Analisis Sentimen: Menggunakan Data Teks untuk Menilai Opini dan Sentimen
Pelatihan ini bertujuan untuk memberikan pemahaman dan keterampilan praktis dalam melakukan analisis sentimen menggunakan data teks. Peserta akan belajar teknik-teknik dasar dan lanjut untuk menilai opini dan sentimen dari berbagai sumber data teks seperti media sosial, ulasan produk, dan lainnya.
| Penanggung Jawab | Administrator |
|---|---|
| Terakhir diperbarui | 14/08/2024 |
| Waktu Penyelesaian | 3 jam 45 menit |
| Anggota | 1 |
Share Kursus Ini
Bagikan Link
Share di Social Media
Share melalui Email
Silakan login untuk membagikan ini Analisis Sentimen: Menggunakan Data Teks untuk Menilai Opini dan Sentimen dengan email.
What you will learn
- Definisi dan pentingnya analisis sentimen
- Kasus penggunaan dan aplikasi analisis sentimen
- Tantangan dan masalah dalam analisis sentimen
- Sumber data teks dan teknik pengumpulan
- Teknik pra-pemrosesan:tokenization, stemming, lemmatization, dan stop-word removal
- Representasi data teks menggunakan metode seperti Bag-of-Words (BoW) dan TF-IDF
- Pendekatan berbasis kamus (lexicon-based)
- Pendekatan berbasis machine learning
- Menggunakan alat yang tersedia seperti NLTK, TextBlob, dan VADER
- Pendekatan berbasis deep learning
- Penggunaan model pre-trained seperti BERT untuk analisis sentimen
- Penanganan data teks tidak terstruktur dan kompleks
- Teknik visualisasi menggunakan alat seperti Matplotlib, Seaborn, dan Plotly
- Menyusun laporan hasil analisis sentimen
- Menyampaikan hasil analisis untuk pengambilan keputusan bisnis
Program Structure
-
Pengenalan Analisis Sentimen3 Lessons · 45 mnt
-
Definisi dan pentingnya analisis sentimen
-
Kasus penggunaan dan aplikasi analisis sentimen
-
Tantangan dan masalah dalam analisis sentimen
-
-
Pengumpulan dan Pra-pemrosesan Data Teks3 Lessons · 45 mnt
-
Sumber data teks dan teknik pengumpulan
-
Teknik pra-pemrosesan: tokenization, stemming, lemmatization, dan stop-word removal
-
Representasi data teks menggunakan metode seperti Bag-of-Words (BoW) dan TF-IDF
-
-
Teknik Dasar Analisis Sentimen3 Lessons · 45 mnt
-
Pendekatan berbasis kamus (lexicon-based)
-
Pendekatan berbasis machine learning
-
Menggunakan alat yang tersedia seperti NLTK, TextBlob, dan VADER
-
-
Teknik Lanjut Analisis Sentimen3 Lessons · 45 mnt
-
Pendekatan berbasis deep learning
-
Penggunaan model pre-trained seperti BERT untuk analisis sentimen
-
Penanganan data teks tidak terstruktur dan kompleks
-
-
Visualisasi dan Interpretasi Hasil3 Lessons · 45 mnt
-
Teknik visualisasi menggunakan alat seperti Matplotlib, Seaborn, dan Plotly
-
Menyusun laporan hasil analisis sentimen
-
Menyampaikan hasil analisis untuk pengambilan keputusan bisnis
-
About the course
Pelatihan ini bertujuan untuk memberikan pemahaman dan keterampilan praktis dalam melakukan analisis sentimen menggunakan data teks. Peserta akan belajar teknik-teknik dasar dan lanjut untuk menilai opini dan sentimen dari berbagai sumber data teks seperti media sosial, ulasan produk, dan lainnya.
Pada pelatihan ini Anda akan mempelajari:
- Memahami konsep dasar dan pentingnya analisis sentimen.
- Mengenal alat dan teknik untuk mengumpulkan dan memproses data teks.
- Menggunakan metode statistik dan machine learning untuk analisis sentimen.
- Melakukan visualisasi hasil analisis sentimen.
- Menginterpretasi dan mengkomunikasikan hasil analisis untuk pengambilan keputusan.
Metode pembelajaran dilaksanakan melalui:
- Ceramah interaktif
- Studi kasus
- Praktik langsung menggunakan alat dan teknik terbaru
- Diskusi kelompok dan sesi tanya jawab
Requirements
Tidak ada persyaratan khusus untuk mengikuti pelatihan ini.
Who should take this course
Analis Data, Ilmuwan Data, Mahasiswa, Peneliti, dan Profesional IT yang tertarik dalam analisis data teks dan penggalian opini.