Data Science Tutorials

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

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

Panduan praktis untuk GLM — apa itu, bagaimana tiga komponennya bekerja bersama, serta cara memfitting dan menafsirkannya di Python dan R.

Pelajari apa itu klasifikasi zero-shot, cara kerjanya di balik layar dengan model NLI, perbandingannya dengan few-shot dan fine-tuning, serta cara menerapkannya dengan Hugging Face Transformers.

Gradient clipping adalah perbaikan pelatihan satu baris yang mencegah exploding gradients merusak pelatihan jaringan saraf dalam. Panduan ini membahas cara kerjanya, dua metode clipping utama, pemilihan ambang, dan implementasi di PyTorch dan TensorFlow.

Panduan Markov Chain Monte Carlo—mencakup cara kerjanya, mengapa digunakan, algoritme paling umum, dan cara menerapkannya di Python untuk inferensi Bayesian.

Bangun swarm agen CrewAI dengan Gemini 3.5 Flash, penelusuran web langsung Olostep, dan pendelegasian tugas hierarkis untuk alur kerja riset dan penulisan multi-agen.

Pelajari bagaimana fungsi LAG() memungkinkan Anda mengakses baris sebelumnya dalam dataset, sehingga mendukung analisis runtun waktu dan perbandingan observasi berurutan.

Pelajari cara menggunakan VBA di Excel secara efektif untuk mengotomatiskan tugas, membuat macro, dan meningkatkan keterampilan pemrosesan data Anda dengan contoh praktis dan praktik terbaik.