Ringkasan Kursus

Pengantar Data Mining:

Data mining adalah proses menemukan pola, informasi, dan wawasan berharga dari data yang besar dan kompleks. Proses ini melibatkan berbagai teknik analisis statistik dan algoritma pembelajaran mesin.

Lingkungan Kerja dan Instalasi:

Instalasi Anaconda dan Jupyter Notebook memudahkan pengaturan lingkungan pengembangan untuk data mining. Pustaka Python seperti Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, dan Scikit-learn adalah alat penting dalam analisis data.

Pengumpulan dan Pembersihan Data:

Pengumpulan data melibatkan mengambil data dari berbagai sumber, seperti file, API, dan web scraping. Pembersihan data mencakup menangani nilai hilang, menghapus duplikat, dan transformasi data untuk memastikan kualitas data yang tinggi.

Eksplorasi Data (EDA):

Eksplorasi data membantu memahami data melalui statistik deskriptif dan visualisasi. Teknik ini memungkinkan identifikasi pola, hubungan, dan anomali dalam data yang dapat mempengaruhi analisis lebih lanjut.

Teknik Data Mining Dasar:

Teknik klasifikasi (seperti Decision Tree dan k-NN) digunakan untuk mengkategorikan data, sementara regresi (seperti regresi linier) digunakan untuk memprediksi nilai kontinu. Clustering (seperti k-Means) digunakan untuk mengelompokkan data tanpa label sebelumnya. Evaluasi model penting untuk menilai kinerja dan akurasi model yang dibangun.