Pilih modul Minggu 01. Pengantar KDD & Persiapan Lingkungan Analitik Minggu 02. Data Cleaning & Preprocessing Minggu 03. Data Warehousing, Skema Dimensi & Kubus OLAP Minggu 04. Algoritma Apriori & Frequent Itemsets Minggu 05. FP-Growth & Evaluasi Aturan Asosiasi Minggu 06. Decision Tree Induction (Pohon Keputusan) Minggu 07. Probabilistic & Instance-Based Classifiers (Naïve Bayes & KNN) Minggu 08. Evaluasi Komprehensif Model & Proposal Proyek Akhir Minggu 09. Evaluasi Tengah Semester (UTS): Rangkuman & Kisi-kisi Minggu 10. Partitioning & Hierarchical Clustering Minggu 11. Density-Based Clustering (DBSCAN) & Outlier Detection Dasar Minggu 12. Distributed Storage & Paradigma MapReduce (Hadoop / HDFS) Minggu 13. In-Memory Computing dengan Apache Spark Minggu 14. Machine Learning Skala Besar (Spark MLlib) & Ekosistem Big Data Minggu 15. Stream & Graph Mining Minggu 16. Deteksi Anomali Tingkat Lanjut (Isolation Forest & Autoencoder) Minggu 17. Final Lab, Evaluasi Proyek & Integrasi Sistem Minggu 18. Ujian Akhir Semester & Presentasi Proyek DMBD / Minggu 12 Distributed Storage & Paradigma MapReduce (Hadoop / HDFS) Mengapa satu mesin tidak cukup, arsitektur HDFS (NameNode, DataNode, blok, replikasi), dan model komputasi MapReduce (Map, Shuffle & Sort, Reduce, Combiner, Partitioner) lewat WordCount dan agregasi log transaksi.
Memuat editor…
Memuat editor…
Lebih suka di komputer sendiri? Unduh exercise.py, simpan di folder modul, lalu jalankanpython check.py 12 dari folder mata kuliah.
Density-Based Clustering (DBSCAN) & Outlier Detection Dasar Minggu 13 In-Memory Computing dengan Apache Spark