Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia
Kursus Machine Learning
Kursus Machine Learning

Kursus/Jasa Machine Learning | Penerapan Natural Language Processing untuk Analisis Sentimen Media Sosial Menggunakan Python

Berikut Silabus 40 Sesi: Penerapan Natural Language Processing untuk Analisis Sentimen Media Sosial Menggunakan Python

Pendahuluan (Sesi 1–5)

  1. Pengantar NLP dan Analisis Sentimen
    • Definisi NLP dan peranannya dalam analisis sentimen
    • Studi kasus analisis sentimen media sosial
    • Tools yang digunakan: Python, Jupyter Notebook, Pandas, NLTK, TextBlob, Scikit-learn
  2. Dasar-dasar Python untuk NLP
    • Struktur data Python: list, dictionary, string
    • Manipulasi data dengan Pandas
    • Pengantar penggunaan NumPy
  3. Memahami Data Media Sosial
    • Tipe data pada media sosial (teks, metadata)
    • Struktur data dari Twitter, Instagram, dan Facebook
    • Dataset populer untuk analisis sentimen
  4. Pengumpulan Data Media Sosial
    • Web scraping dasar menggunakan BeautifulSoup
    • Penggunaan API media sosial (Twitter API, Facebook Graph API)
    • Etika dan legalitas pengumpulan data
  5. Pembersihan Data Teks
    • Teknik pembersihan data: lowercasing, stopwords removal, stemming, dan lemmatization
    • Implementasi pembersihan teks dengan NLTK dan SpaCy
    • Studi kasus: Membersihkan data dari tweet mentah

Dasar-dasar NLP (Sesi 6–10)

  1. Tokenisasi dan Representasi Kata
    • Definisi tokenisasi
    • Penggunaan tokenizer di NLTK dan SpaCy
    • Studi kasus: Tokenisasi data tweet
  2. Representasi Teks: Bag-of-Words
    • Konsep Bag-of-Words (BoW)
    • Membuat vektor teks menggunakan BoW dengan Scikit-learn
    • Visualisasi hasil representasi teks
  3. Representasi Teks: TF-IDF
    • Konsep TF-IDF
    • Implementasi TF-IDF dengan Scikit-learn
    • Studi kasus: TF-IDF pada data ulasan media sosial
  4. Representasi Teks: Word Embeddings
    • Konsep Word2Vec, GloVe, dan FastText
    • Implementasi embedding dengan Gensim
    • Studi kasus: Visualisasi embedding dengan PCA
  5. Analisis Eksplorasi Data (EDA)
    • Analisis distribusi kata dan frekuensi
    • Pembuatan word cloud untuk data sentimen
    • Identifikasi outlier dalam data teks

Analisis Sentimen Dasar (Sesi 11–15)

  1. Pengantar Analisis Sentimen
    • Definisi dan pendekatan analisis sentimen
    • Metode berbasis leksikon vs berbasis machine learning
  2. Analisis Sentimen Berbasis Leksikon
    • Menggunakan TextBlob untuk analisis sentimen
    • Studi kasus: Sentimen analisis pada dataset Twitter
  3. Pengantar Machine Learning untuk Analisis Sentimen
    • Konsep supervised learning
    • Pembagian data: train-test split
    • Studi kasus dengan Scikit-learn
  4. Model Sentimen dengan Logistic Regression
    • Implementasi logistic regression untuk analisis sentimen
    • Evaluasi model: Confusion matrix, accuracy, precision, recall
  5. Model Sentimen dengan Naive Bayes
    • Penggunaan Multinomial Naive Bayes untuk analisis sentimen
    • Studi kasus: Membandingkan Logistic Regression dan Naive Bayes

Pengembangan Model Machine Learning (Sesi 16–25)

  1. Feature Engineering untuk Analisis Sentimen
    • Pembuatan fitur custom
    • Menggunakan n-grams untuk meningkatkan performa model
  2. Evaluasi dan Optimasi Model
    • Evaluasi model dengan cross-validation
    • Hyperparameter tuning menggunakan GridSearchCV
  3. Penerapan SVM untuk Analisis Sentimen
    • Implementasi Support Vector Machines (SVM)
    • Studi kasus: Perbandingan SVM dengan model lain
  4. Penerapan Random Forest untuk Analisis Sentimen
    • Implementasi Random Forest
    • Analisis hasil dan pentingnya fitur
  5. Studi Kasus: Membandingkan Model ML
    • Membandingkan Logistic Regression, Naive Bayes, SVM, dan Random Forest
    • Metrik kinerja model: F1-score, ROC-AUC
  6. Penggunaan Deep Learning untuk Analisis Sentimen
    • Pengantar deep learning dan neural networks
    • Framework: TensorFlow dan Keras
  7. Model Sentimen dengan RNN
    • Penggunaan RNN untuk analisis sentimen
    • Studi kasus: Dataset ulasan produk
  8. Model Sentimen dengan LSTM
    • Implementasi LSTM untuk analisis sentimen
    • Evaluasi dan interpretasi model
  9. Model Sentimen dengan BERT
    • Pengantar BERT dan pre-trained models
    • Implementasi analisis sentimen dengan Hugging Face Transformers
  10. Studi Kasus: Menggunakan BERT untuk Dataset Twitter
    • Fine-tuning BERT untuk analisis sentimen
    • Evaluasi performa model BERT

Implementasi dan Deployment (Sesi 26–40)

  1. Persiapan Data untuk Deployment
    • Membuat pipeline untuk preprocessing dan prediksi
    • Studi kasus: Membuat pipeline Scikit-learn
  2. Membangun API untuk Analisis Sentimen
    • Penggunaan Flask untuk membuat API analisis sentimen
    • Endpoint untuk menerima data mentah dan mengembalikan hasil prediksi
  3. Penggunaan Streamlit untuk Aplikasi Sentimen
    • Membuat dashboard interaktif dengan Streamlit
    • Visualisasi hasil analisis sentimen
  4. Pengolahan Data Media Sosial Secara Real-Time
    • Integrasi API Twitter untuk pengambilan data real-time
    • Streaming data untuk analisis sentimen
  5. Studi Kasus: Real-Time Sentiment Analysis
    • Implementasi end-to-end analisis sentimen real-time
    • Dashboard untuk memantau hasil secara langsung
  6. Pengolahan Data Multibahasa
    • Tantangan analisis sentimen multibahasa
    • Menggunakan model multilingual seperti mBERT
  7. Evaluasi Model dan Interpretasi Hasil
    • Membandingkan performa model
    • Analisis error dan langkah perbaikan
  8. Keamanan dan Optimasi API
    • Menangani input yang tidak valid
    • Optimasi performa API
  9. Penerapan Analisis Sentimen untuk Studi Kasus Nyata
    • Studi kasus: Analisis sentimen untuk kampanye pemasaran
    • Studi kasus: Monitoring persepsi publik terhadap merek
  10. Deployment Aplikasi di Cloud
    • Menggunakan Heroku atau AWS untuk deployment aplikasi
    • Deployment aplikasi berbasis Flask atau Streamlit
  11. Monitoring dan Pemeliharaan Aplikasi
    • Menangani error pada aplikasi yang telah dideploy
    • Pembaruan model secara berkala
  12. Penggunaan Analisis Sentimen untuk Visualisasi
    • Membuat heatmap dan grafik tren sentimen
    • Studi kasus: Tren sentimen pada media sosial selama acara besar
  13. Konsolidasi Proyek
    • Membuat laporan akhir proyek
    • Presentasi hasil analisis sentimen
  14. Diskusi dan Studi Kasus Tambahan
    • Pembahasan masalah umum dalam analisis sentimen
    • Diskusi dan brainstorming untuk aplikasi lainnya
  15. Penutupan dan Evaluasi
    • Refleksi pembelajaran
    • Evaluasi hasil proyek dan saran perbaikan
KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Kursus Pelatihan Training Pemrograman Web

Kursus/Pelatihan Pemrograman Web | Training Pemrograman Web Master Class Selama 3 Hari

Silabus Master Class Pemrograman Web (3 Hari, 9:00 – 16:00) ⏳ Durasi: 3 Hari Jam: …

Kursus Pelatihan Training Android Studio

Kursus/Pelatihan Android Studio | Training Android Studio Class Selama 3 Hari

Berikut adalah silabus Android Studio Master Class selama 3 hari (09:00 – 16:00) dengan waktu …

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *