Posts

perbandingan Excel vs SQL vs Python dalam analisis berbagai tugas

tabel perbandingan Excel vs SQL vs Python dalam menyelesaikan berbagai tugas analisis data umum: 📊 Perbandingan Excel vs SQL vs Python Task Excel SQL Python (pandas) 1. Filter rows Filter/Slicer, IF , FILTER() WHERE clause df[df['col'] == value] 2. Select columns Klik kolom / pilih secara manual SELECT column1, column2 df[['col1', 'col2']] 3. Sort data Sort tool (ascending/descending) ORDER BY column ASC/DESC df.sort_values('col', ascending=True) 4. Grouping Pivot Table / SUBTOTAL() GROUP BY column df.groupby('col') 5. Counting COUNT() , Pivot Table COUNT(column) df['col'].count() or df.groupby(...).count() 6. Average AVERAGE() , Pivot Table AVG(column) df['col'].mean() 7. Sum SUM() SUM(column) df['col'].sum() 8. Remove duplicates "Remove Duplicates" tool SELECT DISTINCT df.drop_duplicates() 9. Join tables VLOOKUP / XLOOKUP / Power Query JOIN , L...
Post a Comment
Read more

Pemula wajib tahu jika mau berkarir di bidang Data Science vs Data Analyst vs Data Engineer

 Ketiganya — Data Science , Data Analyst , dan Data Engineer — sama-sama berperan penting dalam dunia data, namun memiliki tugas, skill, dan tujuan yang berbeda . Berikut perbandingannya secara ringkas dan jelas: 🔍 1. Data Analyst 🎯 Fokus: Mengolah dan menganalisis data untuk menjawab pertanyaan bisnis dan membuat laporan yang mudah dimengerti. 🛠️ Tugas: Membersihkan dan memproses data. Membuat laporan dan dashboard. Menyajikan insight (temuan) dari data historis. Mendukung pengambilan keputusan manajemen. 📦 Tools: Excel SQL Tableau / Power BI Python (Pandas) / R (kadang-kadang) 👤 Cocok untuk: Yang suka menganalisis tren , visualisasi data , dan memberi rekomendasi bisnis . 🤖 2. Data Scientist 🎯 Fokus: Memprediksi dan membuat model dari data menggunakan machine learning dan statistik lanjutan. 🛠️ Tugas: Eksplorasi dan eksperimen dengan data (EDA). Membangun model prediktif (ML, AI). A/B testing dan eksperimen ilmi...
Post a Comment
Read more

4 jenis utama ensemble methods yang wajib diketahui dalam machine learning

 Dalam Machine Learning , ensemble methods adalah pendekatan yang menggabungkan beberapa model (biasanya model prediktif seperti decision trees) untuk meningkatkan akurasi , stabilitas , dan generalization dari prediksi. Ensemble biasanya lebih kuat dibandingkan model tunggal. Berikut   detail tentang 4 jenis utama ensemble methods: ✅ 1. Bagging (Bootstrap Aggregating) 🔹 Konsep: Bagging adalah metode ensemble yang membangun beberapa model independen dari subsets data pelatihan yang berbeda (diambil dengan bootstrap sampling , yaitu pengambilan sampel dengan pengembalian), lalu menggabungkan hasil prediksinya — biasanya dengan voting (klasifikasi) atau averaging (regresi) . 🔹 Tujuan: Mengurangi variance dari model (mencegah overfitting). 🔹 Ciri khas: Model dilatih secara paralel . Dataset pelatihan tiap model sedikit berbeda (karena bootstrap). Sangat cocok untuk algoritma dengan high variance (misalnya: decision trees). 🔹 Contoh algoritma: ...
Post a Comment
Read more

Youtuber Pemula Tahu : Langkah-langkah Memulai Penghasilan dari Google AdSense

 Untuk mulai memperoleh pendapatan dari Google AdSense , berikut adalah langkah-langkah yang perlu Anda lakukan, terutama terkait menambahkan info pembayaran dan menghubungkan situs Anda : ✅ Langkah-langkah Memulai Penghasilan dari Google AdSense 1. Daftar atau Masuk ke Google AdSense Kunjungi: https://www.google.com/adsense Gunakan akun Google Anda. Isi informasi dasar: URL situs, bahasa konten, dan sebagainya. 2. Hubungkan Situs Anda ke AdSense Setelah mendaftar, Anda akan diminta untuk menambahkan situs web . Google akan memberikan kode verifikasi (script) . Tempelkan kode tersebut di <head> HTML halaman utama situs Anda. Setelah ditempel, kembali ke AdSense dan klik “ Selesai ” → Google akan memverifikasi situs (biasanya butuh 1-3 hari kerja). 3. Tambahkan Informasi Pembayaran Setelah akun disetujui dan Anda mulai mendapatkan penghasilan: Masuk ke AdSense. Buka menu: Pembayaran > Kelola metode pembayaran . Tambahkan metode pe...
Post a Comment
Read more

Hal wajib kamu Tahu : Langkah-langkah Mengisi Info Pajak di AdSense

 Untuk mengisi info pajak di Google AdSense , kamu perlu melengkapi formulir pajak AS (biasanya W-8BEN untuk individu di luar AS seperti Indonesia). Ini penting agar kamu tidak dikenai potongan pajak 30% untuk pendapatan dari viewer AS. Berikut langkah-langkah pengisian info pajak AdSense : ✅ Langkah-langkah Mengisi Info Pajak di AdSense (Formulir W-8BEN) 1. Masuk ke Google AdSense Buka https://www.google.com/adsense Login dengan akun Google-mu. 2. Buka Menu: Klik Pembayaran → Setelan → Kelola info pajak Klik tombol "Tambahkan info pajak" (atau "Add Tax Info") ✍️ Panduan Pengisian Formulir W-8BEN (Untuk Warga Indonesia) 🔹 1. Jenis akun Pilih "Individu" Klik Berikutnya 🔹 2. Apakah Anda warga AS? Pilih "Tidak" Klik Berikutnya 🔹 3. Formulir yang tersedia Pilih Formulir W-8BEN Klik Mulai W-8BEN 🔹 4. Identitas Nama lengkap : sesuai dengan nama pada rekening bank. Nama DBA (opsional) :...
Post a Comment
Read more

Cara Membuka Menu "Pembayaran" di Google Adsense

 Di Google AdSense , untuk menambahkan atau mengelola rekening bank (metode pembayaran), kamu harus membuka menu berikut: 🔍 Cara Membuka Menu "Pembayaran > Kelola Metode Pembayaran" di Google AdSense ✅ Langkah-langkahnya: Login ke akun AdSense: Masuk ke https://www.google.com/adsense Klik menu “Pembayaran” di sidebar kiri: Biasanya tertulis “Payments” jika bahasa masih default Inggris. Jika kamu pakai bahasa Indonesia, akan tertulis "Pembayaran" . Di halaman Pembayaran, cari bagian “Kelola metode pembayaran” (atau "Manage payment methods") : Klik tombol tersebut untuk membuka daftar rekening yang sudah terdaftar. Kamu bisa menambahkan rekening bank baru , menghapus , atau mengatur sebagai default . Klik tombol “+ Tambahkan metode pembayaran” Masukkan nama pemilik rekening (harus sesuai dengan nama akun AdSense) . Masukkan nomor rekening dan nama bank . Simpan. Verifikasi rekening bank: Google akan...
Post a Comment
Read more

Introduction to Stopping Conditions

Image
Part B: Stopping Conditions Introduction In the preceding section, we introduced an algorithm designed to construct a decision tree. This algorithm incorporates a specific feature known as a  stopping condition.  Question: Question:  If we don’t terminate the decision tree algorithm manually, what will the leaf nodes of the decision tree look like? Show Answer Answer:  The tree will continue to grow until each leaf node contains  exactly one training point  and the model attains  100%  training accuracy. As you might remember from our previous course, 100% accuracy is a bad thing! It almost certainly means that we have overfit our data.  Question: Question:  How can we prevent this from happening? Show Answer Answer:  Stop the tree from growing. Common Stopping Conditions The most common stopping criterion involves restricting the  maximum depth  ( max_depth ) of the tree. The following diagram illustrates a decision tree ...
Post a Comment
Read more