Data Processing Recap

Repositori ini berisi kumpulan project dan analisis data processing dari berbagai konteks pembelajaran dan penelitian. Setiap folder merepresentasikan project terpisah dengan struktur yang konsisten.

📋 Daftar Isi

• Format Project
• Guidelines Pengembangan
• Teknologi yang Digunakan

📊 Format Project

Setiap project idealnya mengikuti struktur berikut:

1. Jupyter Notebook Utama

• Header: Judul project, tanggal, dan deskripsi singkat
• Import Libraries: Semua library yang digunakan
• Data Loading: Proses loading dan explorasi awal data
• Data Processing: Cleaning, transformasi, dan feature engineering
• Analysis/Modeling: Analisis statistik, visualisasi, atau machine learning
• Results: Kesimpulan dan insight yang diperoleh

2. Folder Data

• Simpan semua dataset yang digunakan
• Pisahkan data mentah dan data yang sudah diproses
• Sertakan file README.txt jika diperlukan penjelasan dataset

3. Script Python (Opsional)

• Ekstrak fungsi-fungsi utama dari notebook
• Berguna untuk modularisasi dan reusability

📝 Guidelines Pengembangan

Best Practices

• Dokumentasi: Berikan komentar yang jelas pada setiap step
• Reproducibility: Pastikan code dapat dijalankan ulang dengan hasil yang sama
• Version Control: Commit secara regular dengan pesan yang deskriptif
• Data Privacy: Pastikan dataset tidak mengandung informasi sensitif

Code Quality

• Gunakan naming convention yang konsisten
• Pisahkan logika processing ke dalam fungsi-fungsi terpisah
• Tambahkan error handling untuk operasi yang rentan error
• Lakukan testing pada bagian-bagian kritis

Visualisasi

• Gunakan visualisasi yang informatif dan mudah dipahami
• Berikan title, label, dan legend yang jelas
• Konsisten dalam penggunaan color scheme

🛠️ Teknologi yang Digunakan

Core Libraries

• pandas: Data manipulation dan analysis
• numpy: Numerical computing
• matplotlib/seaborn: Data visualization
• jupyter: Interactive development environment

Machine Learning (sesuai kebutuhan)

• scikit-learn: Machine learning algorithms
• tensorflow/pytorch: Deep learning
• xgboost: Gradient boosting

Data Processing

• openpyxl: Excel file handling
• requests: API calls
• beautifulsoup4: Web scraping

🤝 Kontribusi

Project ini bersifat personal learning repository, namun terbuka untuk:

• Suggestions dan improvements
• Bug reports
• Best practices sharing

📄 Lisensi

Project ini dibuat untuk keperluan pembelajaran dan penelitian.

---

Last Updated: July 2025

Note: Repositori ini dirancang untuk menjadi self-documented. Setiap project baru dapat ditambahkan dengan mengikuti struktur yang sudah ditetapkan tanpa perlu memodifikasi dokumentasi utama ini.