Python for Data Science I – Basic (PDS 1)

Let’s begin your exciting journey in Data Science from this training

Counselling

Training ini diperuntukan untuk mereka yang belum pernah mempelajari bahasa pemrograman Python sebelumnya. Bahkan, kami  mendesign pelatihan ini untuk pemula dalam dunia pemrograman. Dalam training ini akan dibahas dasar-dasar logika dan best practice dalam pemrograman secara umum dan beberapa kasus khusus sederhana di data science.

Silabus

Python for Data Science I – Beginner:

  1. Pendahuluan (1 Jam):
    * The Zen of Python
    * Python “distro” : Python, Anaconda/miniconda, WinPython, etc.
    * Editor Jupyter & Spyder
    * Python VS (R, Julia, Matlab, Java, C, PHP, etc)
    * beberapa kelemahan & kelebihan Python
    * Google Colab
  2. Dasar Python (1 Jam)
    * Syntax Format (indenting, multiline, import, deklarasi/inisialisasi)
    * Code descriptor & Comments
    * integer, float, Bytes, Boolean
    * list, tuple, dictionary
    * (Frozen) Set
    * types : Beginner Pitfall
    * Slicing in Python
  3. Python Logic (3 Jam)
    * (Nested – hierarchical) if Logic
    * Looping For (& list comprehension)
    * Iterator VS Iterable
    * Looping while
    * Breaking Loop
    * Python Exception
    * TQDM
  4. Penggunaan & Instalasi Modul (1 Jam)
    * Full and Partial Import
    * Import all functions as first level implicitly
    * Personal Library
    * Conda/pip/easy_install
    * Adding repository modul
    * Automatic update all modules
    * Pure Python vs compiled Modules
    * Module’s Wheels
    * Check modules dependency
    * Installing from Source
    * Installing modul from script
  5. Going Deeper in Python (2 jam)
    * Deeper with Print Function
    * Reference/pointer to variable(s)
    * Deeper with Python string
    * List/Dictionary comprehension
    * Zipping List
    * List again : Kelebihan List di Python
    * Optimal Python Data Type use case
  6. Python Function (2 Jam)
    * Fungsi di Python
    * Global & local variable
    * vars, dirs**
    * Recursive in Python
    * Lamda Function
  7. Python as Numerical computing & (simple) Visualizations (2 Jam)
    * Numpy Matrix:
    * List VS Arrays/Matrix: best use scenarios, etc.
    * Linear Algebra Functions
    * Numpy Operations, etc.
    * DataFrame Basics
    * MatplotLib & Seaborn: Visualisasi dasar di Python
    Scatter plot, histogram, barchart, boxplot, etc.

Informasi Pelatihan

Fasilitas

  • Sertifikat
  • Seminar Kit Eksklusif: USB flash drive yang berisi program dan modul, tas workshop, ATK, dll.
  • Modul: Slide dan Code dengan Jupyter Notebook
  • Konsumsi: Lunch + 2 Coffee Break + permen & air mineral.
  • Maximum Jumlah Peserta: 25
  • Internet: Koneksi internet akan disediakan oleh Wisma Makara UI.
  • Fasilitas Pendukung lain: Ruangan yang kondusif, Sound System, Projector, Flipchart Screen/whiteboard, dsb. Peserta diharapkan untuk segera menghubungi penyelenggara jika membutuhkan surat undangan, legalisasi SPPD, atau keperluan administrasi lainnya.

Pendaftaran

  • Form Pendaftaran: http://bit.ly/tau-pds1 
  • Pendaftaran ditutup: Sabtu, 9 Maret 2019 pukul 12.00 WIB
  • Silahkan hubungi kami jika ada pertanyaan lebih lanjut (jangan lupa sertakan informasi kode training yang ditanyakan).
  • ABC (0812-XYZQ)

Syarat dan Ketentuan

  • Peserta wajib membawa komputer (laptop/notebook) masing-masing.
  • tau-data menyarankan OS Windows atau Linux 64 bit
  • Peserta dengan komputer Apple-Macintosh boleh mendaftar training, namun mohon maaf tau-data tidak memberikan support/bantuan trouble shooting untuk OS Apple-Macintosh.
  • Peserta diharapkan untuk menyiapkan software yang akan digunakan di pelatihan minimal 3 hari sebelum pelatihan.
  • Setelah menyelesaikan proses pendaftaran, tau-data akan menghubungi peserta untuk teknis lebih lanjut.
  • Peserta dengan kebutuhan khusus harap menginformasikan tau-data sedini mungkin.