[BARU] Tingkatkan Kompetensi Python Kamu dengan Pelajari Pandas bersama Module Baru DQLab
Kamu ingin menjadi seorang Data Analyst? Bisa! Pertama-tama yang perlu kamu lakukan adalah mempersiapkan kompetensi dan portofolio datamu sebanyak-banyaknya. Dengan membangun portofolio, kamu sudah membangun fondasi untuk siap berkarir menjadi seorang Data Analyst di industri data.
DQLab berkolaborasi dengan 7 praktisi data yang kompeten di bidangnya, guna menghasilkan pengalaman belajar yang seru serta menantang. DQLab memberikan kesempatan untuk kamu yang ingin membangun portofolio data, dengan mengakses module Data Analyst Python Career Track untuk tingkatkan kompetensi Pandas kamu dalam bahasa pemrograman Python yang dirancang khusus oleh Karl Christian, Business Intelligence Traveloka akan menghadirkan modul baru Python yaitu "Data Manipulation With Pandas".
Kamu ingin tahu 3 keuntungan lainnya dari mempelajari module baru Data Analyst Career Track? Yuk, kita simak bersama!
1. Pahami Lebih dalam Library Pandas dengan Numpy
Dengan mempelajari module baru Data Manipulation With Pandas, kamu dapat memahami library yang tersedia pada bahasa pemrograman Python salah satunya adalah Pandas. Kamu dapat memahami library Pandas dan interaksinya dengan Numpy.
Kamu juga dapat memahami dan mempraktekkan bagaimana membuat series dan dataframe pada pandas dari berbagai tipe data seperti list, list of list, dict, ataupun numpy array. Dengan demikian kamu akan lebih mendalami bagaimana penggunaan Library Pandas dengan Numpy.
2. Tingkatkan Kompetensi dengan Membaca Dataset dalam Berbagai Format
Dalam module ini kamu akan meningkatkan kompetensi pemahaman dengan mempraktekkkan bagaimana membaca dataset dari berbagai format standar seperti csv, tsc, excel, json, sql sehingga dapat dijadikan pandas dataframe atau series serta bagaimana cara menyimpannya ke format standar dataset.
3. Praktekkan Proses Indexing, Transformasi dan Slicing
Kamu akan mempelajari bagaimana menerapkan indexing, slicing, dan transforming suatu dataframe. Hal ini cukup sering digunakan dalam bidang data terutama untuk proses filter dan merubah tipe data yang ada. Selain itu kamu akan berhadapan dengan real world data yang mana akan terdapat data yang hilang (missing value). Untuk menanganinya dapat dibuang saja.
4. Terapkan Ilmunya Sekarang dengan Akses Moduel BARU "Data Manipulation With Pandas"
Terapkan ilmunya sekarang untuk kuasai Python lebih dalam! Nikmati pengalaman belajar di rumah secara praktis dan aplikatif bersama DQLab, dan lanjutkan perjalananmu bersama karakter DQLab Universe lainnya dengan konsep belajar yang lebih seru dan menantang.
Dapatkan langsung Free belajar 1 bulan untuk 20 Members pertama yang berhasil menyelesaikan dengan mengikuti 5 langkah berikut untuk mendapatkan reward:
Menjadi Premium member DQLab
Selesaikan module "Data Manipulation With Pandas" pada Career Track
Buatlah caption yang paling menarik agar terpilih untuk mendapatkan Free belajar 1 bulan.
Upload sertifikatmu di Linkedin atau Facebook dengan caption semenarik mungkin dan tag akun @DQLab dengan hastag #BelajarDatadiDQLab #MulaiBelajarData
Batas akhir upload sertifikat: 30 July 2020
Selamat belajar sahabat data DQLab!