Topic 3: Process in Data Mining

Sub-topic Process in Data Mining adalah pelatihan yang menitikberatkan pada proses utama dalam Data Mining. Peserta akan dipandu untuk memahami secara mendalam langkah-langkah sistematis dalam melakukan penambangan data, mulai dari pemilihan data yang relevan, preprocessing untuk membersihkan dan mempersiapkan data, penerapan algoritma Data Mining, hingga evaluasi dan interpretasi hasil analisis. Kursus ini dirancang untuk memberikan pemahaman praktis dan keterampilan teknis dalam menerapkan proses Data Mining secara efektif, sehingga peserta dapat menghasilkan wawasan yang berharga dari data untuk mendukung keputusan strategis dan inovasi dalam berbagai konteks industri dan akademis. 

Capaian Pembelajaran:

Peserta dapat memahami proses dalam data mining mulai dari input, proses dalam bentuk data integration, dimension reduction, pattern discovery, pattern evaluation, pattern interpretation, pattern visualization, dan output sebagai bahan decision making.

Pokok Bahasan:

1) Proses data mining meliputi data selection, data preprocessing, data transformation, data mining, evaluation
2) Data pre-processing (data integration, normalization, feature selection, dimension reduction)
3) Data mining (pattern discovery, association & correlation, classification, clustering)
4) Post-processing (pattern evaluation, pattern selection, pattern interpretation, pattern visualization)

Metode Belajar:

1. a) Menyimak dengan baik materi yang disampaikan mengenai Proses data mining, Data pre-processing, Post-processing.
2. b) Mengerjakan kuis untuk memastikan pemahaman yang mendalam.