Cover Course Analisis Sentimen Pelanggan Menggunakan Hugging Face
Analisis Sentimen Pelanggan Menggunakan Hugging Face

Course ini membahas langkah-langkah praktis melakukan analisis sentimen menggunakan Hugging Face, mulai dari pengenalan teori, eksplorasi model Transformer, pengolahan dan persiapan data teks, hingga implementasi model dan pembuatan visualisasi. Peserta akan mempelajari teknik pemilihan model yang tepat, penerapan pipeline, tokenisasi, fine-tuning (opsional), serta pembuatan laporan berbasis data. Pendekatan pembelajaran berbasis proyek memungkinkan peserta untuk langsung mengaplikasikan metode pada studi kasus nyata

Share Kelas Ini :

Course ini dirancang untuk memberikan pemahaman menyeluruh dan keterampilan praktis dalam melakukan analisis sentimen pada data pelanggan menggunakan library Hugging Face. Peserta akan mempelajari seluruh alur kerja, mulai dari konsep dasar analisis sentimen, pengenalan model-model Transformer di Hugging Face, teknik persiapan dan pembersihan data teks, hingga implementasi, visualisasi, dan pelaporan hasil analisis. Manfaat utama course ini adalah meningkatkan kemampuan peserta dalam mengubah data teks mentah menjadi wawasan bisnis yang terukur, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan strategis berbasis data.

Bidang Keahlian/Pekerjaan yang Relevan:
Cocok untuk analis data, ilmuwan data, pengembang perangkat lunak, manajer produk, dan profesional bisnis yang ingin memanfaatkan Natural Language Processing (NLP) untuk memahami sentimen pelanggan secara mendalam dan real-time.

Target Pembelajaran
Setelah mengikuti course ini, peserta diharapkan:

  • Memahami konsep dasar dan pentingnya analisis sentimen bagi bisnis.
  • Menguasai penggunaan ekosistem Hugging Face untuk analisis sentimen.
  • Mampu menyiapkan dan membersihkan data teks agar siap diolah model.
  • Mengimplementasikan model pre-trained Hugging Face untuk klasifikasi sentimen.
  • Membuat visualisasi hasil analisis yang komunikatif dan berbasis wawasan.
  • Menyusun laporan profesional analisis sentimen untuk pengambilan keputusan.

Spesifikasi
 Perangkat Keras Minimum:

  • Laptop/PC dengan RAM minimal 8GB
  • Koneksi internet stabil minimal 10 Mbps

Perangkat Lunak:

  • Browser versi terbaru (Chrome/Edge/Firefox)
  • Python 3.8 atau lebih baru
  • Library Hugging Face (Transformers, Datasets, Tokenizers, Evaluate)

Alat Penunjang:

  • Headset (opsional, untuk diskusi online)
  • Jupyter Notebook atau Google Colab
  • Dataset uji coba (disediakan instruktur)

Silakan Login Terlebih Dahulu!
Detail Course
  • Penyusun Materi Logo Bisa AI
    Derajat
  • Harga Course
    FREE

    • Pemula

    4 Jam

    23 Siswa

    8 Modul

    4.5

Temukan Testimonial lainnya