Pada kesempatan kali ini meroketers akan sharing tentang buku panduan Belajar Machine Learning dengan bahasa pemrograman python yang dapat mudah di ikuti oleh pemula yang baru belajar dan ingin tau seputar bahasa pemrograman python secara mendalam. buku ini di susun dengan materi yang sudah di rancang untuk mudah di pahami dan di ikuti oleh pemula baik yang sebelumnya belum pernah ngoding hingga yang sudah punya pengalaman ngoding. buku ini membedah dari filosofi dasar python sampai pembelajaran machine learning. dalam buku ini juga telah tersedia latihan – latihan yang dapat diikuti untuk memperkuat pemahaman, dan harapannya selain menambah pengetahuan, buku ini juga dapat memberikan rasa percaya diri bahwa para pembaca memiliki pemahaman terhadap bahasa pemrograman python.
Daftar Isi: Buku Pembelajaran Python Komprehensif
Pengantar: Selamat Datang di Dunia Python:
Bab 1: Mengapa Python? Filosofi, Kekuatan, dan Ekosistem.
Bab 2: Memulai Perjalanan: Instalasi Python dan Pengaturan Lingkungan Pengembangan (IDE, venv, pip)
Bagian 1: Fondasi Python:
Bab 3: Sintaks Dasar dan Tipe Data Primitif (Angka, String, Boolean).
Bab 4: Struktur Data Built-in: List, Tuple, Set, dan Dictionary.
Bab 5: Mengontrol Alur Program: Percabangan (if-elif-else) dan Perulangan (for, while).
Bab 6: Fungsi: Membangun Blok Kode yang Dapat Digunakan Kembali.
Bab 7: Pemrograman Berorientasi Objek (OOP) di Python: Konsep Dasar (Class, Object, Inheritance).
Bab 8: OOP Lanjutan: Encapsulation, Polymorphism, dan Decorator.
Bab 9: Mengelola Kesalahan: Error Handling dengan Try-Except.
Bab 10: Bekerja dengan File: Membaca dan Menulis Data (Teks, CSV)
Bagian 2: Python untuk Otomasi dan Scripting:
Bab 11: Mengotomatisasi Tugas Sistem File (Modul os dan Data dari Web (Modul shutil ).
Bab 12: Pengantar Web Scraping: Mengambil requests dan Notifikasi Otomatis (Modul BeautifulSoup ).
Bab 13: Mengirim Email dan smtplib dan email ).
Bab 14: Membuat Bot Sederhana (Contoh: Bot Telegram atau Discord dasar).
Proyek Mini 1: Pembersih Direktori Unduhan Otomatis
Bagian 3: Pengolahan Data dengan Python:
Bab 15: Pengantar NumPy: Komputasi Numerik Efisien.
Bab 16: Manipulasi dan Analisis Data dengan Pandas (DataFrame, Series).
Bab 17: Membersihkan dan Mempersiapkan Data (Data Cleaning dengan Pandas).
Bab 18: Visualisasi Data Dasar dengan Matplotlib dan Seaborn.
Proyek Mini 2: Analisis Sederhana Data Penjualan dari File CSV
Bagian 4: Pengantar Machine Learning dan AI:
Bab 19: Konsep Dasar Machine Learning: Supervised vs Unsupervised Learning.
Bab 20: Pengantar Scikit-learn: Toolkit ML Populer.
Bab 21: Membangun Model Regresi Sederhana (Prediksi Angka).
Bab 22: Membangun Model Klasifikasi Sederhana (Prediksi Kategori).
Bab 23: Mengevaluasi Kinerja Model Machine Learning.
Bagian 5: Integrasi dan Langkah Selanjutnya:
Bab 24: Membuat API Sederhana dengan FastAPI.
Bab 25: Mengintegrasikan Model ML ke dalam Aplikasi Web (Contoh dengan FastAPI). Proyek Akhir: Aplikasi Web Prediksi Sederhana.
Penutup: Menjadi Pengembang Python yang Percaya Diri:
Lampiran A: Sumber Belajar Lanjutan dan Komunitas Python.
Lampiran B: Daftar Pustaka dan Referensi.
