Kursus/Jasa Python | “Pengembangan Sistem Web Scraping untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Python dan NLP”

Berikut adalah silabus untuk “Pengembangan Sistem Web Scraping untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Python dan NLP”:

Bagian 1: Dasar-Dasar Web Scraping dan Pengantar Python (Sesi 1–10)

1. Sesi 1: Pengenalan Web Scraping dan Aplikasi dalam Analisis Data
2. Sesi 2: Pengantar Python untuk Web Scraping (struktur data, operasi dasar)
3. Sesi 3: Instalasi Library Web Scraping (Requests, BeautifulSoup, Selenium)
4. Sesi 4: Teknik Dasar Web Scraping Menggunakan Requests dan BeautifulSoup
5. Sesi 5: Mengenal Struktur HTML dan Cara Menavigasi DOM
6. Sesi 6: Scraping Data Statis dari Website (contoh kasus sederhana)
7. Sesi 7: Teknik Scraping Data Dinamis Menggunakan Selenium
8. Sesi 8: Penanganan Data Besar dan Batching dalam Web Scraping
9. Sesi 9: Penanganan Masalah (Captcha, Rate Limiting, Proxy)
10. Sesi 10: Studi Kasus: Scraping Data dari Situs E-Commerce (Misal, Review Produk)

Bagian 2: Penyimpanan Data dan Preprocessing (Sesi 11–20)

11. Sesi 11: Penyimpanan Data yang Diambil Menggunakan Pandas dan CSV
12. Sesi 12: Menyimpan Data di Database (MySQL atau MongoDB)
13. Sesi 13: Mengorganisir Data dan Manajemen File
14. Sesi 14: Pengenalan Teknik Preprocessing Data untuk Teks
15. Sesi 15: Tokenisasi, Stop Word Removal, dan Stemming
16. Sesi 16: Teknik Lanjutan: Lemmatization dan Named Entity Recognition
17. Sesi 17: Pembersihan Data Teks dari Noise (emoji, URL, tanda baca)
18. Sesi 18: Teknik Pra-pemrosesan Spesifik untuk Analisis Sentimen
19. Sesi 19: Penanganan Missing Values dan Duplikasi Data
20. Sesi 20: Visualisasi Data Awal dengan Word Clouds dan Frekuensi Kata

Bagian 3: Pengenalan NLP dan Analisis Sentimen (Sesi 21–30)

21. Sesi 21: Pengantar Natural Language Processing (NLP) dengan Python
22. Sesi 22: Library NLP: NLTK, SpaCy, dan TextBlob
23. Sesi 23: Konsep Dasar Sentiment Analysis dan Aplikasinya
24. Sesi 24: Teknik Analisis Sentimen Menggunakan TextBlob
25. Sesi 25: Analisis Sentimen Menggunakan VADER
26. Sesi 26: Studi Kasus: Analisis Sentimen Manual dari Data Teks
27. Sesi 27: Pengenalan Algoritma Machine Learning untuk Analisis Sentimen
28. Sesi 28: Implementasi Model Naive Bayes untuk Sentimen
29. Sesi 29: Implementasi Model SVM untuk Analisis Sentimen
30. Sesi 30: Pengujian dan Evaluasi Model: Precision, Recall, F1-Score

Bagian 4: Pembangunan Sistem Web Scraping Terpadu dengan Analisis Sentimen (Sesi 31–40)

31. Sesi 31: Mengintegrasikan Modul Web Scraping dengan Modul Analisis Sentimen
32. Sesi 32: Mengotomatisasi Proses Scraping dan Analisis Sentimen
33. Sesi 33: Penggunaan API untuk Menyimpan dan Mengambil Data Scraped
34. Sesi 34: Pembangunan User Interface (UI) Dasar Menggunakan Flask
35. Sesi 35: Menampilkan Hasil Sentimen dan Visualisasi Data di UI
36. Sesi 36: Deployment Sistem di Server atau Cloud
37. Sesi 37: Mengelola Logging dan Error Handling untuk Sistem Scraping
38. Sesi 38: Menangani Peningkatan Skala (Scalability) dan Optimasi Kinerja
39. Sesi 39: Pengujian Sistem secara Menyeluruh dan Penyesuaian Akhir
40. Sesi 40: Review Proyek dan Presentasi Sistem Final

Silabus ini dirancang untuk membangun pemahaman mulai dari dasar-dasar web scraping hingga implementasi NLP untuk analisis sentimen, berakhir dengan pembangunan sistem yang siap digunakan.