Programming

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)

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

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

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

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

  1. Sesi 31: Mengintegrasikan Modul Web Scraping dengan Modul Analisis Sentimen
  2. Sesi 32: Mengotomatisasi Proses Scraping dan Analisis Sentimen
  3. Sesi 33: Penggunaan API untuk Menyimpan dan Mengambil Data Scraped
  4. Sesi 34: Pembangunan User Interface (UI) Dasar Menggunakan Flask
  5. Sesi 35: Menampilkan Hasil Sentimen dan Visualisasi Data di UI
  6. Sesi 36: Deployment Sistem di Server atau Cloud
  7. Sesi 37: Mengelola Logging dan Error Handling untuk Sistem Scraping
  8. Sesi 38: Menangani Peningkatan Skala (Scalability) dan Optimasi Kinerja
  9. Sesi 39: Pengujian Sistem secara Menyeluruh dan Penyesuaian Akhir
  10. 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.

Related Articles

Tinggalkan Balasan

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

Back to top button