Kursus Pelatihan Pemrograman dengan Bahasa Python

Modul 1: Fitur-fitur Pandas dalam pengelolaan kerangka data

• Pengenalan awal terhadap Pandas
  • Struktur data dasar: Series dan DataFrame
• Operasi pada DataFrame
  • Mengimpor dan menyimpan data (CSV, Excel, dll.)
  • Operasi dasar: seleksi, penyaringan, serta pengindeksan
• Modifikasi data
  • Menambah atau menghapus kolom dan baris
  • Mengubah nilai-nilai dalam DataFrame
• Agregasi dan pengelompokan data
  • Mekanisme GroupBy
  • Proses agregasi, penjumlahan, perhitungan rata-rata, dsb.
• Menggabungkan dan menyatukan beberapa DataFrame
  • Perintah merge, join, serta concat
• Menangani data yang hilang atau kosong
  • Identifikasi posisi data yang tidak tersedia
  • Teknik-teknik pengisian data yang hilang

Modul 2: Mengoptimalkan efisiensi eksekusi program

• Pengantar mengenai optimalisasi
  • Relevansi optimalisasi dalam proses pemrograman
• Optimalisasi struktur kode
  • Pemilihan struktur data yang tepat dan efektif
  • Mencegah penggunaan perhitungan yang berulang-ulang
  • Mengoptimalkan penggunaan perulangan (loop)
• Optimalisasi performa dengan Pandas
  • Penerapan pendekatan vektorisasi dalam operasi
  • Menghindari penggunaan fungsi apply dan lambda secara berlebihan
  • Mengelola data skala besar secara efisien
• Menyederhanakan kode melalui penulisan fungsi
  • Membuat serta memanfaatkan fungsi dalam program
  • Proses refaktorisasi kode agar lebih terstruktur

Modul 3: Menggunakan perpustakaan NumPy dalam analisis data

• Pengenalan awal terhadap NumPy
  • Cara memasukkan perpustakaan ini ke dalam kode
  • Struktur data utama: objek ndarray
• Operasi-operasi dasar pada array
  • Membuat dan mengubah susunan elemen dalam array
  • Teknik indeksing serta pemotongan bagian tertentu dari array
• Fungsi-fungsi matematika dan statistik
  • Operasi matematika paling umum
  • Algoritma perhitungan statistik dan agregasi
• Konsep dasar aljabar linear
  • Perkalian antara matriks
  • Menghitung determinan serta mencari invers suatu matriks
• Mengelola data berdimensi lebih dari satu
  • Cara bekerja dengan array dua dimensi, tiga dimensi, atau lebih
  • Teknik mengubah bentuk susunan elemen dalam array
• Integrasi NumPy dengan perpustakaan lainnya

Modul 4: Membuat visualisasi dalam Excel melalui Python

• Pengenalan terhadap modul openpyxl serta xlsxwriter
• Membentuk grafik-grafik di dalam dokumen Excel
  • Membuat jenis grafik sederhana seperti grafik garis atau batang
  • Memberikan format dan tampilan yang menarik pada grafik
• Menghasilkan grafik dalam bentuk file gambar (PNG)
  • Memanfaatkan alat matplotlib untuk mengonversi data ke format visual
  • Menyimpan hasil grafik dalam ekstensi PNG
• Pembuatan grafik tingkat lanjut di Excel
• Otomatisasi pembuatan laporan
  • Membentuk laporan otomatis yang dilengkapi berbagai grafik
  • Menghubungkan Pandas dengan openpyxl atau xlsxwriter secara efektif