Data Mining Dengan Python Untuk Pemula
Download Data Mining Dengan Python Untuk Pemula PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Data Mining Dengan Python Untuk Pemula book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages.
Data Mining Dengan Python Untuk Pemula
Data Mining Dengan Python Untuk Pemula PENULIS: Muhammad Fhadli & Firman Tempola Ukuran : 14 x 21 cm ISBN : 978-623-281-522-3 Terbit : Juli 2020 www.guepedia.com Sinopsis: Mulai dari bangun tidur sampai Anda tidur lagi, Anda tak bisa melepaskan diri dari data mining. Facebook yang selalu memberikan kabar ter-update, online shop yang selalu Anda buka setiap hari, bahkan pengaturan letak barang di supermarket adalah contoh penggunaan data yang nyata. Data mining mencoba membaca pola dan menyajikan informasi menarik tidak dapat dilihat secara kasat mata dari data yang sangat banyak. Hal tersebut tentunya dilakukan dengan algoritma-algoritma yang terus berkembang setiap hari. Pada tahun 2019, Glass door menjadikan data scientist pada urutan pertama sebagai pekerjaan terbaik dengan gaji sekitar $108.000 per tahun. Orang dari berbagai kalangan pun ikut berlomba memahami data mining yang merupakan inti dari data science. Jika Anda tidak berlari cepat, seberapa jauh lagi Anda akan tertinggal? Anda bukan seorang lulusan IT? Tenang, jangan panik dulu. Buku ini memang di desain khusus untuk semua kalangan. Buku ini tidak hanya membahas teori-teori yang definitif, tetapi juga perhitungan secara manual dan tentunya implementasi berupa source code python. Tugas dan contoh soal pada buku ini akan membuat Anda memahami teori dibalik data mining dengan cepat. Source code yang disajikan pada buku ini dijelaskan dengan sederhana sehingga semua kalangan bisa memahaminya dengan mudah. Siapa bilang hanya orang IT yang bisa paham data mining? Ayo buktikan! www.guepedia.com Email : [email protected] WA di 081287602508 Happy shopping & reading Enjoy your day, guys
Data Mining untuk Pertanahan
Perkembangan administrasi pertanahan terus mengalami inovasi teknologi melalui digitalisasi buku Letter C. Buku ini membahas terkait transformasi administrasi Letter C dengan menerapkan metode data mining algoritma Partitioning Around Medoids (PAM). Algoritma ini dikenal sebagai varian dari metode K-Means yang dapat mengatasi kelemahan dalam pengelompokan data. Buku ini mengeksplorasi bagaimana metode clustering dapat membantu dalam melakukan pengelolaan data status pertanahan yang lebih sistematis. Dengan menerapkan metode Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), analisis data status pertanahan dapat menghasilkan model yang lebih prediktif dan akurat. Pendekatan CRISP-DM ini menerapkan beberapa tahapan mulai dari pemahaman bisnis, pemodelan dengan algoritma PAM, evaluasi dengan metode Davies Bouldin Index (DBI), hingga implementasi dengan bahasa pemrograman Python. Salah satu aspek penting yang dikaji dalam buku ini selain pemodelan algoritma PAM yaitu evaluasi DBI, yang bertujuan untuk memastikan akurasi sistem yang dikembangkan. Buku ini cocok untuk akademisi, peneliti, dan praktisi di bidang administrasi pertanahan dan teknologi informasi yang tertarik pada digitalisasi data pertanahan. Selain itu, buku ini juga cocok untuk siapa saja yang ingin memahami terkait teknologi dalam meningkatkan pelayanan pertanahan dan penerapan clustering dalam sistem digital pertanahan.
Judul Buku: Belajar Data Mining Dengan Python Jilid 1
Author: Dony Novaliendry, S.Kom., M.Kom., Ph.D.
language: id
Publisher: Penerbit CV. SARNU UNTUNG
Release Date:
Bagian ini dirancang untuk membekali Anda dengan pengetahuan tentang dasar-dasar teknik analisis data dan pemrograman, dengan fokus khusus pada penggunaan Python yang serbaguna. Python adalah proses menggali informasi berharga dari kumpulan data yang besar dan kompleks dengan menggunakan Python sebagai alat utama. Python, dengan berbagai pustaka seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn, memudahkan proses eksplorasi, pemodelan, dan analisis data, sehingga memungkinkan pengguna untuk menemukan pola, tren, dan hubungan dalam data yang mungkin tidak terlihat pada pandangan pertama. • Bab 1, Memulai Dengan Data Mining • Bab 2, Klasifikasi Dengan Estimator Scikit-Learn • Bab 3, Memprediksi Pemenang Olahraga Dengan Decision Trees • Bab 4, Merekomendasikan Film Menggunakan Analisis Afinitas • Bab 5, Fitur Dan Transformator Scikit-Learn • Bab 6, Wawasan Media Sosial Menggunakan Naive Bayes • Bab 7, Ikuti Rekomendasi Menggunakan Graph Mining