Belajar Python

Perkenalan kelas

Program pertama dengan print

Menyimpan nilai di variabel

Bilangan dan teks

Operator hitung

Misi: kasir sederhana

Method teks: rapikan, pecah, gabung

Merangkai teks dengan f-string

Pembulatan dan format Rupiah

Mengambil potongan teks

Misi: label harga toko

Membuat fungsi dengan def

Memilih dengan if dan else

Banyak pilihan dengan elif

Menggabungkan kondisi: and, or, not

Misi: aturan toko dan kalender

Menyimpan banyak nilai dengan list

Mengulang dengan for

Mengulang dengan range

Mengulang selama kondisi benar: while dan break

Misi: rekap data karyawan

Data bernama dengan dict

Menangani error dengan try dan except

Memakai pustaka bawaan: math dan datetime

Membuat list ringkas dengan comprehension

Tuple, set, dan unpacking

Mengurutkan dengan sorted, key, dan lambda

Misi: rekap keranjang dan data kotor

Perkenalan kelas

Apa itu analisis data

Array numpy dan operasi vektor

Statistik dengan numpy

Misi: menghitung sisa stok gudang

Membuat DataFrame dari dict

Membaca data CSV

Melihat isi dan tipe data

Data lebar dan panjang: melt, pivot, dan concat

Misi: memuat data Toko Nusantara

Menyaring baris dengan kondisi

Mengurutkan dan memilih dengan loc

Merapikan teks, apply, dan baris ganda

Misi: menyiapkan daftar untuk rapat

Mengelompokkan dengan groupby

Beberapa ringkasan sekaligus: agg

Ringkasan awal: describe dan distribusi per kelompok

Tabel dua arah: pivot_table dan crosstab

Korelasi dan pencilan

Misi: rekap kinerja cabang

Menggabungkan tabel dengan merge

Menangani nilai kosong

Mengolah kolom tanggal

Proyek: rekap penjualan Toko Nusantara

Pertanyaan menentukan jenis grafik

Figure, Axes, dan garis pertama

Judul, label sumbu, dan legenda

Misi: grafik omzet semester

Grafik batang untuk membandingkan kelompok

Grafik garis untuk tren dan garis acuan

Histogram untuk melihat sebaran

Diagram pencar untuk hubungan dua ukuran

Diagram lingkaran dan batasnya

Misi: laporan layanan pelanggan

Menggambar ringkasan DataFrame

Warna penanda dan label nilai

Beberapa grafik dalam satu gambar

Menyimpan grafik untuk laporan

Misi: halaman grafik laporan kuartal

Terawasi atau tak terawasi, regresi atau klasifikasi

Fitur, label, dan bentuk data

Membagi data latih dan data uji

Misi: menyiapkan data pelanggan yang berhenti

Regresi linear: garis terbaik dan prediksi

Menilai regresi: MAE, MSE, RMSE, dan R²

Misi: meramal penjualan es teh

k-tetangga terdekat (k-NN)

Regresi logistik dan pohon keputusan

Confusion matrix, presisi, recall, dan F1

Misi: menandai transaksi mencurigakan

Overfitting dan underfitting

Validasi silang

Penskalaan fitur dan Pipeline

Clustering dengan k-means

Misi: model klasifikasi dari awal sampai akhir

Teks di Python: str dan code point

Normalisasi Unicode: NFC, NFD, NFKC, NFKD

Huruf besar-kecil dan spasi: casefold, split, join

Misi: menyatukan nama pelanggan dari tiga cabang

Membersihkan teks dengan re.sub

Tokenisasi: memecah teks menjadi kata dan kalimat

Kata henti: membuang kata yang tidak membedakan

Misi: pipa praproses ulasan toko daring

Frekuensi kata dengan collections.Counter

N-gram: pasangan dan deretan kata

Bag-of-words dan CountVectorizer

Misi: rekap kata dan frasa ulasan kedai kopi

TF-IDF: memberi bobot pada kata yang membedakan

Kemiripan kosinus: mencari dokumen yang mirip

Klasifikasi teks dengan MultinomialNB

Misi: menyortir tiket pengaduan pelanggan

Distribusi normal dan skor z

Distribusi sampel dan galat baku

Selang kepercayaan rata-rata

Misi: memeriksa mutu kemasan kopi

Logika uji hipotesis: H0, H1, p-value, dan α

Uji t satu sampel

Uji t dua sampel independen

Misi: membandingkan dua cabang toko roti

Uji t berpasangan

Uji satu sisi dengan argumen alternative

Uji chi-kuadrat independensi

Misi: mengevaluasi program pelatihan

Korelasi Pearson

Korelasi Spearman

Regresi linear sederhana

Misi: memodelkan waktu pengiriman

Proses KDD dan CRISP-DM

Pembersihan data dan pengisian nilai hilang

Diskretisasi: lebar sama dan frekuensi sama

Normalisasi min-max dan z-score

Misi: menyiapkan data nota toko

Support, confidence, dan lift

Prinsip Apriori: itemset sering dan pemangkasan

Misi: analisis keranjang minimarket

Entropi dan information gain

Naive Bayes dengan hitungan tangan

Misi: menilai kelayakan kredit koperasi

Jarak Euclidean dan Manhattan

Clustering hierarkis dan silhouette

Deteksi pencilan: z-score, pagar IQR, dan IsolationForest

Misi: segmentasi pelanggan dan nota janggal

Neuron tiruan: bobot, bias, dan perseptron

Fungsi aktivasi: sigmoid, tanh, dan ReLU

Softmax: dari skor ke peluang kelas

Misi: perseptron gerbang logika dan penyaring pelamar

Lapisan, matriks bobot, dan jumlah parameter

Forward pass jaringan dua lapis dengan numpy

Fungsi loss: MSE dan cross-entropy

Misi: menilai jaringan yang sudah dilatih

Gradient descent dan learning rate

Gradien satu neuron dengan aturan rantai

Backpropagation untuk satu lapis tersembunyi

Optimizer: momentum dan Adam

Misi: melatih jaringan XOR dari nol

MLPClassifier, MLPRegressor, dan skala fitur

Inisialisasi bobot: simetri, Xavier, dan He

Overfitting, regularisasi alpha, dan early stopping

Dropout dan batch normalization

Misi: mengenali angka tulisan tangan

CNN dan embedding secara konsep

Konvolusi 2D, padding, stride, dan pooling dengan numpy

RNN sederhana: status tersembunyi, unrolling, dan gradien yang lenyap

Misi: peta fitur CNN dan kalimat lewat RNN

Piksel, dimensi, dan uint8

RGB, grayscale, dan HSV

Memotong, mencerminkan, dan memutar

Misi: menyiapkan foto katalog

Mengubah ukuran dan interpolasi

Histogram, kecerahan, dan kontras

Thresholding: ambang tetap dan Otsu

Misi: merapikan pindaian struk

Konvolusi: blur rata-rata dan Gaussian

Penajaman dan tepi Sobel

Erosi, dilasi, dan opening

Misi: memeriksa goresan pelat logam

Pelabelan komponen dan menghitung objek

Kotak pembatas dan IoU

Piksel sebagai fitur klasifikasi

Misi: menghitung dan menemukan koin

Deret waktu dan indeks tanggal di pandas

Mengubah frekuensi dengan resample

Selisih, persentase perubahan, dan pertumbuhan tahunan

Misi: merapikan catatan omzet kafe

Tren, musiman, siklus, dan acak

Rata-rata bergerak dan rata-rata bergerak terpusat

Dekomposisi aditif, multiplikatif, dan indeks musiman

Misi: pola penumpang kapal feri

Metode dasar: naif, naif musiman, rata-rata, drift

Pemulusan eksponensial sederhana

Metode tren Holt

Metode Holt-Winters aditif

Misi: meramal pelanggan aplikasi

Regresi tren linear

Galat ramalan: MAE, RMSE, MAPE

Data latih dan uji menurut waktu, validasi bergulir

Misi: memilih metode ramalan penjualan kuartalan

Stasioneritas, differencing, dan fungsi autokorelasi

Model AR(1), residu, dan selang prediksi

Misi: meramal permintaan depot air galon

Workbook, sheet, dan sel

Membaca banyak baris dengan iter_rows

Rumus, nilai tersimpan, dan data_only

Misi: memeriksa laporan triwulan kiriman cabang

Membuat workbook, menulis baris, dan menyimpan

Menulis rumus Excel dari Python

Format Rupiah dan tanggal

Huruf tebal, warna isi, lebar kolom, dan freeze panes

Misi: laporan pengeluaran bulanan yang rapi

Mengulang semua sheet dan membuat sheet rekap

Menggabungkan berkas laporan cabang

Laporan cabang yang bentuknya tidak seragam

Misi: rekap omzet cabang Jabodetabek

pandas.read_excel: dari sheet ke DataFrame

to_excel dan ExcelWriter: menulis beberapa sheet

Dari groupby ke laporan rutin

Memoles keluaran pandas dengan openpyxl

Misi: laporan bulanan yang jalan sendiri

Kelas, objek, dan __init__

Method dan keadaan objek

Menampilkan dan membandingkan objek: __str__, __repr__, __eq__

Misi: kelas Produk dan Keranjang

Pewarisan dan super()

Kelas data dengan @dataclass

Properti, dan kapan tidak perlu kelas

Exception buatan sendiri dan raise ... from

Misi: data karyawan dengan dataclass

Membaca berkas teks dengan with open

Menulis dan menambah: mode w, a, dan x

pathlib dan berkas yang tidak ada

Misi: log harian ke berkas

CSV dengan DictReader dan DictWriter

JSON dengan json.load dan json.dump

JSON dari respons API yang tersimpan

Mengurai HTML statis dengan html.parser

Memecah kode ke modul dan import

Skrip baris perintah dengan argparse

Lingkungan virtual (venv) dan requirements.txt

Misi: aplikasi kecil pencatat inventaris