Data Science & ML

Artikel Data Science & ML terbaru

DATA
8 artikel

Temukan artikel dan panduan terbaru kami tentang Data Science & ML

Pertanyaan wawancara MLOps diilustrasikan dengan model registry MLflow, pipeline deployment, dan dashboard pemantauan drift dengan latar belakang gelap
DATA

MLOps di 2026: MLflow, Model Registry, dan Pertanyaan Wawancara Teknis

Pertanyaan wawancara MLOps yang mencakup siklus hidup ML, pelacakan eksperimen MLflow, promosi model registry, pola deployment, pemantauan drift, dan system design untuk 2026, disertai kode Python dan jawabannya.

Arsitektur pipeline RAG retrieval-augmented generation dengan basis data vektor dan LLM
DATA

RAG dan LLM di 2026: Retrieval-Augmented Generation untuk Wawancara Data Science

Retrieval-Augmented Generation (RAG) dijelaskan untuk wawancara data science pada 2026. Membahas basis data vektor, strategi chunking, model embedding, agentic RAG, Graph RAG, dan arsitektur pipeline siap produksi.

Hugging Face Transformers 2026: NLP, Fine-Tuning, dan Pertanyaan Wawancara
DATA

Hugging Face Transformers 2026: NLP, Fine-Tuning, dan Pertanyaan Wawancara

Panduan komprehensif Hugging Face Transformers v5 tahun 2026: arsitektur, fine-tuning dengan LoRA, tokenisasi, kuantisasi, dan pertanyaan wawancara data science NLP.

Feature engineering untuk machine learning: visualisasi pipeline transformasi data
DATA

Feature Engineering untuk Machine Learning: Teknik dan Pertanyaan Wawancara 2026

Pelajari teknik feature engineering untuk machine learning dengan contoh Python praktis. Membahas encoding, scaling, seleksi fitur, pipeline scikit-learn, dan pertanyaan wawancara data science.

Perbandingan framework deep learning PyTorch vs TensorFlow 2026
DATA

PyTorch vs TensorFlow di 2026: Framework Deep Learning Mana yang Harus Dipilih?

Perbandingan lengkap PyTorch vs TensorFlow di 2026 mencakup performa, deployment, ekosistem, dan pengalaman developer untuk membantu memilih framework deep learning yang tepat.

Tutorial data science Python dengan NumPy Pandas dan Scikit-Learn ilustrasi kode dan dashboard
DATA

Python untuk Data Science: NumPy, Pandas, dan Scikit-Learn di Tahun 2026

Panduan praktis menggunakan NumPy 2.1, Pandas 2.2, dan Scikit-Learn 1.6 dengan Python 3.12. Dari pembersihan data dan feature engineering hingga pipeline ML siap produksi -- lengkap dengan contoh kode.