Manteman suka tanya "Kalo pengen belajar A bukunya apa ya?" "Belajar B bukunya apa ya?" Aku kadang ga bisa jawab. Itu bikin aku sadar bahwa...ternyata aku sering ga belajar dari buku
Kadang punya privilese belajar dari guru, kadang dari yutub, kadang baca artikel/paper....
Tapi aku bakal drop beberapa buku yg kubaca untuk beberapa topik tentang data. Silakan ya kalo mau nambahin (lagi-lagi karena aku jarang belajar dari buku juga)
(1) Tentang Data Visualisasi
Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals
(2) Python
Automate the Boring Stuff with Python, 2nd Edition: Practical Programming for Total Beginners
Super praktikal, ga cuma fafifu wasweswos
(3) Python spesifik buat data analisis
Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython 2nd Edition
(4) Statistik
Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data
Menjelaskan statistik dengan sederhana
(5) Tentang etika dan bias data di kehidupan nyata
Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy
Menurut aku HARUS DIBACA untuk manteman yg kerjaan datanya akan (atau harus) dikonsumsi publik
Btw untuk bidang apa pun, baca buku doang ga bakal terus nyulap kita jadi praktisi loh, harus bener2 ✨dipraktekkan ✨ ilmunya, jadi ga cuma jago fafifu wasweswos tapi jago klik klik tek cerethek tek cethek cethek 👨💻👩💻
Belajar bisa sambil jalan 👌
• • •
Missing some Tweet in this thread? You can try to
force a refresh
Di kala gempuran AI sana sini, bisa analisis data tuh salah satu skill yang sangat nice to have, apalagi kalo dari non-IT dan punya domain knowledge lain. Ibaratnya kayak superpower ke-unlock. Beeuh dicariin! Ini beberapa ~RESOURCE GRATIS~ yang aku suka, silakan dibookmark:
#ad
1. Udemy Intro to DS for Complete Beginners
Udemy kan biasanya bayar, ini gretong. Cocok banget buat bos2 atau teman2 yang clueless dan pengen tahu apa itu peran2 di dunia perdataan
Sebuah rekap untuk berita membagongkan yang mengguncangkan rumah tangga w (dan banyak rumah tangga pekerja startup Amerika lainnya) hari ini: Bank terbesar ke-16 di US, Silicon Valley Bank, tempat banyak startup pinjem duit, bangkrut 🫠🫠 vox.com/technology/236…
TLDR jaman pandemi tech lagi naik2nya, startup pada dapet pinjaman, nah ditaruhlah ke SVB, total dia hold duit $189bn
Nah karena duit dia banyak, biasanya terus dipinjem2in kan ke mana lah terserah, tapi...
Dia beli buanyak long term investment $120bn apa ya pas rate masih rendah <2%, yang harusnya dicairin 10 tahun lagi
Pukpuk buat DS dan engineernya yg aku khusnuzon aja pasti sudah berusaha dan menjelaskan bahwa mungkin pipelinenya masih jelek, modelnya nggak akurat, datanya bias, atau bahkan penerapan MLnya nggak tepat tapi bosnya ngeyel dan sotoy 😌🥲
Idk what goes into the model. I don't even know what the model is trying to do at the first place but explainability, & trust (to convince people like us), control and feedback (learning from the failure) are MUST HAVE if you want to deploy the so called ML model
I believe the engineers know this but the bosses may not. Using ML is an organizational change. Not only the "machine" that is learning, the whole organization has to learn too.