Exploratory Data Analysis (EDA) dalam pengelolaan database eksplorasi mineral dan batubara adalah suatu proses analisis data yang dilakukan pada data eksplorasi mineral dan batubara untuk memahami dan mengeksplorasi karakteristiknya. EDA bertujuan untuk memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang data eksplorasi mineral sebelum melakukan analisis lanjutan atau pengambilan keputusan terkait pengembangan tambang atau kegiatan eksplorasi.

Dengan menggunakan Python dalam EDA dalam pengelolaan database eksplorasi mineral dan Batubara, Anda dapat memanfaatkan keunggulan bahasa ini dalam kemudahan penggunaan, library yang kuat, integrasi dengan database, fleksibilitas analisis data, dan dukungan komunitas yang luas. Hal ini memungkinkan Anda untuk menjalankan analisis data secara efisien, menggali wawasan dari dataset eksplorasi mineral, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dalam kegiatan eksplorasi dan pengelolaan sumber daya mineral.

Apa saja yang akan di pelajari?

• Memuat Data: Memuat data eksplorasi mineral dari berbagai sumber, seperti data pengeboran, survei geofisika, data kimia, atau peta geologi, ke dalam sistem atau database yang sesuai.
• Pemeriksaan Awal Data: Memeriksa struktur dan kualitas data, termasuk memastikan kelengkapan data, memeriksa tipe data, memverifikasi integritas data, dan menentukan apakah ada missing values atau outliers dalam dataset.
• Statistik Deskriptif: Melakukan analisis statistik deskriptif pada data eksplorasi mineral untuk memahami distribusi, variasi, dan kecenderungan data. Ini meliputi perhitungan statistik seperti rata-rata, median, modus, deviasi standar, kuartil, dan rentang.
• Visualisasi Data: Membuat plot dan grafik visual untuk menggambarkan data eksplorasi mineral secara visual. Ini membantu dalam mengidentifikasi pola, hubungan, atau anomali dalam data. Contoh visualisasi yang umum digunakan termasuk scatter plot, histogram, box plot, atau peta kontur.
• Korelasi dan Hubungan: Menganalisis hubungan antara variabel-variabel dalam data eksplorasi mineral. Ini melibatkan metode seperti analisis korelasi, cross-plotting, atau heatmap untuk memahami hubungan antara data geologi, geofisika, atau kimia.
• Identifikasi Anomali: Mendeteksi dan menangani anomali atau outliers dalam data eksplorasi mineral. Anomali dapat berupa nilai-nilai ekstrim yang tidak sesuai dengan pola umum atau indikasi adanya kesalahan pengukuran atau interpretasi.
• Penggalian Informasi: Mengeksplorasi data eksplorasi mineral untuk menemukan informasi yang bermanfaat atau menarik, seperti daerah dengan potensi tambang yang tinggi, zona anomali, atau tren mineralisasi yang menonjol.

Berapa lama durasi kursus ini?

Kursus berlangsung dengan dengan durasi 1:30 jam.

Siapa saja yang mengikuti kursus ini?

• Kursus ini sesuai untuk geologist dan mining engineer yang bekerja di bidang eksplorasi mineral dan estimasi sumber daya mineral.
• Pengguna software berpengalaman yang ingin mengembangkan keterampilan mereka untuk membuat model yang lebih kompleks.
• Mereka yang telah menyelesaikan kursus dasar lainnya dan hendak meningkatkan pengetahuan di bidang data science.

Event ini FREE, silahkan daftar sebelum kehabisan.