Data Science Tutorials

Pelajari tentang regresi logistik, properti dasarnya, dan bangun model machine learning pada aplikasi dunia nyata di Python menggunakan scikit-learn.

Rasio likelihood membandingkan seberapa baik dua hipotesis atau model menjelaskan data yang sama, dan artikel ini membahas rumusnya, contoh kerja lempar koin, uji rasio likelihood untuk model regresi bertingkat di Python dan R, serta rasio likelihood diagnostik.

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari cara mengambil halaman web menggunakan requests, menganalisis halaman web di browser, dan mengekstrak informasi dari HTML mentah dengan BeautifulSoup.

Tutorial ini membahas stemming dan lemmatization dari sudut pandang praktis menggunakan paket Python Natural Language ToolKit (NLTK).

Perintah git pull mengambil pembaruan dari repositori remote dan menggabungkannya ke branch Anda saat ini. Terus baca untuk mempelajari cara menghindari konflik merge yang tidak perlu.

Tutorial praktis plugin Claude Cowork: pasang Data plugin dari Anthropic, hubungkan gudang data dan jalankan perintah slash, sesuaikan plugin untuk tabel Anda sendiri, dan bangun plugin laporan mingguan lengkap dari nol dengan setiap berkas ditampilkan.

Jalankan model MoE raksasa secara lokal dengan menggabungkan VRAM GPU, RAM sistem, SGLang, dan KTransformers untuk inferensi heterogen CPU-GPU.

Bangun agen respons insiden AI dengan GPT-6.1 Sol, OpenAI Agents API, dan sandbox terkelola untuk menyelidiki insiden, menjalankan pemeriksaan, dan menghasilkan laporan terstruktur.

Pelajari cara menggunakan API Claude Sonnet 5.5 di Python. Bangun agen rekonsiliasi yang mendapatkan akses tulis di tengah percakapan, lalu uji apakah effort yang lebih tinggi mengubah hasilnya.

Pelajari apa itu Azure Functions, bagaimana Azure Functions mendukung aplikasi serverless berbasis peristiwa, serta bagaimana trigger, binding, opsi hosting, dan alur kerja saling terhubung.

Pelajari cara membangun transcriber panggilan dukungan real-time dengan API Grok Voice Transcribe 2.0 di Python, lalu tambahkan diarization, Smart Turn, dan audio telepon 8 kHz.

Pelajari apa itu mean reversion, cara mengidentifikasi perilaku yang kembali ke rerata pada data deret waktu, dan bagaimana konsep ini digunakan dalam statistik, trading, dan keuangan kuantitatif.