Data Mining Python Fundamentals

Pemanfaatan data sebagai dasar pengambilan keputusan membutuhkan proses analisis yang sistematis, terstruktur, dan dapat dipertanggungjawabkan. Pendekatan analitik modern menggabungkan pemrograman, statistik, dan pembelajaran mesin agar data mentah dapat diolah menjadi insight yang relevan bagi kebutuhan organisasi. Kemampuan ini menjadi kompetensi penting seiring meningkatnya volume, variasi, dan kompleksitas data yang digunakan oleh berbagai sektor (Provost & Fawcett, 2023).

Pembelajaran diarahkan pada penguasaan alur kerja analitik secara bertahap, mulai dari pengumpulan data, pengolahan awal, hingga eksplorasi pola dan karakteristik data. Peserta mempelajari cara mengelola data numerik dan kategorikal, melakukan transformasi, serta menyajikan ringkasan visual untuk memahami kecenderungan dan hubungan antar variabel. Pendekatan ini membantu peserta membangun pemahaman logis serta keterampilan teknis yang diperlukan untuk analisis berbasis kode..

Tahap lanjutan berfokus pada pemodelan prediktif dan evaluasi hasil analisis menggunakan pendekatan statistik dan pembelajaran mesin. Peserta dikenalkan pada teknik pengujian performa, interpretasi hasil, serta penyusunan laporan analitik yang komunikatif. Proses pembelajaran dilengkapi dengan proyek aplikatif agar peserta mampu menerapkan konsep secara nyata dan menarik kesimpulan berbasis data secara objektif. Fondasi ini mendukung pengembangan kemampuan analitik yang relevan bagi kebutuhan bisnis dan riset modern (Han, Kamber, & Pei, 2022).

OBJECTIVES

1. Memahami konsep dasar data science dan peran data mining dalam pengambilan keputusan
2. Memahami teknik akuisisi, persiapan, dan eksplorasi data untuk analisis lebih lanjut
3. Menguasai teknik pemodelan machine learning dasar, termasuk regresi, klasifikasi, dan clustering
4. Memahami cara mengevaluasi kinerja model machine learning dengan metrik yang sesuai
5. Mampu mengimplementasikan teknik data mining dengan Python dan pustaka pendukungnya

AUDIENCE

1. Data Analyst
2. Data Scientist
3. Machine Learning Engineer
4. Software Developer

PREREQUISITES

1. Python Fundamentals

CONTENT

1. Introduction to Data Science and Decision Making

1.1 Python and Data Science
1.2 The Data Science Pipeline
1.3 Overview of the Contents

2. Python Installation and Libraries for Data Science

2.1 Installation and Setup
2.2 Datasets
2.3 Python Libraries for Data Science

3. Review of Python for Data Science

3.1 Working with Numbers and Logic
3.2 String Operations
3.3 Dealing with Conditional Statements & Iterations
3.4 Creation and Use of Python Functions
3.5 Data Storage

4. Data Acquisition

4.1 Types of Data
4.2 Loading Data into Memory
4.3 Sampling Data
4.4 Reading from Files
4.5 Getting Data from the Web

5. Data Preparation (Preprocessing)

5.1 Pandas for Data Preparation
5.2 Pandas Data Structures
5.3 Putting Data Together
5.4 Data Transformation
5.5 Selection of Data

6. Exploratory Data Analysis

6.1 Revealing Structure of Data
6.2 Plots and Charts
6.3 Testing Assumptions about Data
6.4 Selecting Important Features/Variables

7. Data Modeling and Evaluation using Machine Learning

7.1 Important Statistics for Data Science
7.2 Data Distributions
7.3 Basic Machine Learning Terminology
7.4 Supervised Learning: Regression
7.5 Supervised Learning: Classification
7.6 Unsupervised Learning
7.7 Evaluating Performance of the Trained Model

8. Interpretation and Reporting of Findings

8.1 Confusion Matrix
8.2 Receiver Operating Characteristics (ROC) Curve
8.3 Precision-Recall Curve
8.4 Regression Metrics

9. Data Science Projects

9.1 Regression
9.2 Classification
9.3 Face Recognition

10. Key Insights and Further Avenues

10.1 Key Insights
10.2 Data Science Resources
10.3 Challenges