Tutorial Data Science

Pelajari cara memecah data deret waktu menjadi komponen bermakna seperti tren, musiman, dan residual menggunakan model aditif dan multiplikatif. Pelajari metode klasik dan STL. Jelajahi penyesuaian musiman dan praktikkan peramalan dengan model dekomposisi.

Daftar 5 grafik paling populer di kalangan pengguna dan penggemar R.

Pelajari ekosistem Hadoop, arsitekturnya, dan cara memulai dengan Cloudera.

Pembersihan data adalah fondasi dasar data science. Pelajari pentingnya pembersihan data serta cara menggunakan Python untuk melaksanakan prosesnya.

Panduan singkat untuk menavigasi Google Colab guna menjalankan pengodean data science dan berkolaborasi dengan data scientist lainnya.

Pelajari cara mudah dan efektif untuk menjalankan kueri SQL di Python dan R untuk analisis data dan manajemen basis data.

Pelajari tentang dataset dan notebook Kaggle dan mulai membuat profil Kaggle Anda.

Pelajari cara membuat, terhubung ke, dan mengelola database PostgreSQL menggunakan paket psycopg2 di Python.

Dalam tutorial ini, Anda akan mengenal masalah trade-off bias-varians dalam regresi linear dan bagaimana masalah tersebut dapat diselesaikan dengan regularisasi.

Panduan mendetail tentang peramalan deret waktu. Pelajari penggunaan Python dan kerangka pendukungnya. Pelajari pemodelan statistik yang terlibat.

Banyak pengguna Python mengenal asterisk untuk operator perkalian dan pangkat, tetapi dalam tutorial ini, Anda akan menemukan cara tambahan untuk menerapkan asterisk.

Pelajari beberapa fungsi berguna untuk manipulasi struktur data, nested-list, regular expression, serta bekerja dengan waktu dan tanggal dalam bahasa pemrograman R.