Tutorial Data Science

Pelajari apa itu matriks augmentasi, bagaimana ia merepresentasikan sistem persamaan, dan cara menggunakan operasi baris untuk menyelesaikannya.

Pelajari apa itu plot residual, cara menafsirkan pola umum, dan bagaimana plot residual membantu mengidentifikasi nonlinieritas, heteroskedastisitas, outlier, dan masalah regresi lainnya.

Pelajari apa itu minima dan maksima, bagaimana perbedaannya antara ekstrema lokal dan global, serta cara menemukannya menggunakan titik kritis, uji turunan pertama dan kedua, dan metode interval tertutup.

Pelajari apa itu matriks invertibel, cara menentukan apakah suatu matriks invertibel, dan mengapa invers matriks penting dalam aljabar linear dan ilmu data.

Pelajari bagaimana SARIMA memperluas ARIMA untuk menangani musiman, pahami tujuh parameternya, dan bangun model yang berjalan di Python mulai dari pengumpulan data hingga peramalan.

Mengetahui mengapa hubungan semu terjadi, dari perancu hingga bias pengambilan sampel, adalah pembeda antara temuan nyata dan kebetulan statistik.

Tutorial untuk pemula yang menunjukkan cara kerja kontrol versi Git dan mengapa hal ini penting bagi proyek data science.

Lihat bagaimana pipeline MLOps end-to-end memprediksi hasil Piala Dunia 2026, dari pelatihan ulang otomatis dan DVC hingga simulasi Monte Carlo 10.000 kali untuk bagan turnamen.

Estimasi kepadatan kernel adalah metode nonparametrik untuk memperkirakan bentuk distribusi data tanpa mengasumsikan model tetap. Pelajari rumusnya, pemilihan bandwidth, dan implementasi praktis di Python dan R.

Panduan praktis tentang regresi spline, membahas bagaimana polinomial potongan dan knot memodelkan hubungan nonlinier, jenis-jenis spline utama, dan cara memasangkannya di Python dan R.

Panduan praktis tentang asumsi di balik regresi logistik, diagnostik yang menangkap pelanggaran di Python dan R, serta alternatif ketika asumsi tidak terpenuhi.

Panduan mendetail tentang overfitting dan underfitting dalam machine learning, termasuk cara mengidentifikasi tiap mode kegagalan, mengapa terjadi, dan cara memperbaikinya melalui trade-off bias-variance.