 |
| Daftar Arsip Tutorial Praktikum Data Science dengan R dan R Studio |
Salam sehat pengunjung blog sederhana ini. Beberapa waktu lalu, saya berkesempatan membuat sebuah grup Whatsapp (WAG) bagi peminat dan yang mau belajar bahasa pemrograman R dan R Studio. Hingga saat ini, tercatat sebanyak 118 orang yang tergabung dalam grup tersebut.
Dalam grup WA tersebut, selain melakukan diskusi intens terkait pemanfaatan bahasa pemrograman R dalam Data Science, di dalamnya juga saya sediakan praktikum sesuai topik yang dibahas sehingga para member grup tidak hanya tergambar bagaimana konsep dan definisi yang diberikan, tetapi juga secara langsung dapat mempraktikkan konsep dan definisi tersebut pada aplikasi R Studio yang telah diinstal masing-masing secara mandiri.
Dari proses tersebut, ternyata ada tantangan besar yang dihadapi ke depan, mengingat video-video singkat praktikumnya yang cukup besar sehingga saya berinisiatif untuk membuatkan arsip bagi seluruh member sehingga mengurangi risiko penggunaan storage WAG yang besar. Untuk itu, melalui laman blog ini, setiap video praktikum akan saya arsipkan secara teratur menyesuaikan topik yang telah dibahas agar lebih termanajemen dengan baik, sekaligus membantu para member WAG belajaR yang baru saja bergabung sehingga tidak ketinggalan dari member yang telah lama bergabung. Berikut daftar link videonya:
1. Membuat Data Tipe Array (link);
2. Membuat Data Tipe List (link);
3. Import Data CSV (link);
4. Import Data Excel (xlsx) (link);
5. Import Data dari Flashdisk (link);
6. Import Data DBF (database file) (link) dan data DBF (link);
7. Import Data Peta (Shapefile atau SHP) (link);
8. Import Data dari link Github (link);
9. Export Data ke CSV dan Excel (link);
10. Install Packages R (link);
11. Operasi Logika (link);
12. Operasi Matematika Dasar (link);
13. Membuat Fungsi R untuk Kasus Matematika dan Fisika (link);
14. Fungsi IF ELSE di R (link);
15. Fungsi IFELSE di R (link);
16. Fungsi CASE_WHEN di R (link);
17. Fungsi Iterasi (Looping) dengan FOR dan WHILE (link);
18. Data Manipulation: Filter Data (link);
19. Data Manipulation: Mendeteksi Data Duplikat (link);
20. Data Manipulation: Data Grouping (link);
21. Deteksi Missing Data (NA) (link);
22. Imputasi Missing Data atau Data NA dengan Rata-rata Baris atau Kolom (link);
23. Visualisasi Data: Grafik Garis (Line Chart) dengan fungsi plot (link);
24. Visualisasi Data: Box Plot (link)
Demikian sedikit sharing informasi kali ini, semoga bermanfaat. Selamat mempraktikkan!