Aku mulai ikut bootcamp data science pada tanggal 25 November 2019 di salah satu lembaga bootcamp cukup terkenal yang memiliki cabang di beberapa kota di Indonesia. Jadi kurikulumnya terbagi menjadi 3 modul yaitu Python Programming, Data Analysis, dan Machine Learning.
1. Modul 1 : Python Programming:
Kebanyakan aktifitas data science menggunakan salah satu dari dua bahasa pemrograman yaitu bahasa R dan Python, nah di tempat bootcamp aku diajarinnya bahasa Python karena lebih mudah dan sudah banyak penggunanya dibanding R. Di Modul 1 ini kita diajari dasar-dasar programming dengan menggunakan Python seperti mengenali tipe data kayak integer, dictionaries boolean, string, float dan bagaimana cara penggunaan struktur data seperti array, list, tuple, dsb serta belajar tentang comparasion operator seperti if, else, elif, for loops, while loops, lambda expressions, regular expressions, function, dll dari dasar-dasar tersebut kita bisa memecahkan suatu masalah dengan menggunakan algoritma pemrogramman python. Biasanya setelah diajari materi + praktek menggunakannya, kita diberi latihan yang berkaitan dengan yang sudah diajari sebelumnya sehingga kita bisa fasih dalam menggunakan Python. Modul 1 berjalan sekitar 1 bulanan dan setelah selesai kita akan melakukan ujian yang soalnya kurang lebih seperti soal latihan tetapi beda cuman sama konsep pengerjaanya saja.
2. Modul 2 : Data Analysis
Pada modul 2 kita mulai masuk kedalam aktifitas data analysis, di modul 2 kebanyakan kita menggunakan library python untuk membantu kita jadi dengan kata lain kita diajarkan cara menggunakan library Python untuk melakukan data analysis. Library yang diajarkan seperti pandas.matplotlib,numpy,seaborn,plotly, dll itu semua digunakan untuk menganalisis data yang kita memiliki sesuai dengan kebutuhan kita atau user seperti memanipulasi data dan memvisualisasi data sehingga data yang kita miliki dapat dimengerti oleh orang awam, kita juga diajari konsep dasar statistik seperti cek normal distribusi, cek variansi data, teknik sampling, dsb. Modul 2 berjalan sekitar 1 bulanan juga dan sama seperti modul 1, di modul 2 ini kita juga akan diberi latihan sesuai dengan apa yang dipelajari sebelumnya dan setelah selesai belajar modul 2 kita akan menghadapi ujian.
3. Modul 3 : Machine Learning
Modul 3 adalah modul yang paling aku suka karena pada modul ini kita diajari bagaiamana menggunakan machine learning dan tentunya menggunakan library python juga. Saya suka modul 3 ini karena kita mulai melakukan prediksi dengan data yang diambil di Kaggle yaitu website komunitas data science yang menyediakan berbagai macam data yang bisa diolah untuk belajar atau kompetisi. Yang dipelajari di modul 3 adalah metode supervised learning dan unsupervised learning tetapi kalo aku lihat pengajarannya lebih fokus ke supervised learning. Modul 3 berjalan kira-kira 1 bulan 10 hari dan seperti biasa setelah selesai modul 3 kita akan menghadai ujian seperti modul-modul sebelumnya.
Setelah sudah menyelesaikan semua modul kita akan membuat project akhir yang akan dipresentasikan dan juga mengikuti logic test sebagai syarat kelulusan.
1. Modul 1 : Python Programming:
Kebanyakan aktifitas data science menggunakan salah satu dari dua bahasa pemrograman yaitu bahasa R dan Python, nah di tempat bootcamp aku diajarinnya bahasa Python karena lebih mudah dan sudah banyak penggunanya dibanding R. Di Modul 1 ini kita diajari dasar-dasar programming dengan menggunakan Python seperti mengenali tipe data kayak integer, dictionaries boolean, string, float dan bagaimana cara penggunaan struktur data seperti array, list, tuple, dsb serta belajar tentang comparasion operator seperti if, else, elif, for loops, while loops, lambda expressions, regular expressions, function, dll dari dasar-dasar tersebut kita bisa memecahkan suatu masalah dengan menggunakan algoritma pemrogramman python. Biasanya setelah diajari materi + praktek menggunakannya, kita diberi latihan yang berkaitan dengan yang sudah diajari sebelumnya sehingga kita bisa fasih dalam menggunakan Python. Modul 1 berjalan sekitar 1 bulanan dan setelah selesai kita akan melakukan ujian yang soalnya kurang lebih seperti soal latihan tetapi beda cuman sama konsep pengerjaanya saja.
2. Modul 2 : Data Analysis
Pada modul 2 kita mulai masuk kedalam aktifitas data analysis, di modul 2 kebanyakan kita menggunakan library python untuk membantu kita jadi dengan kata lain kita diajarkan cara menggunakan library Python untuk melakukan data analysis. Library yang diajarkan seperti pandas.matplotlib,numpy,seaborn,plotly, dll itu semua digunakan untuk menganalisis data yang kita memiliki sesuai dengan kebutuhan kita atau user seperti memanipulasi data dan memvisualisasi data sehingga data yang kita miliki dapat dimengerti oleh orang awam, kita juga diajari konsep dasar statistik seperti cek normal distribusi, cek variansi data, teknik sampling, dsb. Modul 2 berjalan sekitar 1 bulanan juga dan sama seperti modul 1, di modul 2 ini kita juga akan diberi latihan sesuai dengan apa yang dipelajari sebelumnya dan setelah selesai belajar modul 2 kita akan menghadapi ujian.
3. Modul 3 : Machine Learning
Modul 3 adalah modul yang paling aku suka karena pada modul ini kita diajari bagaiamana menggunakan machine learning dan tentunya menggunakan library python juga. Saya suka modul 3 ini karena kita mulai melakukan prediksi dengan data yang diambil di Kaggle yaitu website komunitas data science yang menyediakan berbagai macam data yang bisa diolah untuk belajar atau kompetisi. Yang dipelajari di modul 3 adalah metode supervised learning dan unsupervised learning tetapi kalo aku lihat pengajarannya lebih fokus ke supervised learning. Modul 3 berjalan kira-kira 1 bulan 10 hari dan seperti biasa setelah selesai modul 3 kita akan menghadai ujian seperti modul-modul sebelumnya.
Setelah sudah menyelesaikan semua modul kita akan membuat project akhir yang akan dipresentasikan dan juga mengikuti logic test sebagai syarat kelulusan.
Comments
Post a Comment