JadiHebat
Computer Science

Membangun Mesin Pencarian Full-Text Modern dengan Elasticsearch dan Python

Bangun mesin pencarian full-text yang cepat dan relevan dengan Elasticsearch, Python, indexing, analyzer, dan query praktis.

Diperbarui 26 Agu 2026id6 bagian · 24 pelajaran4 jam 30 menit
Belum ada ulasan
Level Intermediate
Kategori Computer Science
Perkiraan Durasi 4 jam 30 menit

Skill yang dibangun

Apa yang akan Anda pelajari

Menyiapkan Elasticsearch secara lokal dan menghubungkannya ke aplikasi Python 3.10+ menggunakan Elasticsearch Python client

Membuat index, mapping, dan dokumen yang siap dipakai untuk kebutuhan full-text search

Merancang dan menjalankan match, multi-match, bool query, filter, sorting, pagination, serta pencarian berbasis relevance

Menganalisis hasil pencarian, memperbaiki mapping dan analyzer, serta melakukan debugging terhadap query yang menghasilkan hasil tidak relevan

Siapa Target Audiens Kursus Ini

Developer Python tingkat menengah, backend developer, software engineer, dan mahasiswa ilmu komputer yang ingin membangun fitur pencarian produk, dokumen, artikel, atau katalog dengan hasil yang relevan dan cepat.

Project outcomes

Apa yang Akan Anda Buat

Kamu akan membangun mini katalog produk dengan API pencarian berbasis Python. Aplikasi ini bisa meng-index data produk, mencari berdasarkan nama dan deskripsi, memfilter kategori serta rentang harga, mengurutkan hasil, menangani pagination, dan mengembalikan hasil yang lebih relevan untuk kata kunci pengguna. Struktur project dibuat cukup rapi untuk dikembangkan menjadi backend service nyata.

Konten Kursus

Fondasi Elasticsearch dan Full-Text Search

4 pelajaran | 150 menit
Cara Kerja Full-Text Search dan Relevansi Hasil
30 menit
Mengenal Cluster, Index, Document, dan Mapping
35 menit
Setup Elasticsearch dan Python Client
40 menit
CRUD Document dengan Python
45 menit

Indexing dan Data Modeling untuk Pencarian

4 pelajaran | 170 menit
Membuat Mapping Field yang Tepat
40 menit
Analyzer, Tokenizer, dan Normalisasi Teks
45 menit
Bulk Indexing Data dari File JSON
45 menit
Strategi Data Modeling untuk Produk dan Dokumen
40 menit

Membangun Query Pencarian yang Relevan

4 pelajaran | 190 menit
Match Query, Multi-Match, dan Query String
45 menit
Boolean Query untuk Filter dan Kombinasi Kondisi
50 menit
Mengatur Relevansi dengan Boosting dan Function Score
50 menit
Pagination, Sorting, dan Search Result yang Aman
45 menit

Fitur Pencarian yang Dipakai di Produk Nyata

4 pelajaran | 180 menit
Autocomplete dengan Completion dan Prefix Search
50 menit
Menangani Typo dengan Fuzziness dan Fuzzy Matching
40 menit
Highlighting dan Pembersihan Search Result
40 menit
Filter Facet dengan Aggregations
50 menit

Menyajikan Search API yang Siap Dipakai

4 pelajaran | 200 menit
Membangun Endpoint Search dengan FastAPI
50 menit
Validasi Input, Error Handling, dan Timeout
45 menit
Testing Search API dengan pytest
50 menit
Performa, Observability, dan Deployment Dasar
55 menit

Proyek Akhir: Membangun API Pencarian Katalog Produk

4 pelajaran | 315 menit
Perancangan & Setup Proyek Katalog Produk
60 menit
Implementasi Fitur Inti Search dan Filter
90 menit
Integrasi Autocomplete, Facet, dan Relevansi
90 menit
Pengujian, Optimasi, dan Presentasi Hasil
75 menit

Deskripsi Kursus

Fitur pencarian yang terasa cepat dan relevan bukan sekadar mencari teks dengan operator LIKE. Kamu perlu memahami cara data di-index, bagaimana teks dianalisis, dan bagaimana query dirancang supaya hasilnya sesuai maksud pengguna. Di kursus ini, kita bedah fondasi Elasticsearch dari sudut pandang developer Python yang akan membangun fitur nyata.

Kamu akan belajar menyiapkan Elasticsearch, membuat index dan mapping, memasukkan data, lalu menjalankan full-text search memakai Python dan Elasticsearch Python client. Setelah fondasinya aman, kita lanjut ke analyzer, relevance scoring, match query, multi-match, filter, sorting, pagination, serta pencarian typo sederhana dengan pendekatan yang memang tersedia di Elasticsearch.

Setiap konsep dibangun bertahap lewat contoh runnable. Kamu akan melihat alur request dari Python ke Elasticsearch, membedah struktur query, dan mengenali kesalahan yang sering muncul seperti mapping yang keliru, field text yang dipakai untuk sorting, atau query yang terlalu longgar. Di akhir, kamu punya mini project yang cukup realistis untuk dijadikan bahan portfolio dan diskusi saat technical interview.

Rating & Ulasan

0 ratings

Kursus Terkait