Algoritma Data Science

Buku ajar ini berisi tentang pengolahan algoritma data science, tujuan yang diharapkan penulis agar pembaca mampu memahami dan melakukan pengembangan model berbasis data dengan mengikuti suatu metodologi algoritma data science, objektif bisnis, teknis dan rencana projek data science, teknik mengumpulkan data, menganalisis data, menentukan objek atau memilah data, membersihkan data, mengkonstruksi data, membangun model dan dapat melakukan deployment model. Selain itu di dalam buku ini diberikan contoh studi kasus dengan menggunakan metodologi Cross Industry Standard Process For Data Mining (CRISP-DM) menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM), ANN (Artificial Neural Networks), Gradient Boosting Regressor, Decision Tree dan Random Forest dengan bahasa pemrograman python.