Publikasi tentang topik tersebut 'data-analysis'


Menavigasi Varians Antara Database, Data Warehouse, Data Lake, dan Data Lakehouse
Pendahuluan Di dunia yang berbasis data saat ini, pengelolaan dan penggunaan aset informasi yang efektif menjadi hal yang sangat penting bagi bisnis dan organisasi yang berupaya untuk tetap kompetitif. Di tengah banjir digital ini, empat pilar utama telah muncul, masing-masing dengan peran berbeda dalam pengelolaan data dan ekstraksi nilai: database, gudang data, data lake, dan data lakehouse baru. Basis data adalah fondasi penyimpanan dan pengambilan data, menyediakan repositori..
Churn Pelanggan Menggunakan PySpark
Churn Pelanggan Menggunakan PySpark Prediksi untuk Aplikasi Musik. Ulasan Proyek Sparkify adalah Aplikasi untuk Musik. Kumpulan data ini mencakup log aktivitas pengguna sparkify selama dua bulan. Log mencakup beberapa informasi dasar pengguna, dan informasi tentang operasinya. Seorang konsumen dapat memiliki beberapa entri di dalamnya. Saya mengubah sebagian pengguna dalam hasil, melalui pembatalan akun. Saya mengunggah informasi penelitian saya ke repositori GitHub. Temukan..
6 Buku Pemrograman R yang Wajib Dibaca
Legenda mengatakan, rahasia dan harta karun dunia tersembunyi di dalam buku namun manusia malas mencarinya, berkat Google. Jika Anda termasuk orang yang suka membaca buku dan yang lebih penting menggunakan bahasa Pemrograman R, artikel ini cocok untuk Anda. Berdasarkan pendapat saya, ini adalah Buku Pemrograman R yang menurut Anda berguna. R untuk Ilmu Data Ini adalah buku terbaik saya dalam bahasa R yang ditulis oleh superstar R Hardley Wickham dan itulah mengapa buku ini..
Menyusun Proyek ML
Terlepas dari seberapa bagus pekerjaan Anda dan gaya pengkodean Anda yang terbaik, tidak ada keraguan bahwa menyusun proyek Anda dan menjalankannya selangkah demi selangkah tidak boleh diabaikan. Sebab, suatu saat Anda akan terjebak pada titik atau tugas tertentu dan Anda perlu merevisi apa yang telah Anda lakukan sebelumnya, inilah pentingnya penataan yang baik. Metode ini sangat penting dalam Pemrograman Tradisional jadi tentu saja merupakan suatu keharusan dalam Proyek Pembelajaran..
Antagonis yang Ditakuti: Kebocoran Data dalam Pembelajaran Mesin
Mungkin salah satu konsep yang paling kurang dihargai dalam Machine Learning Saya telah mengikuti lebih dari 5 kursus Analisis Bisnis dan Pembelajaran Mesin, baik secara langsung maupun online. Anehnya, hanya satu yang berhasil mengungkap kebocoran data secara singkat. Ketika berbicara tentang kebocoran data tanpa konteks pembelajaran mesin, sering kali kita menyebutnya sebagai skenario ketika informasi rahasia ditransfer ke pihak ketiga tanpa tindakan atau izin keamanan yang tepat,..
Panduan Komprehensif; manipulasi data sederhana dengan NumPy
Jika Anda baru mengenal pemrograman dan ingin mempelajari cara bekerja dengan data numerik dengan python, NumPy adalah perpustakaan penting untuk dikuasai. Perkenalan NumPy adalah singkatan dari 'Python Numerik'. Ini adalah paket untuk analisis data dan komputasi ilmiah dengan Python. NumPy menggunakan objek array multidimensi, dan memiliki fungsi serta alat untuk bekerja dengan array ini. Array n-dimensi yang kuat di NumPy mempercepat pemrosesan data. NumPy dapat dengan mudah..
Menggunakan AutoML untuk Memotong Waktu menuju Insight
Perlombaan untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari kumpulan data semakin cepat. Bisnis saat ini sangat ingin tetap menjadi yang terdepan, dan komponen penting dari hal ini adalah mengurangi Waktu untuk Mencermati (lihat artikel saya sebelumnya tentang hal ini di sini). Salah satu senjata paling ampuh yang dimiliki analis untuk mencapai hal ini adalah Pembelajaran Mesin Otomatis, atau AutoML. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari bagaimana AutoML dapat menjadi..