Paramember dari Komunitas Indonesia AI adalah mereka-mereka para individu yang memiliki minat tinggi untuk belajar teknologi AI ataupun berjejaring dengan para pembelajar dan praktisi AI dari industri di Indonesia. Python Programming, Data Analytics. Domisili: Depok, Jawa Barat. Faris Dzaudan Qadri. Data Scientist dan Mentor. Minat: Data

Menguasai bahasa pemrograman Python merupakan salah satu skill yang harus dikuasai untuk berkarir di bidang Data Science. Pada tahun 2016, Phyton mengambil alih posisi R di Kaggle, platform utama untuk kompetisi Data tahun 2017, Python melampaui R dalam jajak pendapat tahunan KDNuggets tentang tools yang paling banyak digunakan oleh para ilmuwan data. Setahun kemudian, 66% Data Scientist mengklaim telah menggunakan Python setiap hari, menjadikannya bahasa nomor satu untuk para analis Data Science berharap tren ini terus berlanjut dengan peningkatan perkembangan di ekosistem Python. Berdasarkan Neuvoo, gaji rata-rata Data Scientist mencapai Rp 10-20 juta dalam itu diperkirakan akan terus meningkat, karena permintaan akan data scientist diperkirakan akan terus meningkat. Menurut Quanthub, selama tahun 2020, ada tiga kali lebih banyak posting pekerjaan di bidang Data Science dibanding pencarian pekerjaan untuk Data Science. Itu berarti permintaan ahli data jauh melebihi kini ada banyak cara untuk mempermudah kamu mempelajari Python dan dasar-dasar pemrograman lainnya. Namun perlu diingat, setiap langkah dalam proses ini perlu diiringi dengan kerja keras. Jika kamu memiliki komitmen dan mendedikasikan waktu untuk mempelajari Python. Maka skill kamu tidak hanya bertambah, tetapi juga berpotensi membawa karir kamu ke jenjang yang lebih menjadi seorang Data Scientist harus memiliki hard skill dan soft skill. Berikut lima langkah yang bisa kamu coba untuk meningkatkan keterampilan kamu dalam Data Dasar-Dasar PythonBelajar Dasar PythonSebelum mengenal Data Science, kamu bisa mulai dengan mempelajari dasar-dasar pemrograman Python. Salah satu tools penting yang bisa kamu gunakan adalah Jupyter Notebook yang telah dikemas dengan pustaka itu, kamu juga bisa belajar melalui komunitas Python atau Data Science. Dengan bergabung dalam komunitas, kamu dapat belajar sambil diskusi dengan para senior hingga membuka peluang kamu untuk berkarir di bidang Data Science. Menurut Society for Human Resource Management, rujukan karyawan mencapai 30% dari semua mempelajari dasar Python secara mendalam, kamu dapat membuat akun Kaggle, bergabung dengan grup Meetup lokal, dan berpartisipasi dalam komunitas Data Proyek Mini PythonMembuat Projek Data ScienceKamu dapat mencoba memprogram hal-hal seperti kalkulator untuk game online, atau program yang mengambil informasi cuaca dari Google di kota tempat kamu tinggal. Selain itu, kamu dapat membuat game dan aplikasi sederhana agar kamu terbiasa menggunakan projek mini seperti ini akan membantu kamu mempelajari Python. Program ini adalah standar untuk semua bahasa dan langkah awal bagi kamu untuk memahami dasar-dasar harus mulai mempelajari API dan web scraping. Selain membantu kamu belajar Python, web scraping akan berguna bagi kamu untuk mengumpulkan Library Data Science PythonLibrary Data ScienceTidak seperti beberapa bahasa pemrograman lainnya, dengan Python umumnya ada cara terbaik untuk melakukan sesuatu. Berikut beberapa database terbaik dalam pengerjaan data dengan adalah sebuah database yang membuat berbagai operasi matematika dan statistik menjadi lebih mudah. NumPy juga merupakan dasar bagi banyak fitur database adalah database Python yang dibuat khusus untuk memfasilitasi kerja dengan data. Ini merupakan inti dari banyak pekerjaan Data Science adalah database visualisasi yang berfungsi untuk membuat bagan dari data dengan cepat dan adalah library paling populer untuk pekerjaan machine learning dengan dan Pandas merupakan database yang paling banyak digunakan untuk mengelola dan mengolah data. Sedangkan Matplotlib adalah database visualisasi data yang membuat grafik seperti yang kamu temukan di Excel atau Google Portofolio Data Science Saat Mempelajari PythonMembuat Portofolio Data ScienceBagi para calon Data Scientist, portofolio adalah suatu keharusan. Projek-projek ini harus mencakup pekerjaan dengan beberapa kumpulan data yang berbeda dan harus memberikan wawasan menarik untuk para audience. Berikut beberapa jenis projek yang perlu Data Cleaning - Setiap projek yang melibatkan data kotor atau "tidak terstruktur" yang kamu bersihkan dan analisis akan memberi kesan tersendiri bagi calon pemberi kerja karena sebagian besar data perlu Data Visualization - Membuat visualisasi yang menarik dan mudah dibaca merupakan tantangan pemrograman dan desain. Namun jika kamu dapat melakukannya dengan benar, analisis kamu akan jauh lebih berkesan. Memiliki grafik yang terlihat bagus dalam sebuah projek akan membuat portofolio kamu banyak Machine Learning - Jika kamu bercita-cita untuk bekerja sebagai ahli data, maka kamu membutuhkan projek yang memamerkan keahlian Machine Learning dengan berfokus pada penggunaan algoritma populer yang harus bisa menyajikan data dengan jelas secara visual. Idealnya dalam format seperti Notebook Jupyter sehingga mudah dipahami oleh orang teknis maupun non-teknis. Di samping itu, portofolio kamu tidak membutuhkan tema tertentu. Kamu hanya perlu mengumpulkan kumpulan data yang kamu minati, lalu temukan cara untuk menggabungkannya. Namun, jika kamu ingin bekerja di perusahaan atau industri tertentu. Menampilkan projek yang relevan dengan industri tersebut dalam portofolio adalah ide yang menampilkan projek seperti ini akan membuat kamu berpotensi untuk melakukan kolaborasi dan menunjukkan kepada calon pemberi kerja bahwa kamu benar-benar berkomitmen untuk mempelajari Python dan skill pemrograman yang penting lainnya. Salah satu hal menarik tentang Data Science adalah portofolio kamu berfungsi ganda sebagai resume sekaligus menonjolkan keterampilan yang kamu miliki, seperti pemrograman Teknik Data Science Tingkat LanjutBelajar Data ScienceTerakhir, terus berusaha untuk mengasah keterampilan kamu. Perjalanan karir Data Science kamu akan penuh dengan pembelajaran terus-menerus. Untuk itu, ada kursus lanjutan yang dapat kamu ikuti untuk memastikan kamu telah menguasai semua tentu ingin terbiasa dengan model regresi, klasifikasi, dan pengelompokan k-means. Begitu juga dengan membuat Machine Learning - model bootstrap dan membuat jaringan neural menggunakan Science adalah bidang yang terus berkembang yang mencakup berbagai industri. Di samping ada permintaan yang terus meningkat, juga ada peluang eksponensial untuk belajar. Lanjutkan membaca, berkolaborasi, dan berdiskusi dengan orang lain untuk dapat mempertahankan minat dan keunggulan kompetitif dari waktu ke Lama Waktu Untuk Mempelajari Python?Belajar Python for Data ScienceSetelah membaca langkah-langkah ini, pertanyaan paling umum yang orang-orang tanyakan adalah "Berapa lama waktu yang dibutuhkan?". Ada banyak perkiraan berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mempelajari Python. Untuk Data Science secara khusus diperkirakan mulai dari tiga bulan hingga satu tahun praktik yang konsisten. Namun itu tergantung pada jadwal yang kamu inginkan serta waktu luang yang kamu dedikasikan untuk mempelajari Python dan kecepatan belajar yang kamu mana Tempat Belajar Python untuk Data Science?Tempat Belajar Data ScienceAda banyak tempat belajar Python di luar sana, namun jika kamu ingin mempelajarinya untuk Data Science, yang terbaik adalah memilih tempat yang secara khusus mengajarkan tentang Data ini disebabkan karena Python juga digunakan dalam berbagai ilmu pemrograman lainnya mulai dari pengembangan game hingga aplikasi seluler. Jika kamu ingin mempelajari Data Science secara mendalam. Metode belajar terbaik adalah tempat di mana kamu dapat belajar secara interaktif dengan kurikulum yang telah dirancang oleh para ahli sebagai pionir pelatihan coding intensif pertama di Indonesia kini telah membuka Bootcamp Data Science untuk kamu yang ingin menjadi seorang Data Scientist atau Data Analyst dalam 12 minggu. Di program ini kamu bisa belajar Data Science secara intensif dengan dibimbing instruktur materi-materi yang akan kamu pelajari meliputi Python, Database, Web Scraping Machine Learning, Deep Learning, hingga Big Data. Kamu juga akan mendapat fasilitas belajar seperti 1-on-1 mentoring, Engineering Empathy untuk melatih soft skill kamu, dan Career Coaching yang akan membantu kamu untuk mempersiapkan CV dan interview setelah lulus dari program 1 akan dimulai pada 28 Juni 2021. Kesempatan kamu untuk berkarir di bidang Data Science dengan ikut Bootcamp Data Science Hacktiv8. Daftar sekarang juga melalui

Yuk Praktekkan Coding Python Sederhana untuk Pemula. Belajar Data Science di Rumah 31-Juli-2022. Halo teman-teman, mungkin sebagian besar dari kalian sudah tidak asing lagi dengan bahasa pemrograman atau istilah 'coding'. Istilah-istilah ini semakin dikenal seiring dengan perkembangan teknologi dan kecanggihan internet yang kita gunakan

^{Metode atau teknik matematika, statistik atau machine learning yang dibahas pada buku ini adalah telah umum digunakan. Sehingga buku ini tidak akan membahas tentang konsep metode dan teknik tersebut. Buku hanya fokus membahas implementasi setiap metode dan teknik pada lingkungan R. Topik machine learning yang dibahas pada buku ini hanya fokus kepada supervised learning pada umumnya dan klasifikasi pada khususnya. Setiap teknik klasifikasi yang dibahas disertai contoh masalah dan penyelesaian langkah demi langkah sehingga dapat diikuti oleh pembaca dengan mudah. Selain membahas teknik-teknik supervised learning – klasifikasi, buku ini juga membahas teknik yang digunakan untuk mengukur kinerja teknik klasifikasi yang digunakan. Sehingga pembaca dapat memiliki pengetahuan yang lengkap untuk menyelesaikan masalah klasifikasi pada lingkungan - uploaded by Mohammad Reza FaisalAuthor contentAll figure content in this area was uploaded by Mohammad Reza FaisalContent may be subject to copyright. Discover the world's research25+ million members160+ million publication billion citationsJoin for free A preview of the PDF is not available ... Proses klasifikasi teks review terhadap layanan telemedicine Halodoc untuk sentimen positif maupun negatif dilakukan dengan beberapa metode yang paling popular diantaranya Naïve Bayes Classifier, KNN, SVM. Penelitian mengenai Naïve Bayes Classifier untuk melakukan klasifikasi pada aplikasi Halodoc telah dilakukan oleh Neng Resti Wardani Wardani and Erfina 2021 yang memperoleh nilai akurasi 82,86 %. merupakan metode klasifikasi dengan cara kerja menghitung probabilitas atau peluang berdasarkan rumus Bayesian Rule yang digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi pada featurefeature data bernilai nominal maupun numerik Faisal and Nugrahadi 2017 dan dikenal memiliki tingkat akurasi tinggi pada pengaplikasian database dengan data yang besar Prasetyo 2012. Berdasarkan penelitian Muhammad Rangga Aziz Nasution Nasution and Hayaty 2019 diperoleh bahwa jika dibandingkan dengan KNN model SVM memiliki tingkat akurasi yang lebih baik Oleh Karena itu, pada penelitian ini dilakukan perbandingan antara metode Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine pada analisis sentimen review pengguna layanan telemedicine Halodoc pada masa pandemi COVID-19 berdasarkan performa kinerja masing-masing algoritma. ...... Support vector machine adalah metode prediksi dalam permasalahan klasifikasi dan regresi Santosa 2007. Prinsip dasar Support vector machine pada permasalahan klasfikasi yang secara linear maupun non linear dengan memasukkan konsep kernel pada ruang kerja yang berdimensi tinggi dengan cara kerja memisahkan kedua class atau kelompok suatu data dengan adanya garis hyperlane optimal yang tujuannya untuk mencari hyperlane terbaik Faisal and Nugrahadi 2017. Penggunaan Support vector machine untuk klasifikasi karena SVM mempunyai keunggulan dalam menggeneralisasi data jika dibandingkan dengan teknik sebelumnya Vapnik et al. 1997. ...REYNALDA NABILA CIKANIAHalodoc is a telemedicine-based healthcare application that connects patients with health practitioners such as doctors, pharmacies, and laboratories. There are some comments from halodoc users, both positive and negative comments. This indicates the public's concern for the Halodoc application so it is necessary to analyze the sentiment or comments that appear on the Halodoc application service, especially during the COVID-19 pandemic in order for Halodoc application services to be better. The Naïve Bayes Classifier NBC and Support Vector Machine SVM algorithms are used to analyze the public sentiment of Halodoc's telemedicine service application users. The negative category sentiment classification result was while the positive category sentiment was from 5,687 reviews which means that the positive review sentiment is more than the negative review sentiment. The accuracy performance of the Naive Bayes Classifier Algorithm resulted in an accuracy rate of with an AUC value of and a G-Mean of while svm algorithm with KERNEL RBF had an accuracy value of with an AUC value of and a G-Mean value of Based on the accuracy value of the model can be known SVM Kernel RBF model better than NBC on classifying the review of user sentiment of halodoc telemedicine service... This technique is the same as "programming by example". This technique involves a training phase in which historical training data whose characters are assigned to known results and processed into data mining algorithms [17]. The multilayer neural network method is a backpropagation algorithm that uses a learning rule gradient descent. ...Arko DjajadiWinarno WinarnoAbdullah Dwi SrengginiDelays in the completion of pvd production can be caused by several factors. Including the actual experience in the production of the difficulty of each process and color type, even the difficulty of the product type can also be affected. In this study, the prediction of the delay in the completion of pvd production was carried out using the decision tree and Multilayer Perceptron data mining method approach using Production Results data at PT. Surya Toto Indonesia, whose results are expected to provide information and input for the company in making production plans in the future. The data testing method was carried out with 5 five testing times with different amounts of data to determine the level of consistency of accuracy obtained. gives the results of a decision tree where the root is the color type and as the leaf is the product category, type type and order period. The average value of accuracy generated in the decision tree method is While the Multilayer Perceptron obtained an average accuracy of which is greater than the decision tree method with a difference of Data mining atau disebut juga dengan knowledge discovery merupakan penggalian informasi yang tersimpan dalam basis data yang besar melalui studi mengumpulkan, membersihkan, memproses, dan menganalisis, sehingga mendapatkan hal yang berguna dari data Angarwal, 2015. Adapun fokus data mining sendiri adalah pada bagaimana manusia dapat memecahkan masalah dari pola hasil identifikasi pembelajaran komputer atau disebut juga machine learning Faisal dan Nugrahadi, 2019. ...Hilman WinnosRichashanty SeptimaHusna GemasihPada periode tahun 2018 sampai dengan tahun 2021 saham PT. BSI tbk BRIS cenderung mengalami fluktuasi harga setiap hari, sehingga dari kumpulan data time-series saham BRIS dibutuhkan penggalian data untuk menemukan pola model prediksi yang dapat menemukan informasi yang bermanfaat. Metode Data mining atau disebut juga dengan knowledge discovery merupakan penggalian informasi yang tersimpan dalam basis data yang besar melalui studi mengumpulkan, membersihkan, memproses, dan menganalisis, sehingga mendapatkan hal yang berguna dari data saham BRIS. Adapun model yang digunakan adalah metode regresi linier berganda, dan metode ARIMA dimana kedua metode tersebut memiliki keunggulan dalam analisis data numerik yang cukup akurat. Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan dan menghasilkan model persamaan yang akurat antra kedua metode tersebut dalam memprediksi harga saham PT. BSI tbk. Hasil yang didapat adalah model regresi linier berganda dengan hasil nilai MAPE 1,1% yaitu 98,9% lebih akurat dibandingkan dengan model ARIMA yaitu dengan hasil nilai MAPE 2,36% dan akurasinya 98,9%.... Rstudio dapat mempermudah pengguna dalam menggunakan bahasa pemrograman R dengan user interface yang lebih mudah dipahami. [8,9] Bahasa pemrograman R sendiri adalah bahasa pemrograman yang dikembangkan secara khusus untuk menangani permasalahan statistik. [10] ...The arrival of the big data era with characteristics such as large volumes of data makes the calculation of execution time a concern when carrying out data analytics processes, such as forecasting food commodity prices. This study aims to examine the effect of the big data framework through the use of sparkR. The test is carried out by varying several deep learning forecasting models, namely the multi-layer perceptron model and by using the price of one food commodity from 2018 to 2020. The results show that sparkR is significantly shorter its execution time when compared to R studio. The results of testing the influence of the MLP model also show that a model with two hidden layers with a maximum node of 13 nodes in hidden layers 1 and 2 produces the longest execution time compared to only using 1 hidden layer with 5 nodes or using two hidden layers with a number of nodes of 5 and 3.... RStudio merupakan tool pemrograman atau integrated development environment IDE bahasa R yang memiliki antarmuka lebih baik daripada RGui Faisal dan Nugrahadi, 2019. ...Hanik MalikhatinAgus Rusgiyono Di Asih I MaruddaniProspective TKI workers who apply for passports at the Immigration Office Class I Non TPI Pati have countries destinations and choose different PPTKIS agencies. Therefore, the grouping of characteristics prospective TKI needed so that can be used as a reference for the government in an effort to improve the protection of TKI in destination countries and carry out stricter supervision of PPTKIS who manage TKI. The purpose of this research is to classify the characteristics of prospective TKI workers with the optimal number of clusters. The method used is k-Modes Clustering with values of k = 2, 3, 4, and 5. This method can agglomerate categorical data. The optimal number of clusters can be determined using the Dunn Index. For grouping data easily, then compiled a Graphical User Interface GUI based application with RStudio. Based on the analysis, the optimal number of clusters is two clusters with a Dunn Index value of 0,4. Cluster 1 consists of mostly male TKI workers 51,04%, aged ≥ 20 years old 91,93%, with the destination Malaysia country 47%, and choosing PPTKIS Surya Jaya Utama Abadi 37,51%, while cluster 2, mostly of male TKI workers 94,10%, aged ≥ 20 years old 82,31%, with the destination Korea Selatan country 77,95%, and choosing PPTKIS BNP2TKI 99,78%.... Prediction is the result of the classification of the status variable produced by the program / software. From the formation of the configuration matrix, several other values can be calculated that can be used as classification performance values [2]. These values are as follows ...Banyuwangi is the largest district in East Java with an area of 5, km ² . It has a long coastline of about km which stretches along the southern eastern boundary of Banyuwangi Regency, and there are 10 islands. The BMKG estimates that the dry season in the Banyuwangi area is due to the appearance of the beach having hot weather and rarely rains. Banyuwangi also predicts that the dry season is due to the slight influence of cloud growth. Rainfall is a factor of the rainy season which has a big influence on life such as aviation, plantations and agriculture. Agriculture and plantations in Banyuwangi are mostly located in remote areas. Remote areas are likely to lack weather and climate data information. climate elements of a region cannot be ignored, especially rainfall. Based on data from BMKG Meteorology, Climatology and Geophysics, the weather data used needs to be classified. Rainfall classification can be categorized into three, namely, light, normal and heavy. There are quite a lot of classification methods, there are several new methods that are quite good such as Naive Bayes NB. Naive Bayes Classifier NBC is an algorithm in data mining techniques that is used to determine the probability of a member of a group. Large and irrelevant datasets can be solved using the Naive Bayes Classifier NBC method. The rainfall data used is known first, observed then identified to form a training dataset. Determining the accuracy of rainfall with the Naive Bayes Classifier NBC can use several parameters that have a physical relationship between the atmosphere and rainfall. The parameters used to determine rainfall are humidity, rainfall and precipitation. From this study, from 49 data testing, 47 data were predicted correctly with an accuracy of 96%.... Garis ini dikenal dengan hyperplane, dengan teknik SVM bertujuan untuk mencari hyperplane yang optimal. Kernel merupakan fungsi yang digunakan untuk mendapatkan hyperplane yang optimum [9]. ...AbstrakSaham merupakan salah satu bentuk investasi yang mana merupakan surat berharga yang menjadi bukti kepemilikan seseorang atas suatu perusahaan. Pergerakan saham dari waktu ke waktu relatif tidak menentu dan tidak pasti, namun masih dapat diprediksi. Prediksi harga saham ini akan sangat berguna bagi investor untuk mengetahui bagaimana alur investasi bekerja pada setiap harga pada masing-masing harga saham yang berubah dari waktu ke waktu. Model prediksi pergerakan harga saham yang akurat dapat membantu para investor dalam pertimbangan pengambilan keputusan transaksi saham karena pergerakan harga saham yang cenderung non linier ini akan menyulitkan investor dalam melakukan prediksi. Dalam penelitian ini dilakukan prediksi harga saham PT. Telekomunikasi Indonesia menggunakan metode algoritma Support Vector Machine yang ditingkatkan kinerjanya menggunakan kernel RBF. Dari hasil pengujian dengan metode Support Vector Machine dihasilkan tingkat akurasi sebesar dan RMSE sebesar Pengujian juga dilakukan menggunakan algoritma k-Nearest Neighbors dengan tingkat akurasi sebesar dan RMSE sebesar Dengan itu diketahui bahwa algoritma SVM memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dan tingkat error yang lebih rendah dibangdingkan metode kunci prediksi, harga saham, support vector machine. Abstract[Stock Price Prediction Analysis of PT. Indonesian Telecommunications Using Methods Support Vector Machine] Stock is a form of investment which is a form of securities which is a proof of someone's ownership of a company. The movement of shares from time to time is relatively uncertain, but still predictable. This stock price prediction will be very useful for investors to find out how the flow of investment works at each price on each stock price that changes from time to time. An accurate prediction model of stock price movements can help investors in considering the decision of stock transaction because the stock price movements that tend to be non-linear will make it difficult for investors to make predictions. In this research a prediction of the stock price of PT. Telekomunikasi Indonesia uses the Support Vector Machine algorithm method which is improved in performance using the RBF kernel. From the results of testing with the Support Vector Machine method the accuracy level is and the RMSE is Tests are also carried out using the k-Nearest Neighbors algorithm with an accuracy level of and an RMSE of Therefore, it is known that the SVM algorithm has a higher level of accuracy and a lower error rate than the KNN prediction, stock price, support vector Bank is a business entity that is dealing with money, accepting deposits from customers, providing funds for each withdrawal, billing checks on the customer's orders, giving credit and or embedding the excess deposits until required for repayment. The purpose of this research is to determine the influence of age, gender, country, customer credit score, number of bank products used by the customer, and the activation of the bank members in the decision to choose to continue using the bank account that he has retained or closed the bank account. The data in this research used 10,000 respondents originating from France, Spain, and Germany. The method used is data mining with early stage preprocessing to clean data from outlier and missing value and feature selection to select important attributes. Then perform the classification using three methods, which are Random Forest, Logistic Regression, and Multilayer Perceptron. The results of this research showed that the model with Multilayer Perceptron method with 10 folds Cross Validation is the best model with accuracy. Keywords bank customer, random forest, logistic regression, multilayer perceptron Maxsi AryDyah Ayu Feby RismiatiTujuan dari penelitian ini adalah mengukur tingkat akurasi hasil klasifikasi objek menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan Backward Elimination. Pengukuran tingkat akurasi diperlukan untuk menentukan tindakan selanjutnya, misalnya dalam menentukan deteksi awal suatu penyakit mesothelioma. Mesothelioma adalah kanker langka yang mempengaruhi dinding sel tipis dari organ dan struktur internal tubuh manusia yang dapat ditemukan di pleura, peritoneum, dan jantung. Pengklasifikasian suatu objek dapat digunakan dengan beberapa metode. Proses klasifikasi data dari suatu objek dapat mempermudah dalam menentukan tindakan selanjutnya. Nilai akurasi pengukuran algoritma K-Nearest Neighbor digunakan sebagai nilai awal penentuan tingkat akurasi setelah dilakukan seleksi fitur backward elimination. Algoritma K-Nearest Neighbor digunakan untuk klasifikasi pada objek. Backward Elimination digunakan untuk memilih atribut yang paling relevan pada proses klasifikasi. Proses seleksi fitur menggunakan Backward Elimination dilakukan bersamaan dengan proses pemodelan menggunakan K-Nearest Neighbor untuk menemukan subset fitur set atribut yang paling relevan. Objek penelitian diperoleh dari machine learning repository dengan nama dataset penyakit mesothelioma. Transformasi data dikelompokkan kedalam data training dan data testing. Hasil yang menarik pada penelitian adalah nilai tingkat akurasi lebih besar dari nilai awal dan set atribut terbaik setelah dilakukan seleksi fitur backward kemahasiswaan adalah fasilitas yang disediakan oleh perguruan tinggi sebagai wadah untuk mengembangkan kemampuan non akademis, minat dan bakat mahasiswa. Namun, dalam kenyataannya banyak mahasiswa yang mengikuti organisasi mengalami penurunan prestasi hingga tidak dapat lulus tepat waktu. Di Universitas Negeri Jakarta belum adanya sistem yang dapat mengklasifikasikan lama masa studi mahasiswa yang mengikuti organisasi. Sebelum membangun sistem pengambilan keputusan, diperlukan penelitian mengenai akurasi suatu algoritma agar sistem keputusan yang dibuat memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian ini menggunakan algoritma data mining yaitu algoritma Classification and Regression Tree CART. CART merupakan metode pohon keputusan biner. CART dikembangkan untuk melakukan analisis klasifikasi pada peubah respon baik yang nominal, ordinal, maupun kontinu. Metode klasifikasi CART terdiri dari dua metode yaitu metode pohon regresi dan pohon klasifikasi. Data mahasiswa yang mengikuti organisasi yang lulus tepat waktu dan tidak lulus tepat waktu akan diolah menggunakan algoritma CART. Setelah diklasifikasikan data tersebut akan dihitung hasil akurasinya menggunakan K-fold Cross Validation dengan nilai K = 5, k = 10, dan K = 20. Berdasarkan hasil contoh data mahasiswa yang mengikuti organisasi menunjukan bahwa hasil perhitungan akurasi algoritma CART terbaik diperoleh ketika nilai K = 20. Algoritma CART telah mampu mengklasifikasikan lama masa studi mahasiswa yang mengikuti organisasi di Universitas Negeri Jakarta. Algoritma CART menghasilkan rata-rata akurasi 80%.Uwe Ligges Martin MächlerScatterplot3d is an R package for the visualization of multivariate data in a three dimensional space. R is a “language for data analysis and graphics”. In this paper we discuss the features of the package. It is designed by exclusively making use of already existing functions of R and its graphics system and thus shows the extensibility of the R graphics system. Additionally some examples on generated and real world data are provided, as well as the source code and the help page of scatterplot3d. Alexandros KaratzoglouAlex J. SmolaKurt Hornikkernlab is an extensible package for kernel-based machine learning methods in R. It takes advantage of R's new S4 ob ject model and provides a framework for creating and using kernel-based algorithms. The package contains dot product primitives kernels, implementations of support vector machines and the relevance vector machine, Gaussian processes, a ranking algorithm, kernel PCA, kernel CCA, and a spectral clustering algorithm. Moreover it provides a general purpose quadratic programming solver, and an incomplete Cholesky decomposition method. Martin MächlerUwe LiggesScatterplot3d is an R package for the visualization of multivariate data in a three dimensional space. R is a "language for data analysis and graphics". In this paper we discuss the features of the package. It is designed by exclusively making use of already existing functions of R and its graphics system and thus shows the extensibility of the R graphics system. Additionally some examples on generated and real world data are ROSE package provides functions to deal with binary classification problems in the presence of imbalanced classes. Artificial balanced samples are generated according to a smoothed bootstrap approach and allow for aiding both the phases of estimation and accuracy evaluation of a binary classifier in the presence of a rare class. Functions that implement more traditional remedies for the class imbalance and different metrics to evaluate accuracy are also provided. These are estimated by holdout, bootstrap, or cross-validation HornikChristian BuchtaAchim ZeileisTwo of the prime open-source environments available for machine/statistical learning in data mining and knowledge discovery are the software packages Weka and R which have emerged from the machine learning and statistics communities, respectively. To make the different sets of tools from both environments available in a single unified system, an R package RWeka is suggested which interfaces Weka’s functionality to R. With only a thin layer of mostly R code, a set of general interface generators is provided which can set up interface functions with the usual “R look and feel”, re-using Weka’s standardized interface of learner classes including classifiers, clusterers, associators, filters, loaders, savers, and stemmers with associated methods. Tobias SingOliver SanderNiko BeerenwinkelThomas LengauerROCR is a package for evaluating and visualizing the performance of scoring classifiers in the statistical language R. It features over 25 performance measures that can be freely combined to create two-dimensional performance curves. Standard methods for investigating trade-offs between specific performance measures are available within a uniform framework, including receiver operating characteristic ROC graphs, precision/recall plots, lift charts and cost curves. ROCR integrates tightly with R's powerful graphics capabilities, thus allowing for highly adjustable plots. Being equipped with only three commands and reasonable default values for optional parameters, ROCR combines flexibility with ease of usage. Availability ROCR can be used under the terms of the GNU General Public License. Running within R, it is platform-independent. Contact kode di bawah ini adalah untuk menghitung luas Area Under the Curve AUC saja. Sehingga pada input kedua bernilaiContoh Penggunaan Sintaks Pertama Adalah Seperti Contoh Di Bawah IniContoh penggunaan sintaks pertama adalah seperti contoh di bawah ini. Tujuan kode di bawah ini adalah untuk menghitung luas Area Under the Curve AUC saja. Sehingga pada input kedua bernilai " auc ". = performance <= setosa <= setosa Read, write, format ExcelAdrian A DragulescuAdrian A. Dragulescu 2014. xlsx Read, write, format Excel 2007 and Excel 97/2000/XP/2003 files. R package version}

MempelajariMachine learning, seperti dibahas pada artikel sebelumnya, paling cepat dilakukan dengan cara mengerjakan sebuah project. Rangkaian artikel ini akan memberikan beberapa arahan atau ide untuk anda. Mengapa menggunakan python? Saat ini Python termasuk bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan dalam data science dan machine learning.

Python adalah bahasa pemograman yang disayang karena banyak alasan bahasanya mudah dibaca dan dikerjakan, relatif sederhana untuk dipelajari, dan cukup populer sehingga ada komunitas yang hebat dan banyak sumber daya yang jika anda membutuhkan satu alasan lagi untuk mempertimbangkan memlui Python untuk pemula, itu juga memainkan peran penting dalam karir data yang menguntungkan! Memperlajari Python untuk ilmu data atau analisis data akan memberi anda berbagai keterampilan yang Artikel1 Memulai dengan Python untuk Ilmu Data2 Apa itu Python ?3 Mengapa Anda Harus Belajar Phyton untuk Sebuah Ilmu Data ?4 Apa Itu Struktur Dasar Data ?5 Apa itu Notebook Jupyter / iPython?6 Sekilas Pustaka TensorFlow7 Di Mana Anda Bisa Belajar Python Untuk Ilmu Data ? 1. Python untuk ilmu data dan Machin Learning Bootcamp Udemy 2. Python AZ ™ Python Untuk Ilmu Data Dengan Latihan Nyata! Udemy 3. Ilmu Data Terapan dengan Spesialisasi Python Coursera 4. Melakukan Ilmu Data dengan Python Pluralsight 5. Python untuk Ilmu Data edXMemulai dengan Python untuk Ilmu DataPython telat ada sejak musik grunge menjadi arus utama dan mendominasi saluran udara. Selama bertahun-tahun, banyak bahasa pemograman Seperti Perl telah datang dan pergi, tetapi Python telah tumbuh, berkembang, dan mendapatkan kekuatan yang ini adalah salah satu bahasa pemograman dengan pertumbuhan tercepat di dunia. Sebagai bahasa pemograman tingkat tinggi, Python banyak digunakan dalam pengembangan aplikasi seluler, pengembangan web, pengembangan perangkat lunak, dan dalam analisis dan komputasi data numerik dan web populer ITES seperti dropbox, Google, Instagram, Sportify, dan Youtube semua dibangun dengan bahasa pemograman yang open-source besar-besaran yang telah berkembang di sekitar Python mendorongnya maju dengan sejumlah alat yang membantu pembuat kode bekerja dengannya secara efisien. Dalam beberapa tahun terakhir, lebih banyak alat telah dikembangkan secara khusus untuk ilmu data, membuatnya lebih muda dari sebelumnya untuk menganlisis data dengan Python bagus untuk ilmu data ? Benar! Di sisa artikel ini, kita akan membahasa bagaimana Python digunakan dalam ilmu data, cara belajar untuk ilmu data, dan banyak itu Python ? Teknik dasar untuk Python diletakkan di akhir 1980-an, tetapi kode ini hanya diterbitkan pada tahun 1991. Tujuan utama disini adalah untuk mengotomatisasi tugas yang berulang, untuk cepat prototipe aplikasi, dan untuk menerapkannya dalam bahasa adalah bahasa pemograman yang relatif sederhana untuk dipelajari dan digunakan karena kodenya bersoh dan mudah dipahami. Jadi tidak mengherankan jika sebagian besar programmer sudah mengenalnya .Kode bersih, bersama dengan dokumentasi ekstensif, juga memudahkan untuk membuat dan menyesuaikan aset web. Seperti disinggung diatas, Python juga sangat serbaguna dan mendukung banyak sistem dan platform. Dengan demikian, ini dapat dengan mudah dimanfaatkan untuk berbagai tujuan dari pemodelan ilmiah hinggal permainan tingkat Anda Harus Belajar Phyton untuk Sebuah Ilmu Data ? Di awal awal Python hanya sebagai bahasa utilitas, Phyton telah berkembang menjadi kekuatan utama dalam kecerdasan buatan AI, pembelajaran mesin ML, serta data besar dan analitik. Namun, sementara bahasa pemograman lain seperti R dan SQL juga sangat efisien untuk digunakan dalam bidang ilmu data, Phyton telah menjadi bahasa yang digunakan oleh para ilmuwan anda mempelajari Python untuk ilmu data atau karier lain, itu dapat membuka banyak pintu bagi anda dan meningkatkan peluang karier anda. Bahkan jika anda tidak bekerja di AI, ML, atau analisis data, Python tetap penting untuk pengembangan web dan pengembangan antarmuka pengguna grafis GUI .Alasan utama mengapa Python digunakan untuk ilmu data adalah fakta bahwa Phyton telah terbukti berkali-kali mampu memecahkan masalah kompleks secara efisien. Dengan bantuan pustaka yang berfokus pada data Seperti Numpy dan Pandas, siapa pun yang terbiasa dengan aturan dan sintaks Python dapat dengan cepat menerapkannya sebagai alat yang kuat untuk memproses, memanipulasi, dan memvisualisasikan kali anda buntu, itu juga relatif mudah untuk menyelsaikan masalah terkait Phyton karena banyaknya dokumentasi yang tersedia secara gratisDaya tarik Phyton juga telah melampaui rekayasa perangkat lunak bagi mereka yang bekerja dibidang non-teknis. Itu membuat analisis data dapat dicapai bagi mereka yang berasal dari latar belakang seperti bisnis dan besar data scientist tidak akan pernah berurusan dengan hal-hal seperti kriptografi atau kebocoran memori, jadi selama anda dapat menulis kode yang bersih dan logis dengan Phyton, anda akan segera melakukan beberapa analisis data. Python sangat ramah bagi pemula karena ekspresif, ringkas, dan mudah dibaca. Hal ini mempermudah pemula untuk memulai pengkodean dengan cepat dan komunitas yang mendukung bahasa tersebut akan menyediakan sumber daya yang cukup untuk menyelesaikan masalah kapan pun mereka juga membayar untuk menjadi pengembang Python. Menurut Glassdoor , pengembang Python mendapat gaji rata-rata $ setahun. Mereka yang memiliki pengalaman pengkodean yang signifikan dapat menghasilkan sebanyak $ setiap Itu Struktur Dasar Data ? Kita tidak dapat berbicara tentang cara mempelajari Python untuk ilmu data tanpa membahasa beberapa struktur data dasar yang tersedia. Ini dapat digambarkan sebagai metode pengorganisasian dan penyimpoanan data dengan cara yang mudah diakses dan struktur data yang sudah dibangun meliputi KamusDaftarSetStringTupleDaftar, string, dan tuple adalah urutan objek yang diurutkan. Baik list maupun tuple mirip dengan array dalam C++ dan dapat berisi semua jenis objek, tetapi string hanya dapat berisi karakter. Daftar adalah wadah yang beragam untuk item, tetapi daftar dapat berubah dan dapat dikurangi atau diperpanjang sesuai kebutuhan .Tuple, seperti string, tidak dapat diubah, jadi itu perbedaan yang signifikan jika dibandingkan dengan daftar. Ini berarti anda dapat menghapus atau menetapkan ulang seluruh Tuple, tetapi anda tidak dapat membuat perubahan apapun pada satu item atau potongan . Tuple juga jauh lebih cepat dan membutuhkan lebih sedikit memori. Set, disisi lain, adalah urutan elemen unik yuang bisa berubah dan tidak berurutan . Faktanya, himpunan sangat mirip dengan himpunan matematika karena tidak memiliki nilai di Python menyimpan pasangan nilai-kunci, tetapi anda tidak diizinkan untuk menggunakan item yang tidak dapat di-hash sebagai kunci. Perbedeaan utama antara kamus dan himpunan adalah kenyataan bahwa ia menyimpan pasangan nilai kunci, bukan nilai diapit tanda kurutng kurawal d = {“a”1, “b”2}Daftar diapit tanda kurung 1 = [1, 2, “a”]Set juga diapit tanda kurung kurawal s = {1,2,3}Tuple diapit tanda kurung t + 1,2, “a”Sumber Thomas CokelaerSemua hal diatas memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, jadi anda harus tahu dimana menggunakannya untuk mendapatkan hasil anda berurusan dengan kumpulan data yang besar, anda juga harus menghabiskan banyak waktu untuk “membersihkan” data yang tidak terstruktur. Ini berarti menangani data yang tidak memiliki nilai atau memiliki pencilan yang tidak masuk akal atau bahkan pemfromatan yang tidak sebelum anda dapat terrlibat dalam analisis data, anda harus memecah data menjadi bentuk yang dapat anda kerjakan. Ini dapat dicapai dengan mudah dengan memanfaatkan NumPy dan Pandas. Untuk mempelajari lebih lanjut, tutorial Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas adalah tempat yang sangat baik untuk memulaiBagi anda yang tertarik dengan ilmu data, mengintal Python secara membabi buta akan menjadi pendekatakan yang salah, karena dapat dengan cepat membuat anda kewalahan. Ada ribuan modul di Python, jadi perlu waktu berhari-hari untuk mengintal tumpukan PyData secara manual jika anda tidak tahu alat apa yang anda perlukan untuk terlibat dalam anlisis terbaik untuk menyiasatinya adalah dengan menggunakan distribusi anconda Python, yang akan menginstal sebagian besar dari apa yang anda perlukan. Segala sesuatu yang lain dapat diinstal memlaui GUI. Kabar baiknya adalah disitribusinya tersedia untuk semua platform utamaApa itu Notebook Jupyter / iPython?Jupyter sebelumnya dikenal sebagai iPython Notebook adalah lingkungan pemrograman interaktif yang memungkinkan pengkodean, eksplorasi data, dan debugging di browser web. Notebook Jupyter, yang dapat diakses melalui browser web, adalah shell Python yang sangat kuat yang ada di mana-mana di seluruh akan memungkinkan Anda untuk mencampur kode, grafik bahkan yang interaktif, dan teks. Anda bahkan dapat mengatakan bahwa ini berfungsi seperti sistem manajemen konten karena Anda juga dapat menulis posting blog seperti ini dengan Notebook Jupyter. Pelajari lebih lanjut dengan melihat kursus Notebook Jupyter untuk Ilmu Data di sudah terpasang dengan Ancaonda, anda dapat mulai menggunakannya segera setelah terpasang, Menggunakannya akan semudah mengetik berikut ini In 1 printHello World’Out 1 Hello WorldSekilas Pustaka PythonAda banyak pustaka ilmu data dan ML aktif yang dapat dimanfaatkan menggunakan Python untuk ilmu data. Di bawah ini, mari kita bahas beberapa pustaka Python terkemuka di dapat digambarkan sebagai meodul Python yang berguna untuk visualisasi data. Misalnya, anda dapat dengan cepat membuat grafik garis, histogram, diagram lingkaran, dan banyak lagi dengan Matplotlib. Selanjutnya, anda juga dapat menyesuaikan setiap aspek anda menggunakannya dalam Jupyter / Ipython Notebook, anda dapat memanfaatkan fitur interaktif seperti panning dan zooming. Matplotlib mendukung beberapa backen GUI dari semua sistem operasi dan diaktifkan untuk mengekspor grafik dan format vektor kependekan dari “Numerical Python,” adalah modul ekstensi yang menawarkan fungsi cepat yang telah dikompilasi untuk rutinitas numerik. Akibatnya, bekerja dengan matriks dan array multidimensi besar menjadi jauh lebih anda menggunakan NumPy, anda tidak perlu menulis loop untuk menerapkan operasi matematika standar pada seluruh kumpulan data. Namun, itu tidak memberikan kemampuan atau fungsi analisis data yang adalah modul Python untuk aljabar linier, integrasi, pengoptimalan, statistik, dan tugas lain yang sering digunakan dalam ilmu data. Ini sangat ramah pengguna dan menyediakan manipulasi array N-dimensi yang cepat dan utama SciPy dibangun di atas NumPy, jadi lariknya sangat bergantung pada NumPy. Dengan bantuan submodul spesifiknya, ia juga menyediakan rutinitas numerik yang efisien seperti integrasi dan pengoptimalan numerik. Semua fungsi di semua submodul juga banyak adalah paket Python yang berisi struktur dan alat data tingkat tinggi yang sempurna untuk perselisihan data dan data munging. Mereka dirancang untuk memungkinkan analisis data, manipulasi data, agregasi, dan visualisasi yang cepat dan juga dibangun diatas NumPy, jadi cukup mudah untuk memanfaatkan aplikasi yang berpusat pada NumPy seperti struktur data dengan sumbu berlabel. Pandas memudahkan penanganan data yang hilang dengan menggunakan Python dan mencegah kesalahn umum akibat data yang tidak selaras yang berasal dari berbagai , berdasarkan Torch, adalah pustaka pembelajaran mesin sumber terbuka yang terutama dibuat untuk grup penelitian kecerdasan buatan Facebook. Meskipun ini adalah alat yang hebat untuk pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mendalam, ini juga dapat dimanfaatkan secara efektif untuk ilmu keturunan dr lautSeaborn sangat fokus pada visualisasi model statistik dan pada dasarnya memperlakukan Matplotlib sebagai pustaka inti seperti Pandas dengan NumPy. Baik Anda mencoba membuat peta panas, plot yang bermakna secara statistik, atau plot yang menyenangkan secara estetika, Seaborn melakukan semuanya secara memahami Pandas DataFrame, keduanya bekerja sama dengan baik. Seaborn tidak dikemas dengan Anaconda seperti Panda, tetapi dapat dengan mudah adalah modul yang berfokus pada pembelajaran mesin yang dibangun di atas SciPy. Library ini menyediakan sekumpulan algoritme pembelajaran mesin yang umum melalui antarmuka yang konsisten dan membantu pengguna mengimplementasikan algoritme populer dengan cepat pada kumpulan data. Ia juga memiliki semua fitur standar untuk tugas ML umum seperti klasifikasi, pengelompokan, dan memungkinkan data scientist memanfaatkan Apache Spark yang dilengkapi dengan shell interaktif untuk Python dan Scala dan Python untuk berinteraksi dengan Set Data Terdistribusi Tangguh . Pustaka populer yang terintegrasi dalam PySpark adalah Py4J, yang memungkinkan Python untuk berinteraksi secara dinamis dengan objek JVM RDD.TensorFlowJika Anda akan menggunakan pemrograman dataflow di berbagai tugas, TensorFlow adalah pustaka sumber terbuka untuk digunakan. Ini adalah pustaka matematika simbolis yang populer di aplikasi pembelajaran mesin seperti jaringan saraf. Lebih sering daripada tidak, ini dianggap sebagai pengganti yang efisien untuk Mana Anda Bisa Belajar Python Untuk Ilmu Data ? Tertarik untuk memulai Python untuk ilmu data? Kursus dibawah ini akan membantu anda mempelajari Python untuk ilmu data dengan bebrbagai spesialisasi1. Python untuk ilmu data dan Machin Learning Bootcamp UdemyKursus ini mengajarkan anda cara membuat kode dengan Python, membuat visualisasi data yang luar biasa, dan menerapkan algoritme pembelajaran mesin selama 100+ video kuliah dan buku catatan kode terperinci. Setelah mneyelesaikan bootcamp ini, anda akan tahu cara mengatur lingkungan dasar, membuktikan pengusaan anda tentang dasar-dasar Python, dan memahami cara menerapkan paket eksplorasi data di dunia juga salah satu kursus Python untuk ilmu data yang paling populer di Udemy, dengan peringkat bintang 4,6, peringkat dan UdemyURL Kursus yang akan anda pelajari NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Plotly, Scikit-Learn, Machine Learning, TensorFlow, dan banyak lagiLevel Menengah. Kursus ini ditujukan untuk orang-orang dengan beberapa pengalaman lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikannya 25 jamHarga $ 109,992. Python AZ ™ Python Untuk Ilmu Data Dengan Latihan Nyata! UdemyDalam kursus Python untuk ilmu data ini, anda akan mulai dari mempelajari dasar-dasar Python hingga membuat grafik dan visualisasi tingkat lanjut menggunakan pustakan seperti Seaborn. DEngan tantangan pekerjaan rumah, contoh sains data kehidupan nyata misalnya, statistik bola basket, tren dunia, statistik film, dan tutorial yang mudah diikuti, kursus ini sangat bagus untuk pemulaPLATFORM UdemyURL Kursus yang akan anda pelajari Dasar-dasar Python, cara membuat kode di Jupyter Notebook, analisis statistik, penambangan data, visualisasi, dan banyak lagi .Level PemulaBerapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikannya 11 jamHarga $ 94,993. Ilmu Data Terapan dengan Spesialisasi Python CourseraJelajahi karir sebagai ilmuwan data dalam 5 kursus spesialisasi Coursera ini yang mengajarkan Anda cara menggunakan Python untuk memvisualisasikan data, menerapkan metode pemrosesan bahasa alami dasar ke teks, memanipulasi data jaringan menggunakan pustaka NetworkX, dan banyak lagi. Topik juga membahas tentang pembelajaran ini ditujukan bagi siswa yang sudah memiliki latar belakang Python atau pemrograman dan ingin mempelajari lebih lanjut tentang toolkit data science Python populer seperti Pandas, Matplotlib, dan CourseraURL Kursus pengkodean Coursera meliputi 1. Pengantar ilmu data dengan Python Plotting terapan, charting & Representasi Data dengan Python 2. Pembelajaran mesin terapan dengan Python3. Penambangan teks terapan dengan Python4. Analisis Jaringan Sosial Terapan dengan PythonApa yang anda pelajari Pembelajari mesin, visualisasi informasi, pembersihan data, analisis teks, dan teknik analisis jaringan sosial dengan Menengah. Membutuhkan pengalaman dasar Python atau pemogramanBerapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikannya 5 bulan disarankan 6 jam/mingguHarga $49/bulan X 5 bulan = $2454. Melakukan Ilmu Data dengan Python PluralsightDengan kursus Doing Data Science with Python, Anda akan belajar cara mengerjakan proyek sains data dunia nyata dari awal hingga akhir, termasuk mengekstraksi data dari berbagai sumber hingga topik yang lebih canggih seperti membuat dan mengevaluasi model pembelajaran jalan, Anda akan terbiasa dengan berbagai konsep dan pustaka ilmu data di ekosistem Python. Anda juga akan mendapatkan kesempatan untuk mengerjakan studi kasus untuk membantu menerapkan apa yang Anda pelajari ke dalam proyek sains data Cahaya jamakUrl Kursus yang akan anda pelajari Berbagai tahapan siklus proyek sains data tipikal, pustaka standar dalam ekosistem Python misalnya, Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-Learn, Pickle, Flask, membangun dan mengevaluasi model pembelajaran mesin, dan banyak PemulaBerapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelsaikannya 6 jam 24 menitHarga $ X 6j 24m = $295. Python untuk Ilmu Data edXSebagai bagian dari program Data Science MicroMasters di edX, Python untuk Data Science adalah pengantar alat Python yang Anda perlukan untuk mengimpor, menjelajahi, menganalisis, memvisualisasikan, dan mengumpulkan wawasan dari kumpulan data besar. Ini juga akan mengajari Anda cara membuat laporan yang mudah ini sangat bagus bagi mereka yang sudah memiliki pengalaman pemrograman dan ingin terjun ke ilmu data. Ini juga berfungsi sebagai dasar yang kokoh jika Anda ingin beralih ke topik yang lebih maju melalui program edXUrl Kursus yang akan Anda pelajari Cara menggunakan Pandas, Git, dan Matplotlib, untuk memanipulasi, menganalisis, dan memvisualisasikan kumpulan data yang Lanjutan. Memerlukan pengalaman sebelumnya dengan bahasa pemrograman apa pun Java, C, C ++, Python, PHP, dll., Serta pengetahuan tentang loop, if / else, dan lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikannya 10 minggu disarankan 8-10 jam per mingguHarga Gratis untuk opsi audit atau $ 350 untuk jalur pendaftaran terverifikasi yang mencakup sertifikat

BelajarPython Dasar : Cara mengambil Input di Python dari Keyboard. Input user merupakan fitur untuk memasukkan nilai dinamis dari suatu variabel. Input user diterima oleh program saat user memasukkan nilai melalui keyboard dengan fungsi input () Saat menggunakan fungsi input () program akan berhenti sejenak menunggu user memasukkan nilai.

Ketika belajar Python 3 tidak lengkap rasanya tanpa membaca Buku dan Ebook sebagai pedoman. Dengan memilikinya, kita akan mendapatkan panduan yang berurutan sesuai dengan tingkatannya. Bisa saja selain buku dan ebook, belajar dari media Online seperti di youtube dan blog seperti ini. Beberapa buku dan ebook python 3 berbahasa indonesia, dan ada juga yang menggunakan python 2. Meski sudah versi lama, tidak mengapa Kamu memilikinya IsiEbook berikut ini bukan tulisan saya, hanya mengupload ulang re-upload yang telah saya dapatkan dari internet. Jika ada yang keberatan ebooknya diupload, silahkan hubungi melalui email di bawahEbook Python Bahasa IndonesiaSaya telah mengumpulkan 7 buah buku elektronik yang membahas tentang python, mungkin saja Kamu sudah memilikinya. Kalau belum bisa dijadikan sebagai tambahan refrensi bacaan. Dan 3 diantaranya berbahasa inggris, selain itu berbahasa Indonesia. Link ada setelahnya via Google Pemrograman Python 2 Untuk PemulaDengan membaca buku ini, pembaca akan mendapatkan pemahaman tentang python yang berbeda. Buku Tutorial Pemrograman Python2 ditulis pada tahun 2016 dan telah disebarluaskan sejak tahun 2017 hingga saat PythonBuku gratis lainnya berjudul Kriptografi Python, membahas mengenai sandi dan tetap mengutamakan kesederhanaan pada penyampaiannya agar mudah dimengerti oleh semua orang yang membacanya. Ditulis dari pengalaman penulisnya sendiri ketia beliau belajar tentang pemrograman dan pengkodean secara otodidak. Ebook ini mungkin berguna bagi yang sedang belajar hacking akan mengetahui sejarah kriptografi kemudian dilanjutkan dengan kriptografi modern dan lebih dalam lagi tentang macam kriptografi. Lalu membahas tentang python secara terpisan dan terakhir bagaimana membuat proyek kriptografi menggunakan Pemrograman Python DasarIni adalah salah satu pengantar seorang yang baru masuk kedalam bahasa pemrograman python, baik itu yang masih pemula maupun yang sedang ingin beralih mempelajari python. Pembahasan yang komplit, dan lebih detail lagi. Antara ebook yang pertama dengan yang ke tiga ini saling Aplikasi Bisnis Dengan PythonSetelah mempelajari dasar python, baik melangkah ke tingkat yang lebih tinggi. Dengan membuat sebuah proyek yang bisa digunakan untuk kepentingan bisnis. Mulai dari membaca buku ini sebagai panduan awal kemudian bisa dikembangkan lagi. Dalam buku ini juga membahas penggunaan QT untuk membuat aplikasi gui pada mesin kasir yang terbagi jadi 3 Byte of Python 3Buku ini berbahasa inggiris dan telah digunakan pada universitas internasional, University of California, Harvard University, University of Leeds, dan lainnya. Buku ini juga ada versi cetak, dan untuk memilikinya bisa menghubungi kontak yang ada didalam buku Learning with Python 3Berisi 422 halaman yang membahas semua tentang python 3, ditulis dalam bahasa Inggris. Merupakan salah satu panduan lengkap yang Python BookJudul aslinya A Python Book Beginning Python, Advanced Python, and Python Exercises ini juga berbahasa Inggris. Tidak ada salahnya membaca tulisan ini meski dalam bahasa Inggris. Karena isinya juga lengkap sebanyak 278 Download Via Google DriveBuku Python Bahasa IndonesiaBagi sebagian orang, membaca buku versi digital tidak begitu nyaman ada yang matanya cepat lelah dan ada juga yang merasa pusing saat membacanya. Karena itu, buku fisik pun tetap ada dan banyak pilihannya. Diantaranya ada empat buku berikut iniDasar - Dasar Pemrograman Dengan PythonBuku Dasar - Dasar Pemrograman Dengan Python diterbitkan tahun 2019 yang ditulis oleh Wenty Dwi Yuniarti, dari UIN ini disajikan dengan urutan yang memudahkan pembaca dalam memahami konsep pemrograman, mulai dari konsep berpikir algoritmik berorientasi pemecahan masalah, unsur-unsur pemrograman hingga pengenalan paradigma pemrograman berorientasi objek. Namun demikian, pembaca dapat mempelajari sesuai urutan yang dikehendaki. Guna mengasah kemampuan memecahkan masalah dan memprogram, buku ini dilengkapi dengan latihan soal dan praktik memprogram dalam bahasa pemrograman Python menggunakan Jupyter ajar ini dapat digunakan sebagai sumber belajar bagi mahasiswa yang sedang menempuh perkuliahan Dasar-dasar Pemrograman, maupun sumber bacaan bagi siapa pun yang tertarik belajar pemrograman khususnya pemrograman dengan Data Dasar Untuk Mahasiswa Ilmu KomputerPerancangan basis data dapat dilakukan dengan beberapa cara, salah satunya adalah dengan membuat Entity Relationship Diagram ER-D. Pembacaan ER-D memang mudah dilakukan, namun bagaimana merancang ER-D yang baik dan benar?Dalam buku ini dibahas tentang ER-D dari simbol hingga langkah-langkah pembuatan ER-D yang baik dan benar. Selain itu buku ini juga membahas kasus yang ada dan cara penyelesaiannya. Sehingga pembaca, khususnya mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer dapat membuat ER-D setahap demi setahap untuk menghasilkan basis data yang baik dan Desain Eksperimen Menggunakan PythonBuku yang diterbitkan tahun 2019 ditulis oleh Suprapto, dkk. Buku ini terdiri dari beberapa bab, bab pertama desain eksperimen, bab kedua desain faktorial penuh dan parsial, bab ketiga desain Plackett-Burman, bab keempat Response Surface Methodology/RSM, bab kelima desain acakdan bab terakhir aplikasi desain Box-Behnken-Response Surface Analisis Data Menggunakan PythonPengarang Suprapto & Yatim Lailun Ni’mah Kategori Buku Referensi Bidang Ilmu Ilmu Komputer ISBN 978-623-209-361-4 Ukuran cm Halaman viii, 105 hlm Tahun 2019Dimana Mendapatkan BukunyaUntuk mendapatkan bukunya bisa dipesan melalui Online yang tersedia di Tokopedia dan Shopee. Saat ini sedang ada promo cash back 5% untuk semua buku di atas

.

a64g4ipwft.pages.dev/4

a64g4ipwft.pages.dev/134

a64g4ipwft.pages.dev/481

a64g4ipwft.pages.dev/330

a64g4ipwft.pages.dev/260

a64g4ipwft.pages.dev/216

a64g4ipwft.pages.dev/266

a64g4ipwft.pages.dev/332

belajar data science dengan python pdf