Kurikulum Data Science dan Machine Learning komprehensif dengan Python sebagai bahasa utama. Dari manipulasi data dengan Pandas dan NumPy hingga implementasi model Deep Learning dengan TensorFlow/Keras, melalui ML klasik dengan Scikit-Learn. Termasuk juga keterampilan MLOps untuk mendeploy dan memelihara model di produksi dengan Docker, FastAPI, dan platform cloud.
Python modern dengan pemrograman berorientasi objek dan praktik terbaik
Manipulasi data dengan Pandas, NumPy, dan SQL (BigQuery)
Visualisasi dengan Matplotlib, Seaborn, dan Plotly
Statistik deskriptif dan inferensial dengan Statsmodel
Machine Learning dengan Scikit-Learn dan XGBoost (regresi, klasifikasi, clustering)
Deep Learning dengan TensorFlow dan Keras (CNN, RNN, Transformers)
NLP dan GenAI dengan Hugging Face, LangChain, dan LLMs (GPT, Gemini)
MLOps dengan MLflow, Docker, FastAPI, dan Streamlit
Lingkungan pengembangan: Jupyter, Google Colab
Deployment cloud dengan Google Compute, Cloud Storage, dan GPU
Konsep terpenting untuk memahami teknologi ini dan berhasil di wawancara
Python: tipe, struktur data, OOP, decorator, generator, context manager
NumPy: array, broadcasting, indexing, operasi vektor, aljabar linear
Pandas: DataFrames, Series, indexing, groupby, merge, pivot, time series
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, window functions, CTEs, optimisasi query
Visualisasi: Matplotlib (figures, axes, subplots), Seaborn (plot statistik), Plotly (interaktif)
Statistik: distribusi, pengujian hipotesis, interval kepercayaan, regresi
Feature Engineering: encoding, scaling, seleksi fitur, pembuatan fitur
ML Supervised: regresi linear/logistik, tree, Random Forest, XGBoost, metrik
ML Unsupervised: K-Means, clustering hierarkis, PCA, t-SNE
Pipeline ML: train/test split, cross-validation, hyperparameter tuning, overfitting
Deep Learning: perceptron, backpropagation, fungsi aktivasi, optimizer, fungsi loss
CNN: konvolusi, pooling, arsitektur (ResNet, VGG), transfer learning
RNN/LSTM: sekuens, vanishing gradient, mekanisme attention, Transformers
NLP: tokenisasi, embeddings, word2vec, BERT, fine-tuning LLM
MLOps: versioning (MLflow), containerisasi (Docker), API (FastAPI), monitoring
Cloud: Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), pelatihan GPU, Vertex AI
Etika AI: bias, explainability (SHAP, LIME), fairness, GDPR
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.