Era pandemi sungguh dahsyat sampai-sampai ada era peradaban baru bernama Era New Normal, banyak hal telah berubah seperti interaksi sosial. Bahkan masa depan pendidikan banyak berubah. Pendidikan jarak jauh, tumbuh suburnya training online menimbulkan pertanyaan Masa Depan Pendidikan: Sertifikat Online atau Gelar Akademik? Kita akan cari tahu Mengapa sertifikat online adalah masa depan pendidikan.
Ada jutaan alasan untuk menyukai Python (terutama untuk data scientist). Tetapi bagaimana Python berbeda dari bahasa pemrograman tingkat rendah yang lebih profesional seperti C atau C ++? Saya kira ini adalah pertanyaan yang banyak data scientist atau pengguna Python tanyakan atau tanyakan pada diri mereka sendiri suatu hari nanti. Ada banyak perbedaan antara Python dan bahasa seperti C ++. Untuk artikel ini, saya akan menunjukkan kepada kalian seberapa cepat C ++ dibandingkan dengan Python dengan contoh yang sangat sederhana.
Untuk menunjukkan perbedaannya yaitu saya menggunakan kasus permutasi DNA yang melibatkan proses looping. Permutasi DNA untuk menghasilkan semua kemungkinan k-mers DNA untuk nilai tetap “k”. Saya memilih contoh ini karena banyak tugas pemrosesan dan analisis data terkait genomik (misalnya, generasi k-mers) dianggap intensif secara komputasi. Itulah alasan mengapa banyak data scientist di bidang bioinformatika tertarik dengan C ++ (selain Python).
Python adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer di kalangan developer namun karena kecepatannya yang rendah maka banyak perusahaan menulis ulang aplikasi mereka dalam bahasa lain setelah kecepatan Python menjadi hambatan bagi pengguna. Tetapi bagaimana jika ada cara untuk mempertahankan fitur-fitur mengagumkan Python dan meningkatkan kecepatannya? Solusinya pada menggunakan pypy
Apa kualifikasi yang paling banyak diminta untuk posisi data science? itu adalah pertanyaan yang sangat penting bagi kalian yang akan memilih karir di bidang data data science. Kualifikasi ini diharapkan tidak hanya diperlukan pada saat wawancara, tetapi juga hanya kualifikasi penting yang harus diingat dalam pekerjaan kalian saat ini!
Data Science selalu berkembang sehingga sangat penting untuk menyadari teknologi baru di lapangan. Persyaratan ini mungkin berbeda dari pengalaman pribadi kalian masing-masing, jadi harap diingat bahwa artikel ini berasal dari pendapat kami pribadi.
Suatu citra digital yang mengandung kedalaman 256 warna atau 2^8 kombinasi warna pada format abu-abu dapat kita representasikan dalam multi level yang terdiri dari n-bit. Misalkan saja kita mempunyai nilai pixel 190 yang bisa konversikan kedalam 8bit menghasilkan 10111110 dengan urutan bit 8-7-6-5-4-3-2-1
Kalian mungkin sudah tidak asing lagi dengan ponsel Huawei, seperti penawaran seri P40 dan Mate 40 terbaru, tetapi tahukah kalian bahwa Huawei juga memiliki laptop? Faktanya, Huawei MateBook 13 adalah pilihan teratas kami untuk laptop ringan terbaik. Perusahaan juga sudah merilis laptop yaitu MateBook 14, dan berikut adalah lima hal yang perlu kalian ketahui MateBook 14.
Python dan R adalah bahasa pemrograman yang mendominasi dalam ekosistem data science. Keduanya menyediakan banyak paket dan kerangka kerja untuk melakukan analisis dan manipulasi data yang efisien. Pada artikel ini, kami akan membandingkan dua perpustakaan yang sangat populer dalam hal manipulasi data dan tugas transformasi / berbasis data frame tabel.
Contoh berikut terdiri dari beberapa tugas sederhana yang diselesaikan oleh panda dan dplyr. Ada banyak pilihan untuk menggunakan paket ini. Saya menggunakan R-studio IDE untuk R dan Spyder untuk Python.
Apa itu modul SSL: SSL (Secure Socket Layer) adalah lapisan keamanan untuk melindungi transaksi di website Anda dengan teknologi enkripsi data yang canggih. Pada website dengan SSL maka alamatnya berubah menjadi https dan muncul tanda padlock (gembok) di address bar browser yang bisa di-klik untuk melihat jenis SSL, teknologi enkripsi yang dipakai dan siapa identitas pemilik website. Kayak di web ini menggunakan https://softscients.com bukan https://softscients.com. Biasanya SSL digunakan pada payment gateway agar pertukaran antar data terutama login password diwebsite tidak bersifat plain karena sudah di enkripsi. Kalian bisa koq melihat POST dan GET sebuah pertukaran data yang terjadi antara sisi client dan server menggunakan aplikasi wireshark. Berikut kegunaan SSL utama menggunakan SSL:
Pengelompokan Data K-means adalah algoritma yang kuat untuk pencarian kemiripan. Ada banyak library yang cukup cepat dalam menerapkan K-Means Clustering salah satunya yaitu faiss Facebook AI Research menjadi juara yang terbaik. Melalui beberapa baris kode yang dibagikan dalam demonstrasi ini, faiss mengungguli implementasinya dalam kecepatan dan akurasi scikit-learn. #matlab
K-Means adalah algoritma iteratif, yang mengelompokkan titik data menjadi k cluster, masing-masing diwakili dengan mean / titik pusat (centroid). Pelatihan dimulai dengan beberapa tebakan awal dan kemudian berganti-ganti antara dua langkah: tugas dan pembaruan/update.
K-means merupakan algoritma clustering “unsupervised machine learning algorithms” yang paling sederhana dan populer serta non hirarki yang berusaha untuk mempartisi objek yang ada kedalam satu atau lebih cluster atau kelompok objek berdasarkan karakteristiknya, sehingga objek yang mempunyai karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu cluster yang sama dan objek yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokan kedalam cluster yang lain.
Metode K-Means Clustering berusaha mengelompokkan data yang ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik yang sama satu sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain.
Dengan kata lain, metode K-Means Clustering bertujuan untuk meminimalisasikan objective function yang diset dalam proses clustering dengan cara meminimalkan variasi antar data yang ada di dalam suatu cluster dan memaksimalkan variasi dengan data yang ada di cluster lainnya juga bertujuan untuk menemukan grup dalam data, dengan jumlah grup yang diwakili oleh variabel K. Variabel K sendiri adalah jumlah cluster yang diinginkan. Membagi data menjadi beberapa kelompok. Algoritma ini menerima masukan berupa data tanpa label kelas. Hal ini berbeda dengan supervised learning yang menerima masukan berupa vektor (x1 , y1) , (x2 , y2) , …, (xi , yi), di mana xi merupakan data dari suatu data pelatihan dan yi merupakan label kelas untuk xi .
K-Means Clustering bisa kalian gunakan lho untuk melakukan segmentasi ataupun grouping warna/kuantisasi/Clustering Color pada image true color atau grayscale selain menggunakan teknik inrange(). Kalian bisa menggunakan library OpenCV sudah dilengkapi dengan function Kmeans() yaitu https://docs.opencv.org/3.4.3/d1/d5c/tutorial_py_kmeans_opencv.html.
Caranya pun sangat mudah koq, kalian bisa menggunakan library dari OpenCV untuk melakukan Clustering Color. Kalian bisa menggunakan kode berikut