Data Science Tutorials

Pelajari bagaimana third normal form (3NF) dapat membantu Anda mengatur basis data dengan lebih efisien dengan menghapus redundansi dan meminimalkan masalah dependensi. Lihat bagaimana dekomposisi tabel dapat menyederhanakan pengelolaan data.

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.

Pelajari fungsi lambda di Python, tujuannya, dan kapan menggunakannya. Termasuk contoh praktis dan praktik terbaik untuk implementasi yang efektif.

Pelajari cara membuat laporan paginasi yang presisi di Power BI, dari penyiapan hingga desain dan publikasi, menggunakan Power BI Report Builder.

Pahami cara menghapus item dari list di Python. Kenali metode seperti remove(), pop(), dan del untuk pengelolaan list.

Pelajari prinsip dasar, aplikasi, dan manfaat praktis variational autoencoders serta ikuti implementasi langkah demi langkah dengan PyTorch.

Pelajari cara menginstal, mengatur, dan menjalankan Qwen3 secara lokal dengan Ollama serta membangun aplikasi sederhana berbasis Gradio.

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

Pelajari cara membuat kode modular, mudah diuji, dan mudah dipelihara dengan memahami dan mengimplementasikan berbagai framework dependency injection Python.

Jalankan GLM-5, model AI open-weight terbaik, pada satu GPU dengan llama.cpp, dan hubungkan ke Aider untuk menjadikannya agen coding lokal yang andal.

Pelajari try-except di Python dengan contoh dunia nyata, praktik terbaik, dan jebakan umum. Tulis kode penanganan error yang lebih bersih dan andal.

Pahami urutan eksekusi SQL dan bagaimana hal itu berbeda dari urutan penulisan. Tulis query yang akurat dan teroptimasi untuk kinerja yang lebih baik serta hindari kesalahan umum dalam desain query.