Data Mining Python Fundamentals

Dalam era digital saat ini, data telah menjadi aset yang sangat berharga bagi berbagai industri. Namun, banyak organisasi mengalami kesulitan dalam mengekstrak wawasan yang bermakna dari data yang tersedia. Tantangan utama yang sering dihadapi meliputi kualitas data yang buruk, kurangnya pemahaman terhadap teknik eksplorasi data, serta ketidakmampuan dalam membangun model machine learning yang dapat memberikan hasil yang akurat. Banyak profesional yang ingin menguasai data mining tetapi merasa kesulitan dalam memahami alur kerja data science, mulai dari akuisisi data hingga analisis dan interpretasi hasil.

Course Data Mining Python Fundamentals ini dirancang untuk membantu peserta memahami konsep dasar dalam data mining dan bagaimana mengaplikasikannya menggunakan bahasa pemrograman Python. Peserta akan mempelajari langkah-langkah utama dalam proses data mining, termasuk pengolahan data, eksplorasi data, dan pemodelan menggunakan teknik machine learning. Dengan menggunakan pustaka Python yang umum dalam data science, seperti Pandas, NumPy, Matplotlib, dan Scikit-Learn, peserta akan mendapatkan pemahaman yang kuat tentang bagaimana menganalisis dan menginterpretasikan data dengan efisien.

Course ini juga akan membahas berbagai teknik eksplorasi data dan evaluasi model yang sering digunakan dalam dunia industri. Selain itu, peserta akan diberikan kesempatan untuk mengerjakan proyek berbasis data science, seperti analisis regresi, klasifikasi, dan pengenalan wajah, sehingga mereka dapat menerapkan teori ke dalam praktik secara langsung. Dengan pendekatan berbasis praktik, course ini bertujuan untuk membangun keterampilan teknis yang diperlukan dalam dunia data science dan machine learning.

OBJECTIVES

1. Memahami konsep dasar data science dan peran data mining dalam pengambilan keputusan
2. Memahami teknik akuisisi, persiapan, dan eksplorasi data untuk analisis lebih lanjut
3. Menguasai teknik pemodelan machine learning dasar, termasuk regresi, klasifikasi, dan clustering
4. Memahami cara mengevaluasi kinerja model machine learning dengan metrik yang sesuai
5. Mampu mengimplementasikan teknik data mining dengan Python dan pustaka pendukungnya

AUDIENCE

1. Data Analyst
2. Data Scientist
3. Machine Learning Engineer
4. Software Developer

PREREQUISITES

1. Python Fundamentals

CONTENT

1. Introduction to Data Science and Decision Making

1.1 Python and Data Science
1.2 The Data Science Pipeline
1.3 Overview of the Contents

2. Python Installation and Libraries for Data Science

2.1 Installation and Setup
2.2 Datasets
2.3 Python Libraries for Data Science

3. Review of Python for Data Science

3.1 Working with Numbers and Logic
3.2 String Operations
3.3 Dealing with Conditional Statements & Iterations
3.4 Creation and Use of Python Functions
3.5 Data Storage

4. Data Acquisition

4.1 Types of Data
4.2 Loading Data into Memory
4.3 Sampling Data
4.4 Reading from Files
4.5 Getting Data from the Web

5. Data Preparation (Preprocessing)

5.1 Pandas for Data Preparation
5.2 Pandas Data Structures
5.3 Putting Data Together
5.4 Data Transformation
5.5 Selection of Data

6. Exploratory Data Analysis

6.1 Revealing Structure of Data
6.2 Plots and Charts
6.3 Testing Assumptions about Data
6.4 Selecting Important Features/Variables

7. Data Modeling and Evaluation using Machine Learning

7.1 Important Statistics for Data Science
7.2 Data Distributions
7.3 Basic Machine Learning Terminology
7.4 Supervised Learning: Regression
7.5 Supervised Learning: Classification
7.6 Unsupervised Learning
7.7 Evaluating Performance of the Trained Model

8. Interpretation and Reporting of Findings

8.1 Confusion Matrix
8.2 Receiver Operating Characteristics (ROC) Curve
8.3 Precision-Recall Curve
8.4 Regression Metrics

9. Data Science Projects

9.1 Regression
9.2 Classification
9.3 Face Recognition

10. Key Insights and Further Avenues

10.1 Key Insights
10.2 Data Science Resources
10.3 Challenges