Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia
Kursus R Studio

Kursus/Jasa R Studio | “Strategi Web Scraping dengan R Studio untuk Analisis Sentimen Ulasan Produk di Platform E-Commerce”

Berikut adalah silabus “Strategi Web Scraping dengan R Studio untuk Analisis Sentimen Ulasan Produk di Platform E-Commerce”:

Sesi 1-5: Pengenalan Web Scraping dan R Studio

  1. Sesi 1: Pengenalan Web Scraping: Konsep, Tujuan, dan Manfaat
    • Apa itu web scraping?
    • Regulasi dan etika web scraping
    • Penggunaan web scraping dalam analisis bisnis dan penelitian
  2. Sesi 2: Dasar-dasar R Studio
    • Pengenalan R dan R Studio
    • Instalasi dan pengaturan lingkungan kerja
    • Navigasi antarmuka R Studio
  3. Sesi 3: Pengenalan Dataframe di R
    • Struktur data di R
    • Manipulasi dataframe
    • Membaca data dari berbagai sumber (CSV, JSON)
  4. Sesi 4: Pengantar Web Scraping dengan R
    • Library yang digunakan: rvest, httr, xml2
    • Teknik dasar web scraping di R
  5. Sesi 5: Studi Kasus: Memahami Struktur HTML Situs Web
    • Elemen-elemen dasar HTML
    • Mengidentifikasi elemen yang ingin diambil dari situs ulasan produk

Sesi 6-10: Web Scraping Lanjutan dengan R

  1. Sesi 6: Navigasi dan Pengambilan Data dari Situs E-Commerce
    • Mengambil data produk dan ulasan pengguna
    • Teknik scraping halaman yang terstruktur
  2. Sesi 7: Scraping Data Dinamis Menggunakan JavaScript dan R
    • Mengambil data dari situs berbasis JavaScript
    • Menggunakan RSelenium untuk scraping situs yang dinamis
  3. Sesi 8: Mengelola Pagination dalam Web Scraping
    • Mengambil data dari beberapa halaman
    • Teknik scraping untuk website dengan pagination
  4. Sesi 9: Scraping Data dari API E-Commerce
    • Pengenalan API
    • Memanggil API dengan httr untuk mengambil data ulasan produk
  5. Sesi 10: Scraping Data Gambar dan Meta Data
    • Mengambil URL gambar produk
    • Mengambil meta data seperti rating, tanggal, dan kata kunci

Sesi 11-15: Pembersihan dan Pra-Pemrosesan Data

  1. Sesi 11: Pengenalan Pra-Pemrosesan Data
    • Pentingnya pembersihan data
    • Teknik dasar pembersihan data di R
  2. Sesi 12: Mengatasi Data yang Hilang dan Duplikasi
    • Menangani missing data
    • Menghapus atau menggabungkan data yang duplikat
  3. Sesi 13: Normalisasi dan Transformasi Data
    • Mengubah teks menjadi format yang lebih mudah diolah
    • Tokenization dan stemming dalam analisis teks
  4. Sesi 14: Pembuatan Tabel Data untuk Analisis Sentimen
    • Menyusun data ulasan produk yang siap dianalisis
    • Menyiapkan variabel untuk analisis
  5. Sesi 15: Studi Kasus: Pembersihan Data Ulasan Produk E-Commerce
    • Praktik langsung membersihkan dataset ulasan produk

Sesi 16-20: Pengenalan Analisis Sentimen

  1. Sesi 16: Dasar-dasar Analisis Sentimen
    • Apa itu analisis sentimen?
    • Pengenalan terhadap pendekatan lexicon-based dan machine learning
  2. Sesi 17: Teknik Lexicon-Based Sentiment Analysis di R
    • Penggunaan syuzhet, textdata, dan tidytext untuk analisis sentimen
    • Menghitung sentimen positif, negatif, dan netral
  3. Sesi 18: Visualisasi Sentimen dengan Wordcloud dan Histogram
    • Membuat wordcloud dari kata-kata dalam ulasan produk
    • Menganalisis distribusi sentimen menggunakan histogram
  4. Sesi 19: Analisis Sentimen Menggunakan Pendekatan Machine Learning
    • Pengenalan model machine learning untuk analisis sentimen
    • Menggunakan caret untuk memodelkan sentimen
  5. Sesi 20: Studi Kasus: Analisis Sentimen Produk Populer di E-Commerce
    • Analisis sentimen produk spesifik berdasarkan dataset yang sudah di-scrape

Sesi 21-25: Pengembangan Model Analisis Sentimen

  1. Sesi 21: Membangun Model Sentimen dengan Naive Bayes
    • Implementasi Naive Bayes untuk analisis sentimen
    • Evaluasi model dengan metrik akurasi dan confusion matrix
  2. Sesi 22: Pembangunan Model Sentimen dengan SVM (Support Vector Machine)
    • Penerapan algoritma SVM pada data ulasan produk
    • Perbandingan hasil antara Naive Bayes dan SVM
  3. Sesi 23: Implementasi Deep Learning untuk Analisis Sentimen
    • Pengenalan deep learning dalam analisis teks
    • Implementasi neural networks di R
  4. Sesi 24: Optimasi Model Analisis Sentimen
    • Teknik optimasi model: cross-validation, hyperparameter tuning
    • Evaluasi hasil model yang dioptimalkan
  5. Sesi 25: Studi Kasus: Membangun Pipeline Analisis Sentimen dari Web Scraping
    • Praktik lengkap membangun pipeline web scraping hingga analisis sentimen

Sesi 26-30: Penelitian, Pengujian, dan Pelaporan Hasil

  1. Sesi 26: Menangani Volume Data Besar dalam Web Scraping
    • Optimasi proses scraping untuk data yang besar
    • Mengatasi keterbatasan memori dan waktu eksekusi
  2. Sesi 27: Pengujian Model Analisis Sentimen terhadap Produk Baru
    • Mengaplikasikan model pada dataset ulasan produk terbaru
    • Menilai performa model di data real-time
  3. Sesi 28: Pembuatan Laporan dan Interpretasi Hasil Analisis
    • Penyusunan laporan hasil analisis sentimen
    • Interpretasi hasil yang sesuai dengan kebutuhan bisnis
  4. Sesi 29: Visualisasi Hasil Analisis Sentimen
    • Membuat visualisasi berbasis R untuk laporan akhir
    • Dashboard untuk presentasi hasil analisis sentimen
  5. Sesi 30: Diskusi dan Evaluasi Akhir
    • Diskusi akhir tentang hasil analisis sentimen
    • Evaluasi seluruh proses scraping, pembersihan, hingga analisis
KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

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 …

Kursus Pelatihan Training Unreal Engine

Kursus/Pelatihan Unreal Engine | Training Unreal Engine Master Class Selama 3 Hari

Silabus Unreal Engine Master Class (3 Hari, 09:00 – 16:00, Istirahat 12:00 – 13:00) Hari …

Tinggalkan Balasan

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