Kursus Data Science Machine Learning: Analisis Sentimen Media Sosial Menggunakan Algoritma Natural Language Processing (NLP) untuk Prediksi Tren Konsumen

Berikut adalah untuk topik “Analisis Sentimen Media Sosial Menggunakan Algoritma Natural Language Processing (NLP) untuk Prediksi Tren Konsumen” :

Sesi 1: Pengantar Analisis Sentimen dan NLP

• Definisi dan konsep dasar analisis sentimen

• Pengantar Natural Language Processing (NLP)

• Aplikasi analisis sentimen di dunia nyata

Sesi 2: Pengumpulan Data dari Media Sosial

• Sumber data sosial: Twitter, Facebook, Instagram

• Menggunakan API untuk mengumpulkan data (contoh: Twitter API)

• Teknik web scraping untuk media sosial

Sesi 3: Preprocessing Data Teks

• Teknik preprocessing: tokenisasi, stop words, stemming, dan lemmatization

• Menggunakan pustaka Python: NLTK, spaCy, atau TextBlob

• Kasus praktik pada dataset media sosial

Sesi 4: Exploratory Data Analysis (EDA) pada Teks

• Visualisasi teks: Wordclouds, grafik distribusi

• Analisis statistik dasar pada data teks

• Menemukan pola awal dari data sosial

Sesi 5: Pembersihan Data Media Sosial

• Deteksi dan penanganan noise, spam, dan outliers

• Normalisasi teks

• Filtering berdasarkan kata kunci atau topik

Sesi 6: Representasi Teks – Bag of Words (BoW)

• Konsep Bag of Words (BoW)

• Implementasi BoW pada dataset media sosial

• Kekurangan dari pendekatan BoW

Sesi 7: Representasi Teks – TF-IDF

• Konsep Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)

• Implementasi TF-IDF pada dataset

• Perbandingan BoW dengan TF-IDF

Sesi 8: Word Embeddings (Word2Vec dan GloVe)

• Pengantar Word2Vec dan GloVe