Python for Data Analysis : Panduan Praktis Menggunakan Google Colab
Buku ini menggunakan Google Colab sebagai lingkungan praktik utama agar pembaca dapat langsung mencoba kode Python melalui peramban tanpa harus melakukan instalasi perangkat lunak yang rumit. Materi disusun secara bertahap, dimulai dari dasar-dasar Python, struktur data, logika program, NumPy, dan Pandas, kemudian dilanjutkan dengan proses impor data, data cleaning, transformasi data, exploratory analisis data, visualisasi, statistik deskriptif, korelasi, hingga penyusunan proyek analisis data terintegrasi.
B Buku ini dirancang sebagai panduan praktis bagi mahasiswa, pembelajar mandiri, dan pembaca pemula yang ingin memahami dasar pemrograman Python untuk analisis data melalui Google Colab. Materi disusun bertahap, mulai dari sintaks dan struktur data Python, komputasi numerik dengan NumPy, pengolahan data tabular menggunakan Pandas, hingga data cleaning, eksplorasi, visualisasi, statistik deskriptif, analisis korelasi, dan final project. Konvensi istilah yang digunakan • Analisis data (data analysis): proses menyiapkan, mengolah, menafsirkan, dan mengomunikasikan data. • Fungsi (fungsi): blok kode yang dapat digunakan kembali untuk menjalankan tugas tertentu. • Nilai balik (nilai balik): nilai yang dikirimkan fungsi dengan perintah return agar dapat digunakan pada proses berikutnya. • Output: hasil yang ditampilkan atau dihasilkan setelah kode dijalankan. • Dataset: kumpulan data yang digunakan sebagai bahan analisis. • Notebook: dokumen interaktif Google Colab yang memadukan narasi, kode, output, dan visualisasi. Cara menggunakan buku Baca setiap bab secara berurutan, jalankan kode pada Google Colab, amati output yang muncul, lalu lanjutkan ke latihan mandiri. Gunakan studi kasus sebagai pola kerja, bukan sebagai jawaban tunggal. Saat menggunakan dataset eksternal, selalu catat sumber, periksa kualitas data, dan dokumentasikan keputusan analisis.
Posting Komentar
0 Komentar