Data Preprocessing dan Feature Engineering untuk Pemula

Data mentah jarang siap untuk dianalisis atau machine learning, dan seringkali terdapat kesenjangan, ketidakkonsistenan, dan kesalahan. Menguasai pra-proses data adalah langkah pertama yang penting untuk memastikan model data menghasilkan hasil yang akurat dan dapat diandalkan. Kursus ini memandu Anda dari pengumpulan data mentah ke dataset bersih dan siap model. Anda akan mengerti bagaimana struktur variabel, menangani anomali, dan fitur teknis yang meningkatkan kinerja model. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti jenis data dasar dan metode pengumpulan etis - Bersihkan dataset dengan mengidentifikasi dan mengobati nilai yang hilang dan outliers - Transformasi variabel menggunakan teknik penskalaan, normalisasi, dan enkoding - Merancang fitur baru untuk mengekstrak kekuatan prediksi maksimum dari data mentah - Analisa hubungan antara variabel menggunakan pemeriksaan korelasi - Terapkan aliran kerja persiapan data modern pada data teks numerik dan kategorial Kursus ini dimulai dengan definisi inti dan etika pengumpulan data sebelum berlanjut ke pembersihan data, transformasi, dan teknik rekayasa fitur. Anda akan membaca penjelasan yang jelas, kerusakan konseptual, dan contoh berbasis kode yang praktis. Kursus ini dirancang sepenuhnya untuk pemula, dan tidak ada pengalaman ilmu data sebelumnya yang diperlukan untuk memulai. Mulai membangun fondasi yang kuat dalam persiapan data hari ini.