Kurikulum

• lock Pengumuman
• lock Pertemuan 1: Penyampaian RPS dan Pendahuluan
• lock Pertemuan 2: Metode Pengembangan Datascience
  • keyboard_arrow_rightMateri Pertemuan 2: Metodologi Data Science
• lock Pertemuan 3: Metode Supervised Learning
  • keyboard_arrow_rightPertemuan 3: Supervised Learning
  • keyboard_arrow_rightSupervised learning - Metode klasifikasi
• lock Pertemuan 4: unsupervised learning
  • keyboard_arrow_rightMetode Clustering : Algoritma K Means
  • keyboard_arrow_rightClustering
• lock pertemuan 5
• lock Pertemuan 6: Sistem Rekomendasi
  • keyboard_arrow_rightMateri Rekomendasi
  • keyboard_arrow_rightDataset praktikum rekomendasi
• lock Pertemuan 7
  • keyboard_arrow_rightSistem Rekomendasi Ekskul dengan Collaborative Filtering
  • keyboard_arrow_rightdata set
• lock Pertemuan 8: Praktikum PerbandinganAkurasi denganNaïveBayes
  • keyboard_arrow_rightPerbandinganAkurasi denganNaïveBayes
• lock Pertemuan 9 - UTS
• lock Pertemuan 10: Data Understanding
  • keyboard_arrow_rightData Understanding dengan metode statistika deskriptif
  • keyboard_arrow_rightData Understanding dengan Visualisasi
  • keyboard_arrow_rightMateri praktikum data understanding
  • keyboard_arrow_rightMateri Praktikum
  • keyboard_arrow_rightDataset Praktikum Data Understanding dengan Deskripsi Data
  • keyboard_arrow_rightFile Phyton untuk Praktikum Data Understanding dengan Deskripsi Data
• lock Pertemuan 11: Praprocessing Data
  • keyboard_arrow_rightPraprocessing Data
  • keyboard_arrow_rightPraprocessing Data 2
  • keyboard_arrow_rightMateri Praktikum Data Cleaning
• lock Pertemuan 12: Data Cleaning
  • keyboard_arrow_rightTransformasi Data
• lock pertemuan 13: Rekayasa Fitur
  • keyboard_arrow_rightFeature Engineering
• lock Pertemuan 14: Pemodelan dengan Algoritma
• lock Pertemuan 15: Evaluasi Model
• lock Pertemuan 16: UAS