Database Diagram
Sulit mendapatkan alat untuk desain database yang MUDAH. Tadi menemukan situs ini.
Mudah digunakan untuk desain database.
Dah, gitu ajah 🙂
Sulit mendapatkan alat untuk desain database yang MUDAH. Tadi menemukan situs ini.
Mudah digunakan untuk desain database.
Dah, gitu ajah 🙂
Kemarin membeli 2 Text BookData Science. Data Science From Stratch dan Data Science Hand Book. Menurut saya buku tetap penting walaupun saya sudah mengikuti kursus di Kodio.
Data Science Hand Book bisa menjadi semacam Kamus, yang bahkan bisa dibuka sambil leyeh-leyeh.
Memang ada beberapa tahap dalam serial data Science ini.
Saya sudah mempelajari bagian manipulasi data sampai akhir dengan DataFrame. Sebenarnya mirip Query database tapi kelebihannya yang diquery adalah DataFrame yang dihasilkan diantaranya dengan pembacaan data dari CSV, jadi tidak harus dari table yang kaku itu.
Fungsi-fungsi dalam dataframe juga lebih luas. Bukan sekedar query, namun ditambah fungsi-fungsi statistik dan pengolahan data.
Kelemahannya query data tidak semudah SQL. Fungsi-fungsi dalam DataFrame terlalu buanyak. Kalau tidak sering digunakan pasti akan sulit untuk professional.
Tapi saya kesulitan menterjemahkan query data ke DataFrame. Tapi mendadak saya ingat bahwa ada engine cerdas yang bernama chatgpt. Saya coba bertanya:
“Terjemahkan perintah sql tersebut dibawah ini dengan fungsi pandas SELECT country, (count(country)) / 100 as percent FROM data GROUP BY country“
Dan dijawab:
import pandas as pd
# Mengimpor data ke dalam DataFrame
data = pd.read_csv('nama_file.csv') # Gantilah 'nama_file.csv' dengan nama file yang sesuai
# Menghitung jumlah entri per negara
country_counts = data['country'].value_counts().reset_index()
country_counts.columns = ['country', 'count']
# Menghitung persentase
total_entries = len(data)
country_counts['percent'] = (country_counts['count'] / total_entries) * 100
print(country_counts)
Besuk-besuk kalau kesulitan bisa minta tolong ChatGPT hahaha
Beberapa waktu terakhir, saya memang incip-incip beberapa teknologi, dari Full Stack, Machine Learning, Pentest, ISO Keamanan Data, IoT, Server, dll, tapi nampaknya saya belum menemukan pasar potensialnya. Kalau pasar tidak potensialnya sih banyak.
Dulu saya pernah mendapatkan materi kewirausahaan, yang intinya sebelum membuat sebuah usaha carilah pasar dulu. Percuma membuat usaha kalau pasarnya tidak ada. Riset pasar kecil-kecilanlah.
Dari yang saya renungkan, kelihatannya saya akan fokus ke Data Science dengan pertimbangan sebagai berikut:
Yang ingin saya kuasai dalam waktui dekat ini adalah
Mudah-mudahan inline dengan selera pasar.
Saya tertarik dengan integrasi limesurvey dan python. Saya sudah pernah mengikuti data science sebelumnya, walaupun tentu harus diasah lagi.
Pertama kita harus install Python, saat ini disarankan yang versi stabil terakhir, 3.11.
Jika kita menginstalasinya di Windows, lebih baik menggunakan toko aplikasi windows biar tidak mikir soal PATH dan sebagainya. Dan ketika saya install Python di windows, ternyata pip juga sudah terinstall. Untuk mengetahui apakah pip sudah terinstall atau belum silahkan cek dengan perintah pip –help .
Untuk library limepy silahkan ikuti link berikut:
https://pypi.org/project/limepy/
Thanks.
Saya banyak menemui orang dengan keahlian mumpuni. Tapi sulit mencari uang. Ada pula orang tidak terlalu ahli, tapi mudah mencari uang.
Orang dengan banyak kepandaian dan ketrampilan, tidak serta merta mudah mencari uang, walaupun memang mempunyai peluang lebih.
Orang harus mempunyai posisi tertentu, koneksi tertentu, agar kemampuannya bisa terkonversi dengan baik. Seseorang akan kelelahan sendiri jika dia hanya mengumpulkan ragam kemampuan namun tidak memiliki momentum yang cukup untuk menghasilkan uang.
Ada baiknya, sebelum seseorang belajar hal tertentu, berfikir, apakah yang akan saya pelajari ini mampu menghasilkan sesuatu? Ini hal penting sebelum kita belajar sesuatu.
Jangan sampai ilmu kita menjadi ilmu yang tidak bermanfaat. Ingat ilmu yang tidak kita gunakan akan hilang …