Basic Text Processing

Pada course ini akan dibahas berbagai teknik text processing yang di-input kedalam beberapa silabus diantaranya Introduction Text Processing, Case Folding dan Removing, Filtering (Stopword Removal), Stemming, dan Tokenizing. Penggunaan text processing sangat penting di dalam pengolahan data text karena dapat membantu memproses data text menjadi informasi yang dibutuhkan. Dengan mempelajari course ini, peserta telah dibekali kemampuan dan pemahaman yang diharapkan memiliki kompetensi untuk menjadi data analyst, data scientist, ataupun AI engineer khususnya dalan industri yang bergerak dalam bidang NLP.

Target Pembelajaran
- Peserta mampu memahami dan mengimplementasi konsep dasar text processing. 
- Peserta mampu mengolah data teks dengan menggunakan python dan juga teknik-teknik yang telah dicontohkan.
- Peserta mampu mengimplementasikan text processing pada real case data text.

Spesifikasi
- Komputer yang terinstall python 3 dan jupyter notebook (untuk pengerjaan offline).
- Komputer dengan browser, koneksi internet, dan akun gmail agar dapat menggunakan Google Colaboratory (untuk pengerjaan online).

Kriteria Kelulusan
Peserta diwajibkan untuk mengambil kuis dari setiap silabus yang ada di course. Tugas akhir dapat diakses jika peserta telah menyelesaikan kuis di setiap silabus dengan nilai yang memenuhi kriteria ketuntasan minimal (KKM) yaitu 70. Setelah peserta menyelesaikan kuis dan tugas akhir, maka peserta akan mendapatkan sertifikat.

Skema Penilaian
A. Kuis (80%)
Soal kuis di setiap silabus terdiri dari soal-soal pilihan ganda yang harus dijawab oleh peserta. Nilai kuis dapat diperoleh jika peserta dapat menyelesaikan kuis di setiap silabus dengan sempurna. Nilai kuis setiap silabus akan diakumulasikan sebanyak 10 %.

Tugas akhir terdiri dari satu soal analisis yang diambil dari silabus. Nilai tugas akhir dapat diperoleh jika peserta berhasil menyelesaikan tugas akhir dengan baik.