Data Science Terapan: Strategi Cerdas Mengolah Data untuk Bidang Teknologi Informasi dan Bisnis Digital
Judul Buku: Data Science Terapan: Strategi Cerdas Mengolah Data untuk Bidang Teknologi Informasi dan Bisnis Digital
Penulis: Ir. Nurhadi, S.Kom., M.Pd., M.Kom., Ph.D., IPM., ASEAN Eng., Ir. Tri Yuliati, S.Kom., M.Kom., Ir. Ari Sellyana, S.T., M.Kom., Ir. Desyanti, S.Kom., M.Kom., Ir. Khairul Azmi, S.T., M.Kom., Ir. Mustazzihim Suhaidi, S.Kom, M.Kom..
Editor: Ir. Mustazzihim Suhaidi, S.Kom, M.Kom.
Tata Letak: Ir. Nurhadi, S.Kom., M.Pd., M.Kom., Ph.D., IPM
Desain Sampul: Ir. Desyanti, S.Kom., M.Kom
Diterbitkan oleh:
Penerbit Fahmi Karya
Anggota IKAPI No. 047/SBA/2024
Jl. Gunung Bungsu RT 01/RW 02, Sumur Cindai
Kelurahan Tiakar, Kota Payakumbuh, Sumatera Barat 26231
HP/WA: 081377856115
Email: penerbitfahmikarya@gmail.com
Website: www.penerbitfahmikarya.com
Cetakan Pertama, September 2026
x + 133 hlm: 15,5 x 23 cm
Front CAMRIA, 1,15 Spasi, Size 10,5
SINOPSIS
Di tengah pesatnya perkembangan teknologi informasi, volume, kecepatan, dan keragaman data yang dihasilkan setiap detiknya tumbuh secara eksponensial. Namun, tumpukan data yang besar tersebut tidak akan memberikan nilai tambah apa pun jika tidak diolah dengan strategi dan metode yang tepat. Oleh karena itu, kemampuan ilmu data atau data science menjadi kunci utama untuk mengubah tumpukan angka mentah menjadi wawasan strategis yang bernilai tinggi.
Buku ini disusun dengan pendekatan yang aplikatif dan kompre-hensif, dirancang khusus untuk menjembatani antara teori akademis dan kebutuhan dunia industri nyata. Pembaca tidak hanya diperkenal-kan pada konsep-konsep dasar statistika dan pemrograman, tetapi juga diajak untuk memahami bagaimana algoritma pembelajaran mesin (machine learning) dapat diterapkan langsung untuk memecahkan ber-bagai permasalahan kompleks di sektor teknologi informasi dan bisnis digital. Ruang lingkup pembahasan dalam buku ini mencakup berbagai topik krusial, mulai dari teknik pembersihan data (data cleaning), eksplorasi data mendalam, hingga perancangan model prediktif untuk pengambilan keputusan bisnis. Setiap bab dirancang secara sistematis dengan studi kasus yang relevan, sehingga memudahkan para pem-baca—baik mahasiswa, praktisi IT, maupun pelaku bisnis—untuk mereplikasi strategi yang sama di bidang pekerjaan masing-masing.
