Buku Ajar: Pengantar Sains Data

Deskripsi Buku

Buku Pengantar Sains Data ini dirancang sebagai panduan dasar bagi mahasiswa yang ingin memahami dan mendalami konsep serta penerapan sains data Dengan perkembangan teknologi yang pesat sains data telah menjadi salah satu bidang yang sangat penting di berbagai industri Buku ini memberikan wawasan menyeluruh mulai dari dasar dasar sains data hingga teknik lanjutan yang relevan dengan kebutuhan saat ini Materi dalam buku ini mencakup 14 bab utama yang mencakup pengenalan sains data jenis dan pengumpulan data eksplorasi pembersihan dan visualisasi data serta penerapan pembelajaran mesin machine learning Teknik analitik seperti regresi linier Logistic Regression pohon keputusan clustering dan dimensionality reduction dibahas secara rinci Selain itu buku ini juga membahas analisis teks text mining Natural Language Processing NLP serta big data sebagai topik lanjutan Setiap bab disusun dengan penjelasan teori yang jelas didukung contoh praktis menggunakan Python di Google Colab sehingga pembaca dapat langsung mempraktikkan apa yang dipelajari Setelah mengikuti buku ini pembaca diharapkan untuk membuat proyek akhir yang mengintegrasikan berbagai teknik analitik sebagai bentuk aplikasi nyata Dengan gaya bahasa yang sederhana ilustrasi yang mendukung dan pendekatan berbasis praktik buku ini diharapkan dapat membantu mahasiswa pengajar dan pemula memahami sains data secara mendalam Buku ini menjadi referensi ideal bagi siapa saja yang ingin memulai karier atau penelitian di bidang yang dinamis dan penuh peluang ini Buku Pengantar Sains Data ini dirancang sebagai panduan dasar bagi mahasiswa yang ingin memahami dan mendalami konsep serta penerapan sains data. Dengan perkembangan teknologi yang pesat, sains data telah menjadi salah satu bidang yang sangat penting di berbagai industri. Buku ini memberikan wawasan menyeluruh, mulai dari dasar-dasar sains data hingga teknik ...lanjutan yang relevan dengan kebutuhan saat ini. Materi dalam buku ini mencakup 14 bab utama yang mencakup pengenalan sains data, jenis dan pengumpulan data, eksplorasi, pembersihan, dan visualisasi data, serta penerapan pembelajaran mesin (machine learning). Teknik analitik seperti regresi linier, Logistic Regression , pohon keputusan, clustering, dan dimensionality reduction dibahas secara rinci. Selain itu, buku ini juga membahas analisis teks (text mining), Natural Language Processing (NLP), serta big data sebagai topik lanjutan. Setiap bab disusun dengan penjelasan teori yang jelas, didukung contoh praktis menggunakan Python di Google Colab, sehingga pembaca dapat langsung mempraktikkan apa yang dipelajari. Setelah mengikuti buku ini, pembaca diharapkan untuk membuat proyek akhir yang mengintegrasikan berbagai teknik analitik sebagai bentuk aplikasi nyata. Dengan gaya bahasa yang sederhana, ilustrasi yang mendukung, dan pendekatan berbasis praktik, buku ini diharapkan dapat membantu mahasiswa, pengajar, dan pemula memahami sains data secara mendalam. Buku ini menjadi referensi ideal bagi siapa saja yang ingin memulai karier atau penelitian di bidang yang dinamis dan penuh peluang ini.

Detail Buku