Kali ini saya akan membagikan template gratis menggunakan Bootstrap. Kalian bisa download templatenya lewat link di bawah
Kalo kalian suka, kalian bisa download template ini lewat link dibawah. Kalian bebas menggunakannya untuk keperluan bisnis dan personal. Jangan lupa berikan kredit @yasyaindra yaaaa.
Kemarin baru saja saya baca buku berjudul Data Science From Scratch terbitan Oreilly. Bukunya berbahasa inggris, namun seru sekali ketika dibaca
 |
| Oreilly selalu pake illustrasi hewan |
Jujur, saya masih sedikit bacanya, masih paruh awal tapi tetap tertarik untuk melahapnya hingga habis.
Ada beberapa poin yang enlightening dari buku tersebut yang rasanya sayang sekali kalo ga saya beberkan di blog kesayangan-ku ini. Huek
Di bagian awal buku tersebut kurang lebih di jelaskan secara singkat apa saja peran peran data scientist, job utama, dan apa sih tugas utama data scientist secara garis besar. Menurut saya ini merupakan ilmu penting mengingat ketika saya melihat tutorial di youtube atau course course pada umumnya yang berkualitas namun deep-down saya sendiri masih bertanya tanya, sebenarnya ini kepakenya ketika ngapain sih
Ini sesuatu yang baru bagi saya, berbeda sekali ketika kita mengikuti tutorial youtube tentang pengembangan website atau mobile app yang tujuannya satu yaitu aplikasi harus berjalan baik dan benar
Menurut saya data science berbeda, ia lebih abstrak dan intuitif. Segala permasalahan tidak melulu diselesaikan secara teknikal
Kali ini saya akan menjelaskan apa aja tugas data scientist melalui sebuah perempumaan dan simulasi agar kalian bisa lebih memahami
Selamat menjalani hari pertama sebagai data scientist di perusahaan PT Maju Mundur, kalian akan sering berkomunikasi kepada VP untuk memberikan insight dari data data yang mereka miliki
VP ingin sekali mengetahui karyawan manakah yang mempunyai relasi kuat antar karyawan lain. Kamu bisa ga mencari siapakah kayawan yang dimaksud? Berikut nama nama karyawannya
users = [
{ "id": 0, "name": "Hero" },
{ "id": 1, "name": "Dunn" },
{ "id": 2, "name": "Sue" },
{ "id": 3, "name": "Chi" },
{ "id": 4, "name": "Thor" },
{ "id": 5, "name": "Clive" },
{ "id": 6, "name": "Hicks" },
{ "id": 7, "name": "Devin" },
{ "id": 8, "name": "Kate" },
{ "id": 9, "name": "Klein" }
]
Tidak hanya nama nama karyawan kamu juga mendapatkan id id yang saling terhubung sehingga kamu tau siapa-berteman-dengan-siapa
friendship_pairs = [(0, 1), (0, 2), (1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4),
(4, 5), (5, 6), (5, 7), (6, 8), (7, 8), (8, 9)]
Kamu bisa ga menjawab pertanyaan bos VP?
Kalo kamu sudah menyelasikan soal diatas. VP juga ingin kamu memberikan daftar data scientist yang kamu sarankan. Buat model atau function untuk memprediksinya.
Kamu akan mendapatkan data data yang berisi interest seperti ini
interests = [
(0, "Hadoop"), (0, "Big Data"), (0, "HBase"), (0, "Java"),
(0, "Spark"), (0, "Storm"), (0, "Cassandra"),
(1, "NoSQL"), (1, "MongoDB"), (1, "Cassandra"), (1, "HBase"),
(1, "Postgres"), (2, "Python"), (2, "scikit-learn"), (2, "scipy"),
(2, "numpy"), (2, "statsmodels"), (2, "pandas"), (3, "R"), (3, "Python"),
(3, "statistics"), (3, "regression"), (3, "probability"),
(4, "machine learning"), (4, "regression"), (4, "decision trees"),
(4, "libsvm"), (5, "Python"), (5, "R"), (5, "Java"), (5, "C++"),
(5, "Haskell"), (5, "programming languages"), (6, "statistics"),
(6, "probability"), (6, "mathematics"), (6, "theory"),
(7, "machine learning"), (7, "scikit-learn"), (7, "Mahout"),
(7, "neural networks"), (8, "neural networks"), (8, "deep learning"),
(8, "Big Data"), (8, "artificial intelligence"), (9, "Hadoop"),
(9, "Java"), (9, "MapReduce"), (9, "Big Data")
]
VP ingin tahu fun fact karayawan mana aja nih yang punya hubungan gaji dan pengalaman. Kamu akan mendapatkan dataset seperti berikut
salaries_and_tenures = [(83000, 8.7), (88000, 8.1),
(48000, 0.7), (76000, 6),
(69000, 6.5), (76000, 7.5),
(60000, 2.5), (83000, 10),
(48000, 1.9), (63000, 4.2)]
Kamu bisa memberikan insight berupa visual
VP juga pengen tahu nih akun mana aja dari karyawan dengan pengalaman dan gaji yang bayar produk perusahaan. Data yang akan diberikan seperti ini, bisa kah kamu mencari tahu?
0.7 paid
1.9 unpaid
2.5 paid
4.2 unpaid
6.0 unpaid
6.5 unpaid
7.5 unpaid
8.1 unpaid
8.7 paid
10.0 paid
VP juga pengen tahu topik yang lagi trending. Kamu akan mendapatkan data berikut
interests = [
(0, "Hadoop"), (0, "Big Data"), (0, "HBase"), (0, "Java"),
(0, "Spark"), (0, "Storm"), (0, "Cassandra"),
(1, "NoSQL"), (1, "MongoDB"), (1, "Cassandra"), (1, "HBase"),
(1, "Postgres"), (2, "Python"), (2, "scikit-learn"), (2, "scipy"),
(2, "numpy"), (2, "statsmodels"), (2, "pandas"), (3, "R"), (3, "Python"),
(3, "statistics"), (3, "regression"), (3, "probability"),
(4, "machine learning"), (4, "regression"), (4, "decision trees"),
(4, "libsvm"), (5, "Python"), (5, "R"), (5, "Java"), (5, "C++"),
(5, "Haskell"), (5, "programming languages"), (6, "statistics"),
(6, "probability"), (6, "mathematics"), (6, "theory"),
(7, "machine learning"), (7, "scikit-learn"), (7, "Mahout"),
(7, "neural networks"), (8, "neural networks"), (8, "deep learning"),
(8, "Big Data"), (8, "artificial intelligence"), (9, "Hadoop"),
(9, "Java"), (9, "MapReduce"), (9, "Big Data")
]
Bisa kah kamu mencari tahu?
Gimana, sewaktu baca studi kasus diatas, apakah kamu punya bayangan bagaimana cara menyelesaikannya? Kalo kamu sudah punya bayangan meski sedikit aja, selamat! barang kali pekerjaan data scientist cocok untuk kamu
Namun ingat ini baru perkenalan aja lhooo, kedepannya kamu akan bergulat dengan model model yang mebantu kamu untuk mencari tahu penjelasan dari data data berantakan yang biasa kamu jumpai di Kaggle
Data Scientist dituntut untuk bisa mempelajari model berupa machine learning untuk mendapatkan hasil yang diinginkan. Sedangkan Data Analyst tidak demikian, DA memiliki job yang jauh lebih ringkas karena aplikasi yang mereka pakai cukup dengan aplikasi seperti Excel dan PowerBI
Data Scientist cenderung lebih ngodingnya karena mereka harus mengolah model model yang terkadang membutuhkan kemampuan ML untuk melihat dataset
Pekerjaan data scientist menurut Data Science From Scratch ternyata tidak seteknikal yang kita kira. Semuanya tergantung kekreatifitasan kita mengolah setumpuk data yang ingin dilihat oleh para atasan.
Sudah lama tidak update blog, kali ini saya akan membagikan tutorial untuk mempersiapkan project Laravelmu di dalam Docker
Docker merupakan sebuah teknologi dimana memungkinkan kita menginstall beberapa aplikasi seperti NginX, OS, Database di dalam sebuah Container (alih alih menggunakan virtual machines)
Kita pun membutuhkan Docker untuk aplikasi Laravel agar versi versi aplikasi yang kita gunakan bisa compactable di local manapun.
Kalian pasti sering banget menjumpai aplikasi kalian error ketika tahap deployment. Biasanya pesan error akan menjelaskan bahwa package atau library yang kamu gunakan tidak cocok dengan server
Disinilah Docker mencoba untuk membantu tahap development hingga deployment kita
Install Docker dan pastikan Docker sudah dijalankan
Install WSL2
git clone git@github.com:yasyaindra/dockerized_laravel.git
docker-compose up -d --build
docker exec -it php bash
composer create-project laravel/laravel . (titik)
cp .env.example .env
DB_CONNECTION=mysql
DB_HOST=dockerized_laravel_mysql_1
DB_PORT=3306
DB_DATABASE=laradock
DB_USERNAME=laradock
DB_PASSWORD=secret
php artisan migrate
php artisan key:generate
Di dalam repository tersebut terdapat dua folder
nginx
folder ini berisi dockerfile dan file file konfigurasi agar web bisa berjalan baik di dalam container. Anggap Nginx ini seperti Apache di dalam XAMPP namun bedanya nginx sudah berjalan otomatis di dalam docker container
php
Pun sama, bedanya terdapat banyak sekali aplikasi yang harus kita install untuk menjalankan php, termasuk memasukkan file file konfigurasi ke dalam image yang lumayan banyak dibandingkan nginx
Kalo kalian perhatikan kedual file ini sama sama memiliki file dockerfile dan file konfigurasi
Di dalam dockerfile, terdapat perintah RUN, CMD, dan COPY, dll. Ini merupakan perintah perintah di dalam dockerfile dengan fungsi tertentu
Kalian bisa faham lebih lengkap seputar Dockerfile ini disini
Docker Compose
Juga kalo kalian perhatikan di dalam repo tersebut terdapat file yaml dimana kita mengatur docker secara keseluruhan mulai dari mengambil image hingga membuat container. Secara singkat yaml berisi sekumpulan aktifitas aktifitas docker untuk membuat container, mengekspose port, membuat volume tanpa harus memasukkan perintah ke dalam command line
Caranya pun mudah, kalian tinggal memisahkan masing masing container dengan naman service yang kalian inginkan
Ketika membuat project laravel dengan docker, kita harus faham untuk membuat file dockerfile (untuk membuat image) dan file yaml (untuk mengatur container tanpa harus memassukkan perintah command line satu persatu)
Yuk belajar bareng seputar software engineering dana data science di Yasya Technology, follow instagramnya biar ga ketinggalan ilmu baru setiap hari
Techbros Writer. Educactor, you name it
