• Dasar Data Science : Dari Teori Ke Praktik

    Dasar Data Science : Dari Teori Ke Praktik

    • Dedy Rahman Wijaya
    • Deepublish
    • 2024
    • 978-623-02-7986-7
    Sinopsis

    Buku ini terdiri dari sejumlah bab, memberikan pengantar mendalam tentang Data Science dan Machine Learning. Bab pertama membahas definisi Data Science, yang didefinisikan sebagai manajemen dan analisis kumpulan data untuk ekstraksi informasi yang bermanfaat dan pemahaman domain sistem yang menghasilkan data. Tujuan utama Data Science adalah mendukung pengambilan keputusan dengan mengeksplorasi, menganalisis, dan mengekstraksi informasi dari berbagai jenis data. Buku ini juga menyertakan latihan soal pada setiap bab untuk memfasilitasi pemahaman dan penerapan konsep-konsep yang telah diajarkan. Terakhir, metrik evaluasi, Grid Search untuk tuning model, dan Cross Validation dijelaskan dalam bab terakhir, memberikan pembaca wawasan mendalam tentang penilaian dan peningkatan model Machine Learning.

    Kata Kunci
    Tersedia di Perpustakaan Kampus:
    • Solo, Purwokerto, Tegal
    Silahkan Login untuk dapat Melakukan Peminjaman Online
Kode Buku : 260856
Kode Klasifikasi : 005.74
Judul Buku : Dasar Data Science : Dari Teori Ke Praktik
Edisi : -
Penulis : Dedy Rahman Wijaya
Penerbit : Deepublish
Bahasa : Bahasa Indonesia
Tahun : 2024
ISBN : 978-623-02-7986-7
Tajuk Subjek : Data Science,Analisis Data
Deskripsi : x, 112hal; 15.5×23 cm
Eksemplar : 9
Stok : 9
Petugas : Ari Budyaningrum
Buku ini terdiri dari sejumlah bab, memberikan pengantar mendalam tentang Data Science dan Machine Learning. Bab pertama membahas definisi Data Science, yang didefinisikan sebagai manajemen dan analisis kumpulan data untuk ekstraksi informasi yang bermanfaat dan pemahaman domain sistem yang menghasilkan data. Tujuan utama Data Science adalah mendukung pengambilan keputusan dengan mengeksplorasi, menganalisis, dan mengekstraksi informasi dari berbagai jenis data. Buku ini juga menyertakan latihan soal pada setiap bab untuk memfasilitasi pemahaman dan penerapan konsep-konsep yang telah diajarkan. Terakhir, metrik evaluasi, Grid Search untuk tuning model, dan Cross Validation dijelaskan dalam bab terakhir, memberikan pembaca wawasan mendalam tentang penilaian dan peningkatan model Machine Learning.
Terkait Subjek Buku yang sama