Tutorial Python

Pelajari apa itu kebijakan cyclical learning rate dan bagaimana cara meningkatkannya pelatihan jaringan saraf.

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari mengapa pra-pemrosesan data itu penting dan cara melakukannya di pandas.

Temukan IDE Python yang tepat untuk kebutuhan data science Anda di 2026. Bandingkan fitur, manfaat, dan performa agar dapat memilih dengan percaya diri.

Struktur data adalah metode mengorganisasi data untuk memfasilitasi penyimpanan, pengambilan, dan manipulasi yang efisien.

Berkenalan dengan struktur data Python: pelajari lebih lanjut tentang tipe data dan struktur data primitif maupun non-primitif, seperti string, list, stack, dll.

Pelajari cara menganalisis dan menampilkan data menggunakan Power BI untuk mengambil keputusan yang lebih baik berbasis data.

Dalam tutorial ini, Anda akan belajar menganalisis dan menampilkan data menggunakan Tableau dan membuat keputusan yang lebih baik serta berbasis data.

Analisis klaster adalah masalah penting dalam analisis data. Data scientist menggunakan klasterisasi untuk mengidentifikasi server yang bermasalah, mengelompokkan gen dengan pola ekspresi serupa, atau berbagai aplikasi lainnya.

Pelajari penggunaan DeepEval untuk membuat uji relevansi mirip Pytest, mengevaluasi output LLM dengan metrik G-eval, dan membandingkan Qwen 2.5 menggunakan MMLU.

Tutorial Keras ini memperkenalkan Anda pada deep learning di Python: pelajari cara melakukan prapemrosesan data, memodelkan, mengevaluasi, dan mengoptimalkan jaringan saraf.

Pelajari statistik dasar yang diperlukan untuk Data Science dan Machine Learning di Python.

Jelajahi konsep matematika dasar untuk data science dan deep learning seperti skalar dan vektor, determinan, dekomposisi nilai singular, dan lainnya.