Tutorial Data Science

One-hot encoding adalah teknik untuk mengonversi data kategorikal ke format biner di mana setiap kategori direpresentasikan oleh kolom terpisah dengan nilai 1 menandakan kehadirannya dan 0 untuk semua kategori lainnya.

Siap memulai perjalanan Anda dengan pandas? Berikut panduan langkah demi langkah untuk memulainya.

Pelajari cara membangun dan mengevaluasi Classifier Naive Bayes menggunakan paket Scikit-learn di Python.

Dalam tutorial ini, pelajari cara menerapkan Klasterisasi k-Means dengan scikit-learn di Python

Bangun kepercayaan diri dalam regresi OLS dengan menguasai landasan teorinya. Pelajari cara melakukan implementasi sederhana di Excel, R, dan Python.

Jelajahi analisis data dengan Python. Pandas DataFrame memudahkan manipulasi data Anda, dari memilih atau mengganti kolom dan indeks hingga mengubah bentuk data Anda.

Pelajari cara men-join dan merge DataFrame di pandas menggunakan concat(), merge(), dan join() dengan contoh praktis.

.loc memilih data menggunakan nama baris dan kolom (label), sedangkan .iloc menggunakan indeks numerik (posisi). Pelajari cara menggunakan keduanya dengan contoh.

Pelajari fungsi loss dalam machine learning, termasuk perbedaan antara loss dan cost function, jenis seperti MSE dan MAE, serta penerapannya dalam tugas ML.

Pelajari cara menggunakan metode .append() dan .extend() untuk menambahkan elemen ke sebuah list.

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari secara khusus tentang pernyataan if else Python.

Tutorial PySpark praktis: instal PySpark, eksplorasi data dengan DataFrame, dan bangun model pengelompokan K-Means untuk segmentasi pelanggan.