Data Science Tutorials

Pelajari feature engineering dengan panduan langsung ini. Jelajahi teknik seperti encoding, scaling, dan penanganan nilai hilang di Python.

Pelajari bagaimana platform AI tanpa kode terbaru dari Google memungkinkan siapa pun membangun aplikasi menggunakan bahasa alami dan alur kerja visual.

Pelajari cara membangun pipeline Agentic RAG dari nol, mengintegrasikan sumber data lokal dan web scraping untuk menghasilkan respons yang kontekstual terhadap pertanyaan pengguna.

Pelajari bagaimana distribusi binomial memodelkan banyak hasil biner dan digunakan di bidang seperti keuangan, kesehatan, dan machine learning.

Pelajari Explainable AI (XAI) dan bagaimana membangun kepercayaan pada sistem AI dengan LIME dan SHAP untuk interpretabilitas model. Pahami pentingnya transparansi dan keadilan dalam keputusan berbasis AI.

Pelajari cara membandingkan dua kolom di Excel untuk kecocokan dan duplikat menggunakan metode seperti operator sama dengan, fungsi IF(), EXACT(), XLOOKUP(), dan lainnya.

Pelajari semua tentang Graph Neural Networks, termasuk apa itu GNN, berbagai jenis graph neural network, dan kegunaannya. Plus, pelajari cara membangun Graph Neural Network dengan Pytorch.

Pelajari cara membuat tabel kontingensi dan melakukan uji chi-square di R menggunakan fungsi chisq.test(). Temukan penerapan praktis dan interpretasikan hasil dengan percaya diri.

Pelajari cara menambahkan rumus aritmetika, string, deret waktu, dan kompleks di Microsoft Excel.

Pelajari cara melakukan permintaan Git PUSH dan PULL melalui GitHub Desktop dan Command-Line.

Pelajari bagaimana fine-tuning model bahasa besar (LLM) meningkatkan performa pada tugas seperti penerjemahan bahasa, analisis sentimen, dan pembuatan teks.

Pelajari cara membangun aplikasi AI generatif menggunakan Amazon Bedrock. Tutorial langkah demi langkah ini memandu Anda melalui fitur, penyiapan, dan teknik optimisasi.