Tutorial Python

Pelajari prinsip dasar Proximal Policy Optimization, termasuk implementasinya di PyTorch dengan Gymnasium!

Pelajari apa itu Pydantic, untuk apa digunakan, dan bagaimana perbandingannya dengan alternatif seperti Marshmallow atau dataclasses Python.

Pelajari cara memodelkan dan menyelesaikan masalah optimasi menggunakan Pyomo, pustaka Python yang andal. Jelajahi contoh praktis dari optimasi linear dan non-linear!

Pelajari cara memasang dan menggunakan Pyright untuk pemeriksaan tipe statis di Python. Panduan ini membahas konfigurasi, integrasi IDE, pemecahan masalah, dan kapan memilih Pyright dibanding Mypy.

Di PySpark, kita dapat menghapus satu atau lebih kolom dari sebuah DataFrame menggunakan metode .drop("column_name") untuk satu kolom atau .drop(["column1", "column2", ...]) untuk beberapa kolom.

Pelajari teknik filtering PySpark yang efisien dengan contoh. Tingkatkan performa menggunakan predicate pushdown, pemangkasan partisi, dan fungsi filter lanjutan.

Jelajahi metode groupBy di PySpark, yang memungkinkan profesional data melakukan fungsi agregat pada data mereka. Ini adalah cara yang kuat untuk dengan cepat mempartisi dan merangkum dataset besar Anda, memanfaatkan teknik kuat Spark.

Pelajari cara mengoptimalkan join PySpark, mengurangi shuffle, menangani skew, dan meningkatkan kinerja di seluruh pipeline big data serta alur kerja machine learning.

Pelajari cara membaca berkas CSV secara efisien di PySpark. Jelajahi opsi, penanganan skema, kompresi, partisi, dan praktik terbaik untuk sukses di big data.

Pelajari cara membuat, mengoptimalkan, dan menggunakan PySpark UDF, termasuk Pandas UDF, untuk menangani transformasi data kustom secara efisien dan meningkatkan performa Spark.

Pelajari cara menggunakan PySpark withColumn() secara efektif untuk menambah, memperbarui, dan mentransformasi kolom DataFrame dengan yakin. Mencakup sintaks, kinerja, dan praktik terbaik.

Pelajari cara menggunakan pytest-mock, dari penyiapan dan dasar-dasar hingga teknik lanjutan untuk pengujian yang praktis.