“Big Data Analytics” adalah Buku sangat relevan dan penting dalam era digital ini. Dalam buku ini, Anda akan mendapatkan pemahaman yang komprehensif tentang Big Data Analytics dan aplikasinya dalam berbagai industri. Dari konsep dasar hingga aplikasi teknologi, buku ini memberikan penjelasan yang jelas dan sistematis. Anda akan mempelajari tentang siklus hidup Data Analytics, teknik Data Mining, klasifikasi, prediksi, Cluster Analysis, dan Associations Rules. Selain itu, buku ini juga membahas tentang infrastruktur Big Data, visualisasi Big Data, keamanan dan privasi, serta peluang dan hambatan dalam penggunaan Big Data. Buku ini sangat cocok untuk para profesional dan mahasiswa yang ingin memahami dan memperluas pengetahuan mereka tentang Big Data Analytics dan teknologi terkait. Buku ini tidak hanya membahas tentang Big Data Analytics, tetapi juga membahas tentang teknologi dan alat-alat terkait yang digunakan untuk mengolah dan menganalisis data. Dalam buku ini, Anda akan mempelajari teknik-teknik Big Data Analytics seperti machine learning, data mining, dan analisis statistik. Anda juga akan mempelajari teknologi dan alat-alat terkait seperti Big Data Tools, Cloud Computing, dan IoT. Selain itu, buku ini juga membahas tentang peluang dan hambatan dalam penggunaan Big Data, serta contoh studi kasus dalam berbagai industri. Dengan membaca buku ini, Anda akan memperoleh pemahaman yang mendalam tentang Big Data Analytics dan teknologi terkait, yang dapat membantu Anda meningkatkan kemampuan analisis dan membuat keputusan yang lebih baik dalam lingkungan bisnis yang semakin kompleks dan dinamis.

Buku Dasar-Dasar Data Mining: Konsep, Teknik, dan Aplikasi ini merupakan panduan komprehensif yang membahas secara sistematis tentang konsep fundamental, metode, serta penerapan data mining dalam berbagai bidang. Dimulai dengan pengenalan konsep dasar, sejarah, dan perkembangan data mining, buku ini kemudian mengulas secara mendalam proses analisis data menggunakan pendekatan CRISP-DM, jenis-jenis data serta sumbernya, hingga pentingnya statistik dalam mendukung analisis data yang akurat. Selain itu, buku ini membahas berbagai teknik dan algoritma populer seperti C4.5, K Means, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (K-NN), serta Naïve Bayes yang menjadi tulang punggung analisis data modern. Tidak hanya itu, pembaca juga akan diperkenalkan pada berbagai tools dan teknologi mutakhir yang digunakan dalam data mining, teknik preprocessing untuk meningkatkan kualitas data, serta metode evaluasi model guna memastikan performa yang optimal. Buku ini juga mengeksplorasi penerapan data mining di berbagai sektor industri, seperti perbankan, retail, kesehatan, dan telekomunikasi, serta menyoroti tantangan etis dan teknis dalam pengolahan data. Dengan cakupan materi yang luas dan pendekatan yang sistematis, buku ini tidak hanya menjadi sumber referensi bagi akademisi dan mahasiswa, tetapi juga bagi para profesional yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang dunia data mining serta prospek masa depannya dalam era digital yang semakin berkembang pesat.