuk EDA otomatis, KDE Plot untuk analisis distribusi data, serta membangun dashboard interaktif dengan Plotly Dash. EDA membantu menemukan wawasan berharga dari data yang akan memengaruhi keputusan analisis selanjutnya.

Created by

ITS Academic

00:10:00 Hours

0 Enrolled

    • (0 Reviews)

Indonesia

Last updated

Sat, 28-Sep-2024

Course description

Exploratory Data Analysis (EDA) adalah proses penting dalam analisis data yang digunakan untuk mengeksplorasi dan memahami karakteristik data sebelum pemodelan. Melalui EDA, kita dapat mendeteksi pola, anomali, outliers, dan hubungan antar variabel yang relevan. Modul ini mengajarkan cara membuat visualisasi seperti Pairplot dan Heatmap menggunakan Seaborn, melakukan EDA otomatis dengan Pandas Profiling, menganalisis distribusi data menggunakan KDE Plot, serta membangun dashboard interaktif dengan Plotly Dash. EDA bertujuan memberikan wawasan awal yang mendalam tentang data, yang akan sangat berguna dalam tahap modeling dan pengambilan keputusan.

What will i learn?

  • Melakukan Exploratory Data Analysis (EDA) untuk memahami karakteristik dan distribusi data.
  • Membuat Pairplot dan Heatmap menggunakan Seaborn untuk mengeksplorasi hubungan antar variabel.
  • Menggunakan Pandas Profiling untuk melakukan EDA otomatis dan menghasilkan laporan komprehensif tentang data.
  • Melakukan analisis distribusi data menggunakan KDE Plot untuk memahami distribusi probabilitas variabel kontinu.
  • Menganalisis korelasi antar fitur menggunakan Heatmap untuk mendeteksi hubungan positif dan negatif antar variabel.
  • Membuat dashboard interaktif dengan Plotly Dash untuk eksplorasi data yang dinamis dan real-time.

Requirements

  • Komputer atau Laptop: Anda memerlukan komputer atau laptop dengan akses internet yang stabil untuk mengikuti kursus ini. Sebaiknya memiliki RAM minimal 4GB dan prosesor setidaknya Intel i3 atau setara.
  • Koneksi Internet Stabil: Koneksi internet yang stabil diperlukan untuk mengakses materi, video tutorial, dan mengunggah tugas.
  • Akun Kaggle: Buat akun di Kaggle (www.kaggle.com) untuk mengakses dataset, notebook, dan sumber daya lain yang akan digunakan dalam kursus.
  • Pengetahuan Dasar Python (Opsional): Kursus ini akan menggunakan Python, jadi memiliki pemahaman dasar tentang Python akan sangat membantu. Namun, jika Anda seorang pemula, kami akan menyertakan materi pengantar.
  • Browser Web Terbaru: Pastikan Anda menggunakan browser web terbaru seperti Google Chrome atau Mozilla Firefox untuk pengalaman belajar yang optimal.
  • Keinginan Belajar: Yang terpenting, Anda harus memiliki semangat dan motivasi untuk belajar! Kursus ini dirancang untuk membantu Anda memahami data science secara mendalam, jadi tetap semangat dan nikmati setiap prosesnya!

Frequently asked question

Tidak perlu. Kursus ini dirancang untuk pemula dan mencakup semua konsep dasar. Namun, jika Anda sudah memiliki pengetahuan dasar, itu akan membantu Anda lebih cepat memahami materi.

Ya, Anda akan menerima sertifikat penyelesaian setelah berhasil menyelesaikan seluruh modul dan lulus dari semua kuis serta tugas dalam kursus ini.

Kursus ini dirancang untuk diselesaikan dalam waktu sekitar 4-6 minggu, tergantung pada kecepatan belajar Anda. Anda bisa mengakses materi kapan saja sesuai dengan waktu Anda.

Anda dapat mengajukan pertanyaan melalui forum diskusi atau menghubungi mentor melalui fitur chat. Kami menyediakan dukungan dari instruktur yang berpengalaman untuk membantu Anda.

Ya, setelah Anda menyelesaikan kursus, Anda akan tetap memiliki akses seumur hidup ke semua materi dan pembaruan kursus di masa mendatang.

ITS Academic

View profile

Free

Lectures

3

Quizzes

1

Skill level

Beginner

Expiry period

Lifetime
Enroll now

Related courses

Beginner

Data Cleaning & Handling Missing Data

0

(0 Reviews)

Compare

Kursus ini memberikan pemahaman mendalam tentang teknik Data Cleaning dan penanganan Missing Data. Anda akan mempelajari cara mendeteksi, menghapus, serta mengimputasi missing values, menangani outliers, menerapkan transformasi log untuk data yang skewed, dan mengatasi ketidakseimbangan data dengan SMOTE.

Free

00:10:00 Hours

Beginner

Python Programming Essentials for AI

0

(0 Reviews)

Compare

Belajar dasar-dasar pemrograman Python yang esensial untuk pengembangan AI, mencakup teknik pemrosesan data, rekursi, manipulasi file JSON, pemrosesan teks dengan regular expressions, dan penggunaan decorators.

Free

00:10:00 Hours

Beginner

Text Preprocessing for NLP

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari teknik-teknik penting dalam pra-pemrosesan teks untuk Natural Language Processing (NLP) termasuk tokenisasi, stemming, lemmatization, penghapusan stopwords, dan penggunaan word embeddings seperti GloVe dan Word2Vec.

Free

00:00:00 Hours

Beginner

Feature Selection (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari teknik dan metode untuk memilih fitur yang paling relevan dalam dataset Anda, meningkatkan performa dan efisiensi model machine learning.

Free

Hours

Beginner

Time Series Data (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari cara menangani dan menganalisis data deret waktu (time series) untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam dan melakukan prediksi yang akurat.

Free

Hours

Beginner

Neural Networks Advanced (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari teknik lanjutan dalam neural networks untuk menangani masalah kompleks dengan model yang lebih canggih dan efisien.

Free

Hours

Beginner

Hyperparameter Tuning (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari teknik optimasi hyperparameter untuk meningkatkan performa model machine learning secara efektif.

Free

Hours

Beginner

Natural Language Processing (NLP) Advanced (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari teknik dan model lanjutan dalam Natural Language Processing untuk analisis dan pemrosesan teks yang kompleks.

Free

Hours

Beginner

Generative Models (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari konsep dan teknik dalam membangun model generatif untuk membuat data baru, mulai dari Variational Autoencoders hingga Generative Adversarial Networks (GANs).

Free

Hours

Beginner

Model Compression and Optimization (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari teknik-teknik untuk mengurangi ukuran dan meningkatkan efisiensi model machine learning tanpa mengorbankan performa, termasuk quantization, pruning, dan knowledge distillation.

Free

Hours

Beginner

Graph Neural Networks (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari konsep dasar dan implementasi Graph Neural Networks (GNN) untuk menangani data graf, termasuk pembuatan Graph Convolutional Networks (GCN), node classification, dan link prediction.

Free

Hours

Beginner

Model Monitoring and Maintenance (Upcoming Course)

0

(0 Reviews)

Compare

Pelajari cara memantau dan memelihara model machine learning yang sudah di-deploy agar tetap akurat dan optimal, termasuk deteksi model drift, model retraining, logging performa, dan data versioning.

Free

Hours

Selamat datang di ITS Academic, platform yang menyediakan berbagai kursus dan jasa profesional untuk mendukung perjalanan pendidikan dan karier Anda. Dengan berfokus pada kualitas, inovasi, dan kenyamanan, ITS Academic menghadirkan pengalaman belajar yang interaktif dan menyenangkan, serta layanan jasa yang andal dan berorientasi pada kepuasan pelanggan.

Top categories

Useful links

Help

Subscribe to our newsletter