Visualisasi Data Kategori Dengan Seaborn di Python #38 - Belajar Python Untuk AI & Data Science

[@mikailalfatih1494]

Makasih banyak Pak Bagus, Alhamdulillah saya sudah sampai part ini, semoga menjadi amal jariyah buat Pak Bagus, aamiin

[@nanangarifin5359]

Terima kasih, Pak Mega sudah berbagi ilmu lewat channel ini. Tutorialnya membantu sekali bagi saya yang baru tertarik dengan bidang data🙏

[@puzzycat18]

Terima kasih 🙏

[@iconptd1901]

Mantul pak.

[@megabagusherlambang]

Mantab betul 👍

[@gj4498]

mantap pak , tolong dilanjutkan pak, kalau bisa sama contoh big data juga, terima kasih

[@megabagusherlambang]

Pantau terus tar lama2 ke sana 👍

[@nisaufarhatin2252]

Terimakasih Pak Mega. Tutorialnya membantu sekali Pak. Pak maaf mau bertanya, kalau utk menghitung P-value dg python ada nda Pak videonya?

[@megabagusherlambang]

Gunakan library scipy

[@nisaufarhatin2252]

@@megabagusherlambang Baik Pak. Terimakasih yaa Pak infonya :)

[@fajrinarifa1225]

Terima kasih pak Mega. Saya ingin bertanya. Pada menit 10:01 kan kita bisa membuat order agar bar chart bisa berurutan dari A sampai F. Dan dalam barnya ada 2 kategori yakni male fan female. Pertanyaan saya, sintax apa yang digunakan jika kita hanya ingin membuat bar khusus kategori male (menghilangkan kategori female dari hitungan untuk melakukan visualisasi) Makasih.

[@anitasoraya7796]

kategori female nya tidak perlu dipanggil

[@MAfrizalSeptiansyah]

Penonton pertama 🤗

[@megabagusherlambang]

Gerak cepat! 👍

[@sobatbale4569]

Knapa ga di share di github aja bang

[@megabagusherlambang]

Di video saja, sudah cukup jelas.

[@ujangsujana5272]

Kl boleh dapat bocoran, masih lama ya pak

[@megabagusherlambang]

Masih lama, tidak ada yang instant kalau mau mendalami lebih detail 👍

[@ujangsujana5272]

Siap pak, Kl bisa tambah lagi soal atau quiz nya

[@MrSalmantube100]

Terima kasih pak Mega... Ini sudah bisa dibilang level intermediate ya? Kira2 tutorial Python ini bakal sampai episode berapa? Sepertinya masih panjang perjalanan...

[@megabagusherlambang]

Materinya masih panjang, dan episodenya tidak akan pernah habis karena selalu ada topik2 baru 👍