Blog

Normalisasi adalah proses mengubah skala nilai fitur dalam dataset sehingga semua nilai berada dalam rentang tertentu, biasanya antara 0 dan 1. Di sisi lain, Standarisasi, juga dikenal sebagai z-score normalization, adalah proses mengubah nilai fitur dalam dataset sehingga memiliki mean (rata-rata) 0 dan standard deviation (simpangan baku) 1

String manipulation merujuk pada berbagai operasi yang dilakukan untuk mengubah atau memproses string, yang merupakan urutan karakter. Dalam konteks pemrograman, string adalah tipe data yang sering digunakan untuk merepresentasikan teks. Misalnya, nama, alamat, pesan, atau bahkan potongan kode semuanya disimpan sebagai string.

String manipulation merujuk pada berbagai operasi yang dilakukan untuk mengubah atau memproses string, yang merupakan urutan karakter. Dalam konteks pemrograman, string adalah tipe data yang sering digunakan untuk merepresentasikan teks. Misalnya, nama, alamat, pesan, atau bahkan potongan kode semuanya disimpan sebagai string.

“Python Machine Learning” adalah buku yang ditulis oleh Sebastian Raschka, seorang ahli dalam bidang pembelajaran mesin (machine learning) dan ilmu data (data science). Raschka memiliki latar belakang akademis yang kuat dan pengalaman luas dalam mengembangkan algoritma pembelajaran mesin serta menerapkannya dalam berbagai proyek dunia nyata.

Sebelum melatih model, langkah penting yang perlu dilakukan adalah membagi dataset menjadi dua bagian: training set dan validation set. Pembagian ini sangat penting untuk mengevaluasi kinerja model secara objektif dan memastikan bahwa model yang dibangun dapat melakukan generalisasi dengan baik terhadap data yang tidak pernah dilihat sebelumnya.

Sentiment analysis, atau analisis sentimen, adalah teknik yang digunakan untuk memahami, mengekstraksi, dan mengukur sentimen atau emosi dari teks. Teknik ini menganalisis teks untuk menentukan apakah sentimen yang terkandung di dalamnya bersifat positif, negatif, atau netral.

Salah satu langkah awal dalam menggunakan Git adalah membuat repositori baru. Repositori ini bisa berupa repositori lokal yang diinisialisasi di komputer Anda atau repositori yang dikloning dari remote. Kedua metode ini sangat penting untuk memulai pengelolaan versi proyek Anda.

Git adalah sistem version control terdistribusi yang digunakan untuk melacak perubahan dalam kode sumber selama pengembangan perangkat lunak. Diciptakan oleh Linus Torvalds pada tahun 2005, Git awalnya dirancang untuk membantu mengelola pengembangan kernel Linux.

Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memberikan kemampuan pada sistem komputer untuk belajar dari data tanpa perlu secara eksplisit diprogram. Dalam konteks ini, ‘belajar’ berarti mendeteksi pola yang tersembunyi dalam data dan menggunakan informasi tersebut untuk membuat prediksi yang akurat atau mengambil keputusan.

Dalam statistik, distribusi peluang merujuk pada distribusi probabilitas dari semua nilai yang mungkin dari suatu variabel acak atau peristiwa. Ini memberikan gambaran tentang kemungkinan munculnya setiap nilai atau rentang nilai dalam suatu populasi atau sampel.

Statistik adalah cabang ilmu yang berhubungan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi, dan penyajian data. Ini adalah alat penting yang digunakan untuk memahami fenomena yang diamati dalam berbagai bidang, mulai dari ilmu sosial hingga ilmu alam, dari bisnis hingga teknik.

Pengulangan adalah salah satu konsep fundamental dalam pemrograman yang memungkinkan kita untuk mengeksekusi serangkaian pernyataan secara berulang. Dalam pemrograman, terdapat dua jenis pengulangan yang umum digunakan: For Loop dan While Loop.

Quantum Computing, sebuah paradigma komputasi yang berbasis pada prinsip-prinsip mekanika kuantum, telah menjadi subjek perhatian yang meningkat dalam beberapa tahun terakhir.

Word embeddings adalah representasi kata dalam bentuk vektor yang dapat diproses oleh komputer. Teknik ini merupakan terobosan dalam pengolahan bahasa alami (NLP) karena mampu menangkap hubungan semantik dan sintaksis antar kata.

Wawancara adalah tahap penting dalam proses penerimaan kerja, terutama bagi calon Data Scientist. Peran Data Scientist memiliki kompleksitas yang tinggi dan membutuhkan kombinasi keterampilan teknis, analitis, dan komunikasi yang kuat.