Pemateri
Vania Frederica
Team Leader Data Analyst/Instruktur GeosoftwareVania Frederica adalah profesional di bidang Data Science dan Analisis Bisnis dengan keahlian dalam pemodelan statistik, analisis data, machine learning, serta visualisasi data interaktif. Vania merupakan lulusan Sarjana Statistika dari ITS dengan IPK 3, 68, dengan fokus pada analisis kuantitatif, dan penerapan algoritma prediktif untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Vania memiliki pengalaman mengajar dan membimbing berbagai proyek analisis data, baik di lingkungan akademik maupun profesional. Ia juga aktif sebagai instruktur dan pengembang konten pelatihan dalam bidang Python untuk Data Science, Excel untuk Business Intelligence, dan Machine Learning.
Deskripsi
Pelatihan ini dirancang untuk membekali Sobat Geosoftware dengan pemahaman dan keterampilan praktis dalam visualisasi data multivariat dan ternary diagram menggunakan Python. Peserta akan mempelajari bagaimana menampilkan hubungan antarvariabel dalam data geosains melalui berbagai teknik visualisasi lanjutan seperti contour plot, joint scatter multi-encoding, serta berbagai jenis ternary plot (scatter, density, contour, dan heatscatter).
Selama pelatihan, peserta akan dipandu untuk menyiapkan environment Python dengan tambahan library seperti python-ternary dan mpltern, serta mempraktikkan langsung pembuatan visualisasi data kontinyu dan hubungan tiga variabel secara simultan. Melalui pendekatan berbasis studi kasus dan praktik langsung, peserta akan memahami bagaimana visualisasi multivariat dapat digunakan untuk menafsirkan pola, sebaran, dan interaksi antar-parameter dalam data geospasial. Materi disusun secara terstruktur agar mudah diikuti oleh peserta yang telah memiliki dasar Python dan pemahaman umum tentang analisis di bidang geosains.
Jadwal dan List Materi
Sesi 1
Visualisasi Multivariate
- Pengenalan contour plot dan scatter multi-encoding untuk analisis data geosains
- Setup library tambahan (python-ternary, mpltern)
- Praktik pembuatan visualisasi kontinyu dan multi-variabel
Sesi 2
Visualisasi Berbagai Jenis Ternary Diagram
- Konsep dan penerapan ternary diagram dalam data geosains
- Pemahaman fungsi tiap visualisasi ternary untuk melihat hubungan tiga variabel
- Praktik pembuatan berbagai visualisasi ternary diagram menggunakan data geosains: Ternary scatter, density, contour, dan heatscatter plot
Konten
Silabus
01
Silabus Kelas 2
Akses silabus melalui link berikut: https://s.id/SilabusPythonS2
Frequently Asked Question
1. Apakah pelatihan ini cocok untuk pemula?
Pelatihan ini ditujukan untuk peserta yang sudah memiliki pemahaman dasar tentang Python dan konsep data geospasial. Jadi, bukan untuk pemula absolut, tetapi tetap dirancang agar langkah-langkahnya mudah diikuti.
2. Bagaimana apabila pemula ingin mengikuti pelatihan ini?
Sobat Geosoftware dapat mempelajari terlebih dahulu pemrograman Pyhton, sebelum pelatihan dimulai, sehingga memiliki dasar yang cukup. Kami menyediakan Kelas ASINKRONUS "Dasar-Dasar Pemrograman Python" yang dapat dipelajari secara mandiri melalui video pembelajaran dan modul pelatihan. Layanan pelatihan ini dapat dibeli 1 paket dengan pelatihan Visualisasi Data Statistik, sehingga peserta akan mendapatkan diskon 20% pada pelatihan ASINKRONUS nya (secara otomatis akan terpotong). Caranya dengan klik "Add on - Pelatihan ASINKRONUS Dasar-Dasar Pemrograman Python" saat melakukan check out Pelatihan Visualisasi Data Statistik.
3. Apakah perlu menginstal software sebelum pelatihan?
Ya, peserta disarankan menyiapkan environment Python (melalui Anaconda atau Google Colab). Panduan instalasi juga akan diberikan sebelum pelatihan dimulai.
4. Apakah pelatihan lebih banyak teori atau praktik?
Fokus utama pelatihan ini adalah praktik. Penjelasan teori diberikan secara singkat untuk membantu memahami konsep sebelum peserta membuat visualisasi data geosains secara mandiri.
5. Apakah dataset akan disediakan?
Ya, seluruh dataset dan contoh kode akan disiapkan oleh tim pelatihan agar peserta dapat langsung berlatih tanpa perlu menyiapkan data sendiri.
6. Apakah pelatihan ini bisa diikuti secara online?
Ya, pelatihan diselenggarakan secara online interaktif, lengkap dengan sesi tanya-jawab dan panduan langsung dari instruktur.
7. Apa kemampuan yang diharapkan setelah pelatihan?
Peserta mampu membuat berbagai jenis visualisasi—baik dasar maupun lanjutan—untuk menganalisis, membandingkan, dan menyajikan data geosains secara menarik dan informatif.
Kelas Ini Cocok Untuk?
01
Kemampuan Dasar yang Disarankan untuk Peserta:
1. Pemahaman Dasar Data Multivariat: Peserta diharapkan memiliki pemahaman umum mengenai konsep data geosains yang melibatkan beberapa variabel, termasuk cara membaca dan menafsirkan hubungan antarparameter spasial maupun numerik. Pengetahuan dasar tentang peta, sistem koordinat, dan representasi data spasial akan membantu peserta memahami konteks visualisasi multivariat dan ternary. 2. Kemampuan Dasar Pemrograman Python: Peserta perlu menguasai dasar-dasar pemrograman Python, khususnya dalam manipulasi data dan pembuatan visualisasi menggunakan library seperti pandas, matplotlib, seaborn, dan plotly. Pemahaman tentang struktur data (list, dictionary, DataFrame), fungsi, serta looping sangat berguna untuk praktik dengan library tambahan seperti python-ternary dan mpltern....
02
Spesifikasi Perangkat yang Disarankan:
1. Sistem Operasi: Windows 10/11 (64-bit), macOS versi terbaru, atau distribusi Linux seperti Ubuntu 20.04 LTS atau yang lebih baru. 2. Prosesor (CPU): Minimal Intel Core i3 generasi ke-8 atau AMD Ryzen 3 2000 series. Untuk performa yang lebih optimal saat menjalankan proses visualisasi multivariat dan ternary plot, disarankan menggunakan Intel Core i5 generasi ke-10 atau AMD Ryzen 5 3000 series ke atas. 3. Memori (RAM): Minimal 8 GB agar dapat menjalankan Python dan proses visualisasi dasar dengan lancar. Disarankan 16 GB untuk mendukung penggunaan library tambahan seperti python-ternary, mpltern, dan aplikasi lain secara bersamaan....
03
CATATAN
Pelatihan ini ditujukan bagi peserta yang ingin memperdalam analisis dan visualisasi data multivariat serta ternary dalam konteks geosains menggunakan Python. Peserta diharapkan telah memiliki pemahaman dasar tentang Python dan data geospasial agar dapat mengikuti seluruh sesi dengan optimal. Materi disusun secara bertahap, dimulai dari pengenalan visualisasi multivariat seperti contour plot dan scatter multi-encoding, hingga penerapan berbagai jenis ternary diagram untuk analisis hubungan tiga variabel dalam data geosains secara informatif dan komprehensif....