LangChain untuk Data Scientist 2026: LLM, Agent, dan Pertanyaan Interview
Kuasai LangChain 0.3 untuk data science: LCEL chain, pola RAG, ReAct agent, sistem memori, dan pertanyaan interview untuk posisi ML engineering.
Data Science & ML
DATA
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.
Apa yang akan Anda pelajari
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
Topik utama yang harus dikuasai
Konsep terpenting untuk memahami teknologi ini dan berhasil di wawancara
1
Python: tipe, struktur data, OOP, decorator, generator, context manager
2
NumPy: array, broadcasting, indexing, operasi vektor, aljabar linear
3
Pandas: DataFrames, Series, indexing, groupby, merge, pivot, time series
4
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, window functions, CTEs, optimisasi query
5
Visualisasi: Matplotlib (figures, axes, subplots), Seaborn (plot statistik), Plotly (interaktif)
6
Statistik: distribusi, pengujian hipotesis, interval kepercayaan, regresi
7
Feature Engineering: encoding, scaling, seleksi fitur, pembuatan fitur
8
ML Supervised: regresi linear/logistik, tree, Random Forest, XGBoost, metrik
9
ML Unsupervised: K-Means, clustering hierarkis, PCA, t-SNE
10
Pipeline ML: train/test split, cross-validation, hyperparameter tuning, overfitting
11
Deep Learning: perceptron, backpropagation, fungsi aktivasi, optimizer, fungsi loss
12
CNN: konvolusi, pooling, arsitektur (ResNet, VGG), transfer learning
13
RNN/LSTM: sekuens, vanishing gradient, mekanisme attention, Transformers
14
NLP: tokenisasi, embeddings, word2vec, BERT, fine-tuning LLM
15
MLOps: versioning (MLflow), containerisasi (Docker), API (FastAPI), monitoring
16
Cloud: Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), pelatihan GPU, Vertex AI
17
Etika AI: bias, explainability (SHAP, LIME), fairness, GDPR
Artikel Data Science & ML terbaru
Temukan artikel dan panduan terbaru kami tentang Data Science & ML
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.
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.