Tutorial Data Science

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

Pelajari cara membaca dan menulis file Excel di Python menggunakan openpyxl. Panduan ini mencakup rumus, bagan, pemformatan sel, dan manipulasi lembar kerja dengan latihan langsung

Pelajari cara menggunakan list comprehension di Python secara efektif untuk membuat list, menggantikan (nested) for loop serta fungsi map(), filter(), dan reduce(), ...!

Pelajari makna R-squared dalam analisis regresi, cara menghitungnya, dan kapan menggunakannya untuk mengevaluasi kinerja model. Bandingkan dengan metrik terkait beserta contoh di R dan Python.

Pelajari regresi linear sederhana. Kuasai persamaan model, pahami asumsi dan diagnostik kunci, serta cara menafsirkan hasil secara efektif.

Gunakan LIKE untuk memfilter record SQL berdasarkan kecocokan string tertentu. Tutorial ini mengajarkan penggunaan wildcard, NOT, LOWER, UPPER, dan CASE WHEN dengan LIKE.

Pelajari dasar-dasar 25 perintah SQL paling populer dan cara menggunakannya.

Gunakan uji t saat berhadapan dengan sampel kecil atau varians tidak diketahui, dan uji Z saat sampel besar dan varians diketahui.

Jelajahi jenis-jenis structural equation model. Pelajari cara membuat asumsi teoretis, membangun model hipotesis, mengevaluasi kelayakan model, dan menafsirkan hasil dalam structural equation modeling.

Tutorial Python Streamlit ini dirancang untuk data scientist dan machine learning engineer yang ingin dengan cepat membangun aplikasi web tanpa pengetahuan pengembangan web yang mendalam.

Panduan visual komprehensif tentang skewness/kurtosis dan bagaimana keduanya memengaruhi distribusi dan pada akhirnya, proyek data science Anda.

Artikel ini membahas apa itu Notebook dan mengapa Anda harus menggunakannya. Kami juga membahas notebook terkelola (hosted) yang memudahkan berbagi dan kolaborasi. Artikel ini juga memuat kiat, trik, dan pintasan keyboard.