Loading repository data…
dianfadlurahman / repository
Repository ini berisi mini project dengan menggunakan python.
A transparent discovery signal based on current public GitHub metadata.
This score does not audit code, security, maintainers, documentation quality, or suitability. Verify the repository and its current documentation before adoption.
Repository ini berisi mini project dengan menggunakan python.
Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
Rio-Haisyar-Fadillah /
Repository ini berisi tugas dan materi pembelajaran Data Mining dari pertemuan 3 sampai pertemuan 6, dalam format Jupyter Notebook (.ipynb)
49/100 healthadhwaa-dev /
BERSIAP LAHH # Belajar Pandas Repository ini berisi catatan dan kode belajar Pandas untuk data mining. ## Struktur - `data/` → dataset kecil (opsional) - `notebooks/` → Jupyter Notebook - `src/` → script Python - `requirements.txt` → library yang dipakai ## Cara Menjalankan ```bash pip install -r requirements.txt jupyter notebook
34/100 healthDimasRamadhan23 /
Repository ini berisi implementasi tugas UAS Big Data Lanjut menggunakan Python dan Jupyter Notebook. Project ini mencakup proses pengolahan data, analisis, dan visualisasi untuk memahami pola dan insight dari dataset yang digunakan.
qexaaa /
Repository ini berisi notebook Jupyter yang merupakan tugas kelompok mata kuliah Pengantar Data Science. Proyek ini berfokus pada eksplorasi dan analisis dataset klasik Iris menggunakan teknik dasar dalam ilmu data seperti visualisasi, preprocessing, dan klasifikasi.
44/100 healthj3lm4t1uh /
Repository ini berisi file Jupyter Notebook (.ipynb) yang mencakup berbagai teknik dasar dalam data engineering, seperti pembersihan dan transformasi data, penanganan nilai hilang, serta agregasi data menggunakan Python dan Pandas. Ini merupakan sumber praktis untuk memahami konsep-konsep penting dalam pengolahan data.
27/100 healthchaidirwell /
Repository ini berisi implementasi algoritma Apriori untuk analisis pola pembelian pada data transaksi. Proyek mencakup proses pembentukan frequent itemset, perhitungan support dan confidence, serta aturan asosiasi menggunakan Python dan Jupyter Notebook. Cocok sebagai referensi pembelajaran data mining.
42/100 health