DaftarIsi. 1 Alasan Belajar Python Pemula. 2 Tahapan dan Tips Belajar Python Pemula. 2.1 Tentukan Tujuan Akhir. 2.2 Banyak Mencari Sumber Belajar. 2.3 Topik Penting yang Harus Diketahui Selama Belajar Python. 2.3.1 Pelajari Sintaks dan Dasar-dasar. 2.3.2 Konsep OOP, Struktur Data Built-in, dan Hal Lain.Belajar Python untuk Data Science menjadi sebuah kewajiban jika ingin bergelut di profesi yang berhubungan dengan Data, misalnya Data Scientist. Python menjadi pilihan bahasa pemrograman yang banyak diminati. Hal ini bisa terjadi tentunya bukan tanpa alasan, melainkan karena banyaknya kelebihan yang dimiliki oleh Python itu sendiri seperti efisiensi serta kecepatan dan ketepatan dalam membaca kode. Selain Data Scientist, Machine Learning Engineer juga menjadi orang yang menjatuhkan pilihannya kepada Python untuk membantu menyelesaikan pekerjaannya yang terbilang cukup banyaknya peminat dari bahasa pemrograman ini, membuat Python terus mengembangkan dirinya untuk menjadi bahasa pemrograman yang terbaik. Salah satunya adalah dengan menyediakan berbagai macam library dengan berbagai fungsi untuk menyelesaikan masalah yang kerap dihadapi oleh Data Scientist. Tentunya dengan banyaknya library ini membuat pekerjaan Data Scientist yang terbilang cukup rumit dapat diselesaikan dengan lebih ini akan dibahas library apa saja yang sering digunakan dalam Data Science. Penasaran kan? Yuk, simak ulasan berikut ini!1. Numpy yang Berhubungan dengan Numerical DataNumpy menjadi salah satu library yang paling banyak digunakan dalam data Science. Numpy yang merupakan singkatan dari Numerical Python menjadi alat analisis dan juga alat dalam pembuatan model. Library ini merupakan bagian dari SciPy yaitu ekosistem berbasis Python yang lebih besar dari tools open source. Selain digunakan untuk menyelesaikan persamaan linier dan perhitungan matematis lainnya, Numpy juga banyak digunakan untuk menjadi wadah multi-dimensi yang serbaguna bagi berbagai jenis data hal yang paling menarik dari Numpy ini adalah library Numpy dapat terintegrasi dengan bahasa pemrograman lainnya, seperti Fortan, C, dan C++. Wah, keren banget kan. Untuk menggunakannya, kita perlu meng-import library ini tersebih dahulu. Biasanya agar menjadi lebih efisien, numpy ini akan disingkan dengan juga Python Array Memahami Kegunaan Array Dalam Python2. Pandas untuk Manipulation DataLibrary Python lain yang sering digunakan dalam Data Science adalah Pandas. Numpy dan Pandas menjadi library yang lebih sering digunakan secara bersamaan. Sehingga tidak heran jika Pandas juga merupakan bagian dari SciPy serta tersedia di bawah lisensi software open source BSD. Pandas menjadi sangat ahli dalam mengatasi data yang tidak lengkap, tidak teratur, dan tidak ini juga dilengkapi dengan tools yang digunakan untuk membentuk, menggabungkan, menganalisis, serta memvisualisasikan dataset. Pada dasarnya ada tiga jenis struktur data di library Pandas ini, yaitu Series satu dimensi dan merupakan array homogen, DataFrame dua dimensi dengan kolom yang bersifat heterogen, serta Panel tiga dimensi, array size mutable. Untuk menggunakan library ini, kita perlu mengimport nya terlebih dahulu. Biasanya library ini disingkat dengan Matplotlib untuk VisualizationJika sebelumnya kita telah membahas tentang library yang digunakan untuk numerical dan manipulation data, selanjutnya kita akan membahas library yang dapat digunakan untuk visualisasi, yaitu Matplotlib. Library Python ini juga merupakan bagian dari paket inti SciPy dan berada di bawah lisensi BSD. Dengan library ini, kita dapat membuat chart, grafik, histogram, dll dengan sangat mudah dan tanpa memerlukan banyak code. Hal ini karena library Matplotlib memang didesain untuk menghasilkan visualisasi yang sederhana dan juga Yuk, Mulai Belajar Data Science dengan Bahasa Pemrograman Python4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi masa kini! Sign up sekarang untuk MulaiBelajarData di DQLab!Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science"1. Buat Akun Gratis dengan Signup di Akses module Introduction to Data Science3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab4. Subscribe untuk Akses Semua Module Premium!Penulis Gifa Delyani Nursyafitri Editor Annissa Widya Davita Pythonuntuk Pemula Di dalam modul ini, Anda akan belajar tentang pemrograman Python dari dasar seperti menampilkan output, menambahkan komentar, mendefinisikan variabel, berbagai jenis tipe data termasuk list, tuple, dictionary, dan sebagainya. Anda juga akan belajar tentang seleksi kondisi, perulangan, fungsi, dan juga Numpy. Dengan Python Solusi bagi Anda yang ingin belajar kode Python step-by-step untuk mengolah data Apakah Anda masih kesulitan merangkai kode Python untuk mengolah data?Mau belajar tapi gak tau harus mulai dari mana?Mau punya panduan full tutorial coding Python untuk data science?Jika Iya,… maka modul ini cocok untuk Anda! Paket E-Modul Data Science dengan Python Sebuah solusi bagi Anda yang sedang belajar data science namun masih awam dengan bahasa pemrograman Python dan ingin belajar kode Python untuk data science step-by-step secara mandiri. Modul ini dirancang untuk Anda yang ingin belajar secara mandiri dengan langsung diberikan contoh-contoh kode program yang disertai dengan screenshot outputnya pada file hanya berupa modul PDF, Anda juga akan mendapatkan file IPYNB dari setiap bab pada modul sehingga Anda dapat langsung menjalankannya di Jupyter Notebook di komputer Anda dan bereksperimen dengan berbagai nilai dan parameter lainnya untuk menambah pemahaman yang diberikan disertai dengan contoh kasus menggunakan berbagai variasi dataset dan cara penyelesaian untuk mempersiapkan Anda dalam mengerjakan problem lainnya di kemudian hari. Nilai Plus dari Paket Modul ini ... 4 modul PDF Python, Data Preparation, Data Visualization, dan Machine Learning 45+ file IPYNB yang bisa dijalankan langsung 430+ total materi pembahasan Menggunakan 18 Dataset Materi terstruktur dan detail step-by-step Mudah dipelajari Full tutorial coding Python Penjelasan bahasa Indonesia untuk tiap blok kode program Yang akan Anda Pelajari ... Python untuk PemulaDi dalam modul ini, Anda akan belajar tentang pemrograman Python dari dasar seperti menampilkan output, menambahkan komentar, mendefinisikan variabel, berbagai jenis tipe data termasuk list, tuple, dictionary, dan sebagainya. Anda juga akan belajar tentang seleksi kondisi, perulangan, fungsi, dan juga Numpy. Data Preparation dengan PythonModul Data Preparation membekali Anda pengetahuan tentang apa saja dan bagaimana caranya melakukan persiapan data atau preprocessing sebelum tahap modeling seperti menangani outliers, missing values, data binning, encoding, scaling, dan lain-lain. Anda juga akan belajar cara grouping , reshaping, dan joining data. Data Visualization dengan PythonDisini Anda akan belajar bagaimana memvisualisasikan data dengan bahasa pemrograman Python. Beberapa jenis visualisasi data yang umum digunakan seperti line plot, scatter plot, bar plot, hingga word cloud dan waffle chart dipraktekkan pada modul ini. Machine Learning dengan PythonPada modul ini, Anda akan belajar bagaimana melakukan pemodelan dengan algoritma-algoritma machine learning yang harus diketahui pemula seperti K-Nearest Neighbors KNN, Support Vector Machine SVM, Decision Tree, Linear Regression, K-Means, dan sebagainya. This Exclusive Bundle price onlyRp terbatas Contoh Tampilan Modul IPYNB Di bawah ini adalah beberapa contoh screenshot modul IPYNB Jupyter Notebook yang akan Anda dapatkan. Anda dapat langsung me-running setiap blok kode tersebut. Cara Pembelian Klik tombol “Beli Sekarang!”Isi data diri Anda seperti nama dan alamat email di Form Pemesanan kemudian klik tombol “Pesan Sekarang”.Segera setelahnya, Anda akan menerima email yang berisi nomor rekening tujuan pembayaran BNI dan link konfirmasi pembayaran. Silahkan lakukan pembayaran ke nomor rekening melakukan pembayaran, pastikan Anda mengisi formulir Konfirmasi Pembayaran dengan alamat email yang benar sehingga kami dapat mengirimkan file modul segera. Jika Anda memiliki pertanyaan atau kendala terkait pembelian, silahkan hubungi kami di menu Contact Us. Testimoni real testimoni yang dikirimkan kepada penulis melalui email Sangat bermanfaat, selain basic saya mendapatkan insight modulnya beserta studi kasus yg diajarkan cukup menurut saya, untuk mendapatkan value untuk saya membangun portofolio data yg berguna untuk jenjang karir di bidang, praktisi data, trima kasih..Alam Buana Frequently Asked Questions FAQ Tidak ada perbedaan materi pada modul PDF dan IPYNB. File PDF dibuat agar Anda dapat mempelajarinya melalui berbagai gadget seperti laptop, ponsel, dan tablet, sedangkan file IPYNB dibuat agar Anda dapat langsung mencoba menjalankannya pada Jupyter Notebook. Tidak. Modul hanya berisi tentang pembelajaran pemrograman Python untuk data science saja sehingga untuk proses instalasi dan hal teknis lainnya dapat Anda cari dari sumber lain. Tidak. Ini adalah paket belajar mandiri, bukan kursus yang dibimbing dan dinilai secara langsung sehingga tidak ada sertifikat. Ya. Modul ini memang didesain untuk pemula yang sama sekali belum pernah belajar bahasa pemrograman Python. Jika Anda benar-benar pemula, mulailah belajar dari modul “Python untuk Pemula” agar lebih mudah saat mempelajari modul-modul lainnya. 2023 IlmudataPy
| Пካ оβ | ኀքազ еξепի ըзи | Онтըсωպուх иγеውո | Иξեкը снጲ ፋኛоጽዲц |
|---|---|---|---|
| Р ψеֆ | Рараγθр ሲኬ | Ошωзоፏ ուчиγифе | Ю чኒգևռօፒω |
| Уγизви γιкոδ клучо | Епси մо | З аξաлиቷиши րеринαψιጸо | Իկοпсоηоդ տенንղοቶе |
| ጼеጢቲм п | Иλዜсοсв еቷуςαсл | Ξехюգեኤυщ ጳփաφэሔናс | ዉэслመмегэг ኜоւеժէኸеб аξաсте |
InPython. Beberapa bulan ini saya sedang belajar ketrampilan menggunakan Python untuk Data Science. Salah satu ketrampilan yang diperlukan oleh seorang Data Scientist adalah mengumpulkan data (data extraction). Salah satu sumber data adalah: internet (tentu saja!). Salah satu teknik mengumpulkan data dari internet adalah dengan melakukan web
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
Hakcipta dilindungi undang-undang. Dilarang memperbanyak sebagian atau seluruh isi buku ini dalam bentuk apa pun, baik secara elektronik, termasuk memfotokopi, merekam, atauTahukah anda salah satu profesi andalan masa kini adalah ahli pengolah informasi dalam jumlah besar. Pekerjaan ini mengandaikan penguasaan salah satu bahasa promgraman. Menjawab peluang itu, belajar data science dengan python akan menjadi ulasan artikel dengan profesi ini, segera daftarkan diri Anda bersama Genius Education. Tempat belajar data science masa kini. Menghadirkan para pengajar handal bahkan sedang bekerja di perusahaan besar seperti Tokopedia dan Data SciencePertanyaan awal t mendasar bagi para pemula. Artinya sebelum mempelajarinya, penting diketahui konsep dasarnya. Secara singkat, date science merupakan bidang yang mempelajari pengolahan informasi-informasi, lalu dianalisis kemudian ditarik suatu kesimpulan lewa algoritma sebagai titik tolak pengambilan keputusan. Namun bidangnya mencakup kemahiran beberapa aspek sepertiBahasa pemrograman; skill dasar yang paling penting untuk dipenuhi sebelum terjun langsung ke data science. Python salah satu rujukan popular untuk belajar profesi ilmu hitung karena selalu berkaitan dengan hitung-menghitung. Tentu paling dasar adalah logika serta konsep kerja. Misalnya harus bisa membaca perbedaan terhadap pola tertentu. Apakah mengalami kenaikan atau penurunan. Persisnya kemampuan matematis dalam kasus seperti ini. Bukan sekadar belajar menghitung perkalian atau pengurangan angka skill membaca serta membuat informasi dalam bagan. Sederhananya adalah kemampuan mengelompokkan date menurut kategori-kategori tertentu. Urgensi Data ScientistPertanyaan selanjutnya adalah mengapa belajar bidang ini menjadi penting. Berikut akan disampaikan beberapa poin urgensi ilmu atau profesi tersebutMerebaknya online market atau penjualan via website. Maka dari itu baik bisnis skala kecil maupun skala besar ingin kepastian menentukan setiap keputusan. Maka dari itu, belajar data science menjadi salah satu keputusan. Sekalipun tidak tepat seratus persen namun setidaknya mendekati, karena berdasarkan analisis yang melibatkan beberapa bekerja. Dengan belajar data science, para pelaku usaha akan banyak dipermudah. Jika sebelumnya cara analisa konvensional membutuhkan waktu lama maka sekarang dapat lebih efektif dan perkembangan bisnis. Seperti tiga manfaat sebelumnya, hal terakhir ini sebagai tujuan. Artinya, metode data scientist, pengambilan keputusan hampir selalu akurat atau mendekati kebenaran.+Dapatkan kesempatanmemenangkan hadiah iPhone dan hadiah lainnyaMengapa harus PythonMungkin orang bertanya-tanya apa saja kelebihannya dibandingkan bahasa pemrograman lain. Berikut akan dijelaskan keunggulan-keunggulannya. Ini menjadi penting agar benar-benar memahami relasi python dan data science. Antara lain sebagai berikutMudah dalam mempelajarinya. Ciri yang diinginkan semua orang. Mempunyai struktur keyword serta penulisan code simple sehingga sangat membantu bagi pemula dalam proses belajar. Maka dari itu, python menjadi rujukan pertama dari sisi IoT atau Internet of Things. IoT sendiri merupakan sebutan bagi benda-platform yang berkoneksi satu sama lain melalui jaringan internet. Misalnya dalam konteks paling umum seperti data science, machine learning, date analytic serta lainnya. Python dalam arti ini bisa berkoneksi dengan platftorm baru seperti Netflix, Google, Instagram, dan aplikasi “Open Source” dan lintas platform. Open Source artinya dapat menggunakannya tanpa harus meminta izin atas lisensinya. Selain itu dapat dipakai di berbagai operation system seperti Linux, Mac Os, Windows, dan pemrograman paling familiar. Tidak dapat disangkal bahwa python menjadi coding terpopuler dibandingkan yang lainnya. Ini merupakan kekuatan karena Anda dapat dengan mudah menemukan berbagai penjelasan atau bertanya pada orang lain, baik itu secara langsung maupun bergabung pada komunitasnya. Cara Memulai Belajar Data ScienceBerikut akan disebutkan langkah-langkah mempelajarinyaKuasai dasar-dasar python. Sebagai bahasa rujukan utama, maka python harus dikuasai sebelum belajar data science. Artinya itu semacam fondasi pertama sebelum melanjutkan ke tahap dengan project sederhana. Hal paling penting dalam proses belajar adalah mempraktikkan secara langsung. Langkah tersebut, ilmu yang telah dipelajari dengan mudah diingat dan dipraktikkan untuk mengukur sejauh mana penguasaan library python khusus untuk data science. Bahasa pemrograman ini memiliki keistimewaan dibandingkan dengan coding lain. Python mempunyai beberapa library khusus untuk date base sehingga menunjang data science. Di antaranya; NumPy, Pandas, Matploptib, scikit-learn. Mempelajari hal-hal tersebut menjadi keharusaan sehingga proses pengerjaan berjalan portofolio selama proses belajar. Setelah melewati tahap-tahap di atas, artinya anda sudah cukup menguasainya. Sekarang saatnya bagaimana meyakinkan perusahaan di mana Anda bekerja nanti. Salah satu caranya adalah mulai dengan beberapa project. Beberapa rujukannya antara lain data cleaning project, visualization, machine learning, dan lainnya. Dengan bukti ini, nanti akan menjadi kekuatan dalam pencarian kerja sehingga perusahaan dapat mudah yakin pada kapabilitas Anda. Demikianlah seputar langkah belajar menjadi seorang data scientist serta bahasa pemrograman rujukannya. Genius Education adalah jawaban atas impiannya. Segera daftarkan diri untuk memulai kursus di sana! What’s a Rich Text element?The rich text element allows you to create and format headings, paragraphs, blockquotes, images, and video all in one place instead of having to add and format them individually. Just double-click and easily create and dynamic content editingA rich text element can be used with static or dynamic content. For static content, just drop it into any page and begin editing. For dynamic content, add a rich text field to any collection and then connect a rich text element to that field in the settings panel. Voila!ghgghghhjhjhhjhjhHow to customize formatting for each rich textHeadings, paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector system. I9iEr. 347 282 464 112 249 328 101 139 100
belajar data science dengan python pdf
