Text

Data Sains

---

Buku ini mencakup berbagai topik dan teknik data sains untuk memberikan pemahaman yang komprehensif tentang bidang ini dan penerapannya kepada pembaca. Pembahasan buku diawali dengan pengenalan data sains. Buku ini juga membahas metode-metode yang digunakan dalam data sains seperti metode regresi, decision tree, clustering, dan association rule learning. Metode regresi merupakan metode statistik yang dapat memodelkan dan memprediksi hubungan antar variabel. Metode decision tree akan membahas konstruksi pohon keputusan, interpretasi hasil, dan penerapannya dalam proses pengambilan keputusan. Metode clustering akan mempelajari berbagai algoritme pengelompokan, mempelajari cara mengidentifikasi pola dan pengelompokan dalam data, serta memahami penerapan analisis pengelompokan. Metode association rule learning akan mengeksplorasi domain yang menarik untuk menemukan asosiasi yang bermakna dalam kumpulan data besar. Pembaca akan mendapatkan wawasan tentang teknik pembelajaran aturan asosiasi, mengungkap hubungan tersembunyi dan menerapkannya pada skenario dunia nyata. Pengembangan model akan membahas tentang pengembangan dan evaluasi model prediktif. Pembaca akan belajar tentang pemilihan model, evaluasi kinerja, dan praktik terbaik untuk membuat model yang kuat dan akurat. Buku ini diakhiri dengan analisis data statistik menggunakan R yang memperkenalkan pembaca pada analisis statistik menggunakan R, bahasa pemrograman populer dalam ilmu data. Melalui contoh-contoh praktis, pembaca akan mengembangkan keterampilan dalam manipulasi data, visualisasi, dan analisis statistik menggunakan R.

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

507.2 BON D

Penerbit

Yogyakarta : Nuta Media., 2023

Deskripsi Fisik

123 + vii hlm.; 24 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

978-623-8126-91-0

Klasifikasi

507.2

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

sains

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar