Penggunaan Python dalam Analisis Sentimen

Pada pelajaran ini, kamu akan belajar tentang pendahuluan penggunaan Python dalam analisis sentimen.

Pada pelajaran ini, kamu akan belajara tentang dasar analisis sentimen dengan Python. Materi dalam pelajaran ini mencakup jenis-jenis sentimen, tantangan dalam analisis sentimen, peran analisis sentimen dalam konteks moderen, tahapan analisis sentimen serta pendekatan analisis sentimen.

Pada pelajaran ini, kamu akan belajar bagaimana mempersiapkan lingkungan pengembangan untuk analisis sentimen menggunakan Python. Materi dalam pelajaran ini mencakup instalasi Python 3 dan beberapa pustakan pendukung sepert TextBlob dan Vender.

Pada pelajaran ini, kamu akan belajar tentang tahap pre-processing data untuk analisis sentimen. Materi dalam pelajaran ini mencakup tokenisasi, pembersihan teks, case folding, menghapus stopwords, stemming atau lemmatization serta pembentukan fitur.

Pada pelajaran ini, kamu akan belajar tentang pendekatan analisis sentimen dengan rule-based. Materi dalam pelajaran ini, mencakup pembahasan tentang library pendukung seperti TextBlob dan Vader untu analisis sentimen serta studi kasus analisis sentimen pada teks tertentu.

Pelajaran ini merangkum setiap materi pada modul Penggunaan Python dalam Analisis Sentimen secara singkat. Kamu bisa menggunakan modul ini untuk merefresh semua materi yang telah dipelajari pada modul Penggunaan Python dalam Analisis Sentimen.

Pada quiz ini, kamu perlu menjawab beberapa pertanyaan pilihan ganda untuk menguji pemahaman kamu tentang materi Penggunaan Python dalam Analisis Sentimen. Pertanyaan quiz mencakup materi dasar analisis sentimen serta pendekatan analisis sentimen menggunakan rule based.

Pada tugas programming ini, kamu harus menyelesaikan beberapa permasalah pemrograman terkait dengan Penggunaan Python dalam Analisis Sentimen. Untuk menyelesaikan pertanyaan tersebut, kamu perlu membuat program sesuai dengan materi yang telah diberikan. Fungsi tugas programming adalah untuk menerapkan ilmu yang telah kamu pelajari dalam modul ini.