Bagian dari Perjalanan Machine LearningBaruPerjalananVisualisasi Data Python dengan NumPy dan pandas
Array dengan NumPy, tabel dengan pandas, dan grafik dengan matplotlib: perangkat awal setiap proyek machine learning. Tulis kodenya, dan grafikmu muncul di tab Plot.
1,000+ coder terdaftar
60 pelajaran59 tantangan250 soal kuis
- Ramah pemula
Bantuan coding dengan AI
Pelajaran interaktif yang praktis
Kuis untuk menguji pemahamanmu
Sertifikat penyelesaian gratis
Silabus
Bagian ini termasuk dalam Perjalanan Machine Learning. Silabus lengkapnya punya lebih banyak bagian: klik pratinjau mana pun di bawah untuk melihatnya di halaman Perjalanan.
Bagian 1
Data dan Plot
Mulai bagianMulaiPerangkat dasar yang dibutuhkan setiap proyek machine learning: array NumPy, grafik matplotlib, dan tabel pandas. Muat dataset nyata, rangkum datanya, lalu buat plot dari temuanmu.Pendahuluan
4 pelajaran320Array NumPy
5 pelajaran520Matematika Array
6 pelajaran625Membentuk Data
4 pelajaran415Grafik Garis dan Scatter Plot
6 pelajaran625Grafik untuk Data
5 pelajaran520pandas DataFrame
6 pelajaran625Memfilter dan Mengurutkan
5 pelajaran520Mengelompokkan dan Membersihkan
5 pelajaran520Membuat Plot DataFrame
5 pelajaran520Dataset untuk ML
5 pelajaran520Tantangan Akhir
4 pelajaran420- Bagian 2Statistik untuk ML64 pelajaran
- Bagian 3Pembelajaran Terawasi58 pelajaran
- Bagian 4Pembelajaran Tanpa Pengawasan51 pelajaran
Belajar sambil praktik
Tulis kode sungguhan, query database, buat website, dan kuasai prompt AI. Pelajaran interaktif kami mencakup setiap keterampilan yang dibutuhkan developer modern.
Bangun streakmu
Tetap konsisten dan lihat progresmu bertumbuh! Pantau kebiasaan coding harianmu, lindungi streakmu dengan hari beku, dan raih hadiah karena hadir setiap hari.
12 hari streak
Kembali besok untuk menjaga streakmu!
January 2026
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Gandakan atau hangus
Hari ke-5 dari 7
Pembeku Streak
2 left
Coding di mana saja
Bawa perjalanan coding-mu ke mana saja! Tanpa setup, tanpa unduhan: cukup buka dan mulai coding. Tersedia di iOS, Android, dan Web dengan rating bintang 4,9.
Kamu tidak sendirian
Bersaing di papan peringkat global, ajak teman untuk mendapat hadiah, dan rayakan kemenangan satu sama lain. Coding lebih seru bersama teman!
1
2
3
Zona promosiSemua cara belajar
Baca, dengarkan, uji dirimu, tanya AI, atau cari lagi apa pun yang sudah kamu pelajari. Setiap pelajaran menyesuaikan diri denganmu.
Variabel adalah wadah bernama yang menyimpan nilai yang bisa kamu pakai lagi nanti di programmu.
Di Python, kamu membuatnya dengan menulis nama, tanda sama dengan, lalu nilai yang ingin kamu simpan.
Nilainya bisa berubah seiring waktu. Menetapkan ulang nama itu cukup membuatnya menunjuk ke nilai baru.
Dapatkan sertifikat
Dapatkan sertifikat untuk setiap kursus yang kamu selesaikan. Tambahkan ke profil LinkedIn dan CV-mu untuk menunjukkan keahlian coding-mu kepada pemberi kerja.
Sertifikat PenyelesaianDasar Python
Tambahkan ke LinkedInKenapa belajar NumPy, pandas, dan matplotlib dengan Coddy
- Grafikmu langsung muncul. Ketik
plt.plot(x, y), tekan Jalankan, dan figure matplotlib sungguhan muncul di tab Plot di sebelah kodemu. Setiap pelajaran punya grafik atau diagram, dari array yang digambar sebagai sel bernomor sampai groupby yang menggeser baris ke dalam tumpukan. - NumPy seperti yang dipakai ML: array dan shape, slicing, operasi matematika pada seluruh array, statistik per sumbu, broadcasting, boolean mask, dan bilangan acak dengan seed.
- matplotlib sejak baris pertama: plot garis dan scatter, label dan legenda, warna dan marker, diagram batang, histogram, grafik berdampingan dengan
plt.subplots, dan array yang ditampilkan sebagai gambar. - pandas pada tabel nyata: membaca file CSV, memilih, memfilter, mengurutkan, kolom baru,
value_counts,groupby, nilai yang hilang, dan membuat plot langsung dari DataFrame.
Pertanyaan yang sering diajukan tentang NumPy, pandas, dan matplotlib
Apa bedanya NumPy, pandas, dan matplotlib?
NumPy menyimpan angka dalam array yang cepat dan menghitung semuanya sekaligus. pandas membangun tabel di atas NumPy, dengan kolom bernama, file CSV, filter, dan pengelompokan. matplotlib menggambar grafiknya. Hampir setiap program data science atau machine learning di Python mengimpor ketiganya, karena itulah bagian ini mengajarkannya bersama-sama.
Sebaiknya belajar NumPy atau pandas dulu?
NumPy sebentar, lalu pandas. Kolom pandas adalah array NumPy yang diberi nama, jadi mask, operasi matematika pada seluruh kolom, dan statistik per sumbu akan masuk akal setelah kamu melihatnya pada array. Bagian ini membahas NumPy selama empat bab, lalu pindah ke pandas dengan bekal itu, dan menggambar grafik di sepanjang jalan.
Apakah perlu menginstal sesuatu untuk membuat grafik?
Tidak. Kodemu berjalan di Coddy dengan matplotlib sungguhan, dan figure yang digambarnya dikirim kembali ke tab Plot di browsermu. Tidak ada Jupyter notebook atau Anaconda yang perlu disiapkan, jadi Chromebook atau laptop kantor tanpa hak admin pun tidak masalah.
Grafik apa saja yang akan dipelajari?
Grafik garis, scatter plot, beberapa garis dengan legenda, diagram batang, histogram, beberapa grafik dalam satu figure, gambar dari array, grafik langsung dari DataFrame, satu warna per kelompok, dan membandingkan histogram dua kelompok. Masing-masing diberi judul dan label sehingga layak masuk laporan.
Apakah perlu menguasai Python sebelum NumPy dan pandas?
import, dan hal lain yang dibutuhkan bagian ini dijelaskan dalam satu kalimat saat pertama kali muncul.Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk belajar NumPy, pandas, dan matplotlib?
Apakah kursus NumPy, pandas, dan matplotlib ini gratis?
Ya. Pelajaran, grafik, petunjuk AI, dan sertifikat bagiannya gratis. Akun gratis bisa mengerjakan beberapa pelajaran per hari, dan Pro menghapus batas harian.
