Belajar Python Data Analyst
Mengolah, Memahami, dan Menarik Insight dari Data dengan Python
Python untuk Data Analyst adalah dunia Python yang fokus pada memahami data, bukan membangun aplikasi atau sistem. Di jalur ini, Python digunakan sebagai alat bantu berpikir untuk mengolah angka, membersihkan data, melihat pola, dan menghasilkan insight yang bisa dipakai untuk pengambilan keputusan.
Dunia ini sangat cocok bagi kamu yang sudah menguasai Python Core dan ingin langsung melihat hasil nyata dari data yang ada di depan mata. Di sini, kamu akan lebih sering berhadapan dengan dataset, tabel, grafik, dan statistik dasar dibandingkan logika aplikasi atau arsitektur sistem.
Perlu dipahami sejak awal:
Data Analyst berbeda dengan Data Scientist.
Fokus Data Analyst adalah apa yang terjadi pada data, bukan membangun model prediksi atau machine learning yang kompleks. Karena itu, jalur ini relatif lebih cepat dikuasai dan sangat relevan dengan kebutuhan dunia kerja saat ini.
Halaman ini berfungsi sebagai gerbang dunia Data Analyst. Di dalamnya, kamu akan menemukan topik-topik inti yang umum digunakan untuk analisis data menggunakan Python, beserta artikel-artikel pendukung yang bisa dipelajari secara bertahap dan terstruktur.
Pengenalan Data Analysis dengan Python
Bab 01: Apa Itu Data Analysis dan Peran Data Analyst
Bab 02: Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan ML Engineer
Bab 03: Alur Kerja Data Analysis dari Data Mentah ke Insight
Persiapan Lingkungan Analisis Data
Bab 04: Menyiapkan Environment Python untuk Data Analysis
Bab 05: Mengenal Jupyter Notebook untuk Analisis Data
Bab 06: Import Library Data Analysis dengan Python
NumPy: Fondasi Komputasi Data
Bab 07: Mengenal NumPy dan Kegunaannya
Bab 08: Membuat dan Mengelola Array NumPy
Bab 09: Operasi Matematika dan Statistik Dasar dengan NumPy
Bab 10: Manipulasi Data Array (Indexing & Slicing)
Pandas: Mengolah dan Membersihkan Data
Bab 11: Mengenal Pandas dan Struktur Data Series & DataFrame
Bab 12: Membaca Data dari CSV, Excel, dan JSON
Bab 13: Melihat dan Memahami Struktur Dataset
Bab 14: Seleksi, Filter, dan Sorting Data
Bab 15: Mengubah dan Membersihkan Data (Data Cleaning)
Bab 16; Menangani Missing Value dan Duplikasi Data
Bab 17: Grouping dan Aggregation Data
Bab 18: Merge dan Join DataFrame
Eksplorasi dan Analisis Data (EDA)
Bab 19: Apa Itu Exploratory Data Analysis (EDA)
Bab 20: Statistik Deskriptif untuk Analisis Data
Bab 21: Analisis Distribusi Data
Bab 22: Mendeteksi Outlier dalam Dataset
Bab 23: Analisis Korelasi Antar Data
Visualisasi Data dengan Matplotlib
Bab 24: Pengenalan Visualisasi Data
Bab 25: Membuat Grafik Garis, Bar, dan Scatter
Bab 26: Visualisasi Distribusi Data
Bab 27: Mengatur Label, Judul, dan Grid Grafik
Bab 28: Membuat Visualisasi yang Informatif dan Mudah Dibaca
Studi Kasus Analisis Data
Bab 29: Studi Kasus Analisis Data Sederhana
Bab 30: Membersihkan dan Menganalisis Dataset Nyata
Bab 31: Menarik Insight dari Data
Bab 32: Menyusun Ringkasan Hasil Analisis
Output dan Insight
Bab 33: Menyajikan Hasil Analisis Data
Bab 34: Menulis Kesimpulan Berdasarkan Data
Bab 35: Kesalahan Umum dalam Analisis Data
Python untuk Data Analyst adalah langkah alami setelah memahami Python Core. Di dunia ini, kamu tidak dituntut menjadi programmer hardcore, tetapi dituntut untuk berpikir logis, teliti, dan mampu membaca cerita di balik data.
Jika jalur ini sudah dikuasai dengan baik, kamu akan punya banyak opsi lanjutan:tetap mendalami analisis data, melangkah ke data science, atau mengombinasikannya dengan dunia lain seperti bisnis dan backend.
Fokuslah pada pemahaman data, bukan sekadar mengikuti tool.Karena pada akhirnya, nilai seorang Data Analyst bukan di library yang dipakai, tapi di insight yang dihasilkan.
Selamat datang di dunia Python untuk Data Analyst. Saatnya data berbicara dan kamu yang menerjemahkannya