Exploratory Data Analysis (EDA) penting dilakukan bagi seorang Data Analyst untuk memahami konsep analitik data, menganalisa isi data yang digunakan, hingga memiliki pengalaman langsung dalam melakukan analisis data eksplorasi. Prosesnya dImulai dari distribusi, frekuensi, korelasi dan lainnya. Dalam prakteknya, curiousity sangat penting dalam proses ini, pemahaman konteks data juga diperhatikan, Semuanya akan dibahas selama 3 hari dalam ClassON by IYKRA - Exploratory Data Analysis bersama Praditya Nugraha (Data Analyst at Financial Industry)
Apa saja yang akan kamu pelajari dalam program ini :
Day 1: Introduction to Exploratory Data Analysis
Kamu akan belajar perbedaan EDA dengan Statistik Inferensial, bagaimana cara menempatkan EDA di CRISP DM, contoh EDA di setiap langkah CRISP DM, lalu dimana saat kamu harus menggunakan EDA, bukan Machine Learning hingga cara mempresentasikan EDA ke IT dan Non IT Person
Day 2: Data Wrangling Process with Python
Kamu belajar cara menangani Outlier, Missing Value, Duplicate Data, Missing Type Data, belajar Join and Concatenate dan Feature Engineering
Day 3: Data visualization with advanced plot - Seaborn and Plotly
Kamu akan belajar Into to Seaborn dan Plotly, data viz untuk data univariat, data viz untuk data multivariat.
Apa yang akan kamu dapatkan di ClassON:
- Belajar live streaming dipandu oleh mentor
- E-certificate (dikirim H+5 setelah ClassON selesai diluar weekend)
- Forum discussion
- Dataset
- Quizzes*
- Recording course
- Modul course
- Prerequisite* (dikirim via email maksimal H-1 sebelum sesi ClassON dimulai)
N.B.: Kelas ini bisa diikuti oleh kamu yang sebelumnya memiliki basic skills Python dan SQL
