Temukan artikel dan panduan terbaru kami tentang Data Science & ML
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 lengkap PyTorch vs TensorFlow di 2026 mencakup performa, deployment, ekosistem, dan pengalaman developer untuk membantu memilih framework deep learning yang tepat.
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.
Panduan komprehensif algoritma machine learning untuk persiapan wawancara teknis: supervised learning, ensemble methods, clustering, evaluasi model, dan regularisasi dengan contoh kode Python.
Pertanyaan wawancara data science mencakup statistika, machine learning, rekayasa fitur, deep learning, SQL, dan desain sistem — dengan contoh kode Python dan jawaban mendalam untuk tahun 2026.