Komputer Pemrograman

Bahasa Pemrograman Terbaik untuk Pengembangan Game

  • by

Game adalah salah satu industri panas saat ini dengan beberapa judul induvial yang meraup jutaan. Teknologi telah sangat meningkatkan kemampuan game, bersama dengan aksesibilitasnya. Kami mencapai titik di mana imajinasi tidak lagi dibatasi oleh apa yang dapat ditangani oleh prosesor. Bermimpilah, dan Anda bisa membuatnya.

Bahasa Pemrograman Terbaik

Anda masih membutuhkan alat yang tepat untuk dapat melakukannya, dan ada ratusan bahasa pemrograman di luar sana yang dapat membantu. Di sini kami telah mengumpulkan beberapa yang terbaik untuk dapat melakukannya. Tentu saja, tidak ada yang terbaik, karena setiap proyek membutuhkan alat yang tepat. Namun, bahasa yang tercantum di sini termasuk yang paling populer, jadi ada banyak dukungan yang tersedia untuk mereka.

Jika Anda ingin memasuki pengembangan game tetapi tidak yakin harus mulai dari mana, daftar ini akan membantu mempersempit pilihan. Kemudian menjadi soal memikirkan jenis permainan apa yang ingin Anda buat dan memilih alat terbaik untuk pekerjaan itu. Mari lihat.

C++

C++ selalu menemukan jalannya ke daftar pemrograman terbaik untuk pengembangan game. Saat digunakan secara efisien, bahasa ini memiliki waktu pengoperasian yang sangat cepat, yang sangat penting dalam hal bermain game.

C++ mengambil C dan menambahkan Pemrograman Berorientasi Objek (OOP) untuk memperluas kemampuannya. Sisi negatif untuk pemula adalah rintangan masuk yang tinggi.

C++ sangat sulit dipelajari, tetapi dibantu oleh banyak kursus dan tutorial yang tersedia secara online dan offline. Bahasa ini digunakan secara luas di PlayStation dan Xbox. Dan merupakan salah satu yang paling umum Anda temui untuk membuat game.

Ini memungkinkan pengguna untuk memiliki kontrol lebih besar atas perangkat keras, manajemen memori, dan grafik. Yang membuatnya sempurna untuk pembuatan game. Mengetahui C++ akan secara dramatis meningkatkan kemampuan kerja Anda dalam industri game.

C#

C# adalah bahasa kuat lainnya dengan berbagai aplikasi. Ini agak lebih mudah untuk mengambil C++ sehingga bisa lebih baik untuk dipelajari terlebih dahulu.

Beberapa faktor menjadikan C# pilihan yang bagus untuk membuat game. Yang pertama adalah framework XNA-nya, dari Microsoft, yang membuatnya sempurna untuk membuat game untuk Windows atau Xbox.

Yang kedua adalah bagian integral dari mesin game seperti Unity3D dan Xamarin yang populer. C# dapat digunakan untuk membuat game di hampir semua platform, termasuk iOS, Android, PlayStation. Dan perangkat lunak terkait Windows seperti yang disebutkan sebelumnya.

MonoGame dapat digunakan untuk mendistribusikan perangkat lunak ke sebagian besar platform, dan ini bekerja dengan baik dengan C#. Ini adalah salah satu bahasa yang membuka pintu dan memungkinkan hampir semua gamer menikmati kreasi Anda. Apa pun perangkat keras yang mereka gunakan.

Java

Java dapat ditemukan di mana-mana dan dapat digunakan dengan mudah di berbagai platform. Itu menggunakan metodologi OOP, dan memiliki banyak kesamaan dengan C ++ yang berarti keduanya dapat dipelajari secara berdampingan.

Java Virtual Machine menerjemahkan kode Java menjadi bytecode yang berjalan di hampir semua sistem. Ini membuatnya sangat serbaguna dan populer di kalangan pengembang game.

Karena ketersediaan modul open source, Java digunakan secara luas untuk membuat game Android. Kerangka kerja populer seperti LibGDX dan JMonkeyEngine, masing-masing untuk game 2D dan 3D, juga membantu pengembangan.

JavaScript

Suka atau tidak suka, Javascript adalah salah satu bahasa paling populer untuk membuat game. Ini secara alami bekerja dengan baik dengan HTML dan CSS dan sangat cocok untuk game online.

Javascript dapat digunakan di bagian belakang dan bagian depan pengembangan web. Dan memiliki komunitas online yang sangat besar dan membantu serta kerangka kerja yang sangat banyak.

Javascript telah terbukti menjadi bahasa yang sangat serbaguna. Dan dengan bantuan perpustakaan dapat digunakan untuk Aplikasi iOS dan Android, aplikasi desktop, dan perangkat keras.

Dengan banyak tutorial online gratis dan kehadiran GitHub yang masif, Javascript adalah salah satu bahasa termudah untuk dipelajari. Itu juga dapat digunakan untuk scripting dengan Unity3D.

HTML5

HTML yang sederhana telah berkembang pesat sejak pertama kali dirilis dan HTML5 adalah versi paling populer. Ia bekerja bahu membahu dengan Javascript (dan bahasa lain) untuk membangun sejumlah besar game online.

Contoh bagus tentang apa yang telah dilakukan pengembang kreatif dengan bahasa dapat ditemukan di sini. Ini mungkin tampak bahasa yang agak sederhana dan membatasi, tetapi ini adalah bagian dari proporsi yang signifikan dari game online.

Bahasanya mudah dipelajari (tetapi sulit untuk dikuasai) dan dapat digunakan bersama dengan Javascript untuk antarmuka pemutar, dan grafik oleh WebGL. HTML5 adalah opsi yang menarik bagi pengembang baru karena penghalang masuknya yang rendah dan sangat luas secara online

Python

Dinamai setelah grup komedi Inggris Monty Python, ini adalah bahasa pemrograman hebat lainnya yang digunakan untuk pengembangan game. Ini juga berjalan pada prinsip-prinsip OOP seperti Java dan C ++ dan telah membuktikan dirinya. Sebagai bahasa yang dapat beradaptasi yang digunakan dalam sejumlah besar aplikasi.

Salah satu manfaat utama yang ditawarkan Python adalah kerangka kerja Pygame-nya. Yang memungkinkan pengembang membuat prototipe game mereka dengan cepat dan mudah. Python juga cukup mudah dipelajari dengan komunitas online yang cukup besar di sana untuk membantu dengan dukungan.

Swift

Jika Apple Apps adalah milik Anda, maka Swift adalah bahasa untuk Anda. Aman, cepat, relatif mudah dipelajari, dan multiguna.

Jika Anda ingin membuat aplikasi untuk perangkat Mac dan iOS. Maka Swift adalah pilihan yang jauh lebih baik daripada menggunakan bahasa lintas platform.

Pengguna Swift dapat menggunakan SceneKit dan SpriteKit dari Apple untuk mengembangkan ide, tetapi mereka dibatasi untuk menggunakan perangkat keras Apple.

Ini cukup untuk membuat beberapa orang kecewa, tetapi bagi penggemar Mac, ini adalah pengaturan yang sempurna. Dukungan online dan tutorial berkembang, dan untuk mencoba bahasa dengan membangun permainan sederhana klik di sini.

Kesimpulan

Tidak ada bahasa pemrograman terbaik dalam hal pengembangan game, tetapi Anda tidak bisa salah dengan opsi di daftar ini. Pilih alat yang tepat untuk pekerjaan itu dan salurkan imajinasi serta energi kreatif Anda untuk menciptakan sukses besar berikutnya.

 …

Apa itu Kerentanan Perangkat Lunak, dan Mengapa Ada Begitu Banyak Kerentanan?

Serangan ransomware WannaCry baru-baru ini menyebar seperti api. Memanfaatkan kelemahan dalam sistem operasi Windows untuk mengendalikan ratusan ribu komputer di seluruh dunia. Namun, sebenarnya apa artinya itu?

Ada baiknya untuk menganggap peretas sebagai pencuri dan perangkat lunak berbahaya sebagai alat perampok mereka. Setelah meneliti kejahatan dunia maya dan penggunaan teknologi di antara populasi kriminal selama lebih dari satu dekade. Saya tahu bahwa kedua jenis penjahat itu ingin mencari cara ke tempat yang aman. Komputer dan jaringan, serta rumah dan bisnis. Mereka memiliki berbagai opsi untuk masuk.

Beberapa pencuri mungkin memilih untuk hanya mendobrak jendela atau pintu dengan linggis. Sementara yang lain mungkin lebih sembunyi-sembunyi dan mencoba untuk mengambil kunci atau menyelinap di pintu yang dibiarkan terbuka. Peretas beroperasi dengan cara yang sama. Meskipun mereka memiliki lebih banyak titik masuk potensial daripada pencuri, yang biasanya bergantung pada jendela atau pintu.

Kelemahan yang dimanfaatkan peretas bukanlah kaca jendela yang rusak atau engsel yang berkarat. Sebaliknya, mereka adalah kekurangan dalam program perangkat lunak yang berjalan di komputer. Program ditulis oleh manusia, dan pada dasarnya tidak sempurna. Tidak ada yang menulis perangkat lunak yang sepenuhnya bebas dari kesalahan yang menciptakan celah bagi penyerang potensial.

Apa Sebenarnya Kekurangan Ini?

Sederhananya, kerentanan bisa menjadi kesalahan dalam cara manajemen pengguna terjadi dalam sistem. Kesalahan dalam kode atau cacat dalam menanggapi permintaan tertentu. Satu kerentanan umum memungkinkan serangan yang disebut injeksi SQL. Ini berfungsi di situs web yang meminta database, seperti untuk mencari kata kunci. Penyerang membuat kueri yang berisi kode sendiri dalam bahasa pemrograman database yang disebut SQL.

Jika situs tidak dilindungi dengan benar, fungsi pencariannya akan menjalankan perintah SQL. Yang memungkinkan penyerang mengakses database dan berpotensi mengontrol situs web.

Begitu pula banyak orang menggunakan program yang didukung oleh bahasa pemrograman Java, seperti Adobe Flash Player, dan berbagai aplikasi Android. Ada banyak kerentanan di platform Java, yang semuanya dapat dieksploitasi dengan cara yang berbeda. Namun, paling umum dengan meminta individu untuk mengunduh “plug-in” atau “codec” ke perangkat lunak. Plug-in ini sebenarnya berisi kode berbahaya yang akan memanfaatkan kerentanan dan membahayakan mesin.

Cacat Ada di Mana-mana

Kerentanan ada di semua jenis perangkat lunak. Beberapa versi sistem operasi Microsoft Windows terbuka untuk serangan WannaCry. Misalnya, peramban web sumber terbuka populer Firefox memiliki lebih dari 100 kerentanan yang diidentifikasi dalam kodenya setiap tahun sejak 2009. Lima belas kerentanan berbeda telah diidentifikasi dalam varian peramban Microsoft Internet Explorer sejak awal 2017.

Pengembangan perangkat lunak bukanlah proses yang sempurna. Pemrogram sering kali mengerjakan jadwal yang ditetapkan oleh tim manajemen yang berupaya menetapkan tujuan yang masuk akal. Meskipun dapat menjadi tantangan untuk memenuhi tenggat waktu tersebut. Akibatnya, pengembang melakukan yang terbaik untuk merancang produk yang aman seiring perkembangannya. Namun, mungkin tidak dapat mengidentifikasi semua kekurangan sebelum tanggal rilis yang diantisipasi. Penundaan mungkin mahal. Banyak perusahaan akan merilis versi awal suatu produk dan kemudian, ketika mereka menemukan masalah. (Atau mendapatkan laporan dari pengguna atau peneliti), memperbaikinya dengan merilis pembaruan keamanan. Terkadang disebut tambalan karena menutupi lubang.

Namun, perusahaan perangkat lunak tidak dapat mendukung produk mereka selamanya untuk tetap menjalankan bisnis. Mereka harus terus menyempurnakan program dan menjual salinan versi yang diperbarui. Jadi setelah beberapa waktu berlalu, mereka berhenti mengeluarkan patch untuk program yang lebih lama.

Namun, tidak setiap pelanggan membeli perangkat lunak terbaru. Begitu banyak pengguna yang masih menjalankan program lama yang mungkin memiliki kekurangan yang belum ditambal. Itu memberi kesempatan kepada penyerang untuk menemukan kelemahan pada perangkat lunak lama. Meskipun versi yang lebih baru tidak memiliki kekurangan yang sama.

Memanfaatkan Kelemahan

Setelah penyerang mengidentifikasi kerentanan. Dia dapat menulis program komputer baru yang menggunakan kesempatan itu untuk masuk ke mesin dan mengambil alihnya. Dalam hal ini, exploit mirip dengan cara pencuri menggunakan alat seperti linggis. Lock pick atau cara lain untuk masuk ke lokasi fisik.

Mereka menemukan titik lemah dalam pertahanan sistem, mungkin koneksi jaringan yang belum diamankan dengan baik. Jika penyerang bisa mendapatkan kontak dengan komputer target, mereka bisa belajar tentang sistem macam apa itu. Itu memungkinkan mereka mengidentifikasi pendekatan tertentu mengakses file tertentu atau menjalankan program tertentu. Yang dapat memberi mereka kendali yang lebih besar atas mesin dan datanya. Dalam beberapa tahun terakhir, penyerang mulai menargetkan browser web, yang diizinkan untuk terhubung ke internet dan sering menjalankan program kecil; mereka memiliki banyak kerentanan yang dapat dieksploitasi. Bukaan awal tersebut dapat memberikan kendali penyerang atas komputer target. Yang pada gilirannya dapat digunakan sebagai titik gangguan ke jaringan sensitif yang lebih besar.

Terkadang kerentanan ditemukan oleh pengembang perangkat lunak itu sendiri, atau pengguna atau peneliti yang memberi tahu perusahaan bahwa diperlukan perbaikan. Namun, di lain waktu, peretas atau agen mata-mata pemerintah mencari cara untuk membobol sistem dan tidak memberi tahu perusahaan. Kelemahan ini disebut “zero days”, karena pengembang tidak punya waktu untuk memperbaikinya. Akibatnya, perangkat lunak atau perangkat keras telah disusupi hingga tambalan atau perbaikan dapat dibuat dan didistribusikan kepada pengguna.

Cara terbaik bagi pengguna untuk melindungi diri mereka sendiri adalah dengan menginstal pembaruan perangkat lunak secara teratur. Segera setelah pembaruan tersedia.…

5 Library Python Teratas untuk Machine Learning dan Data Science

Untuk bidang Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin, Python adalah prioritasnya. Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin adalah masa depan teknologi, begitu pula Python. Kami terus-menerus berurusan dengan fitur-fitur yang dibangun di atas AI dan Pembelajaran Mesin. Kami tidak mengetahui hal sperti Google Voice Search atau Google Foto Netflix, Uber, Instacart, Rekomendasi amazon. Saat ini sebagian besar organisasi besar berinvestasi dalam AI dan ML. Sebagai pengembang python, Anda perlu mengetahui pustaka teratas yang disediakan python untuk AI, ML, dan Ilmu Data. Mari beralih ke 5 perpustakaan dan ikhtisar python teratas.

  1. TensorFlow
  2. Numpy
  3. Panda
  4. Matplotlib
  5. SciKit-Learn
  6. Keras

1. TensorFlow:

Perpustakaan python yang kuat ini dikembangkan oleh Google bekerja sama dengan Brain Team. Aplikasi Google Machine Learning memiliki banyak fitur di TensorFlow. Jaringan neural dapat dengan mudah diekspresikan sebagai grafik komputasi sehingga TensorFlow dapat mengimplementasikannya menggunakan operasi tensor. Tensor adalah matriks berdimensi-N yang merepresentasikan data. Ia melakukan operasi aljabar linier dengan cepat menggunakan teknik XLA. Anda harus menginstal pustaka TensorFlow terlebih dahulu untuk python. Kemudian Anda dapat melakukan operasi pada array. Di bawah ini adalah potongan kode sederhana untuk menunjukkan perkalian dua array. Pertama, Anda harus menginisialisasi dua variabel untuk penyimpanan array menggunakan Constant () dan meneruskan array sebagai argumen yang ingin Anda kalkulasi.

impor tensorflow sebagai tf
arr1 = tf.constant ([10,20,30,40]) # array 1 berisi 10,20,30,40
arr2 = tf.constant ([1,2,3,4]) # array 2 berisi 1,2,3,4
# sekarang kalikan kedua larik menggunakan tensorflow
multiplyOutput = tf.multiply (arr1, arr2)
# sekarang jika Anda ingin menampilkan hasil, Anda harus menginisialisasi sesi
# Inisialisasi Sesi
sessnew = tf.Session ()
# Sekarang cetak hasil multiplyOutput
cetak (sessnew.run (multiplyOutput))
# Sekarang Anda harus menutup sesi
sessnew.close ()
Keluaran:
[10,40,90,160]

Kita bisa memasukkan data menggunakan TensorFlow. Kemudian beberapa plotting dapat dilakukan. Kemudian kita dapat memasukkan data ke dalam mesin untuk pemodelan. Hal terbaiknya adalah Kami dapat memvisualisasikan setiap bagian grafik menggunakan TensorFlow yang tidak tersedia di Numpy atau SciKit. Pencarian Suara Google atau Foto Google adalah aplikasi TensorFlow.

2. Numpy:

Numpy adalah pustaka python yang populer dan blok bangunan dasar pembelajaran mesin. Ini menangani perhitungan matriks. TensorFlow dan library python lainnya menggunakan Numpy secara internal sehingga Numpy wajib dipelajari. Numpy adalah Array Interface, satu dimensi atau N-dimensional. Numpy digunakan untuk mengekspresikan gambar, suara, video, atau aliran mentah biner lainnya dalam bentuk larik bilangan real dimensi-N.

Di bawah ini adalah potongan kode untuk mendeklarasikan array Numpy kosong:

impor numpy sebagai npy
arr_one = npy.array ([])
jenis (arr_one)
Keluaran:
numpy.ndarray

Anda dapat menggunakan kode di bawah ini untuk membuat array satu dimensi:

larik_onedim = npy.array ([1, 2, 3, 4, 5])
print (array_onedim.ndim) # atribut ndim menampilkan dimensi dari sebuah array
print (array_onedim.size) # atribut ukuran menampilkan panjang array
Keluaran:
1
5

Ada satu cara lagi untuk membuat array menggunakan arange (). Larik setelah dibuat, dapat dibentuk ulang ke dimensi lain juga. Misalnya, Anda memiliki larik satu dimensi dari 10 elemen. Itu dapat diubah menjadi larik 2 dimensi yaitu 5 elemen dalam satu baris dan 5 elemen lainnya di baris kedua. Ini adalah bagaimana perluasan dilakukan dalam array NumPy. Pustaka python ini berguna dalam penghitungan waktu nyata. Di sini hanya sedikit Data yang hilang. Tetapi tetap saja, penghitungan perlu dilakukan sehingga kami memperluas data yang ada dan melanjutkan.

print (npy.arange (2, 12))
npy.arange (2,12) .reshape (2, 5) # 1 dimensi array dibentuk ulang menjadi 2 dimensi.
Keluaran:
[2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
larik ([[2, 3, 4, 5, 6],
[7, 8, 9, 10, 11]])

Sekarang array yang dibentuk ulang dapat diratakan juga. Ini berarti kita akan mengubahnya kembali menjadi array satu dimensi. Kode di bawah ini adalah contoh untuk itu.

npy.arange (2,12) .reshape (2, 5) .ravel ()
Keluaran:
larik ([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])

Karena Numpy bekerja pada Matrix, mudah bagi mesin untuk memahaminya. Tapi, bagi manusia, ini menjadi sedikit rumit, jadi jawabannya adalah Panda.

3. Panda:

Pustaka python ini paling populer untuk manipulasi dan analisis data. Sebelum Anda mulai melatih mesin dalam ML, kumpulan data harus disiapkan. Jadi, panda berguna dalam ekstraksi dan manipulasi data seperti pemfilteran, pengelompokan, penggabungan, pengisian data yang hilang. Panda tidak terkait langsung dengan ML, tetapi penting untuk persiapan data sebelum ML. Data disimpan dalam bentuk Data Frames di pustaka python ini.

Struktur data berlabel 2 dimensi disebut Bingkai Data. Mari kita lihat bagaimana kita dapat membuat bingkai data di panda:

#Menyimpan nama siswa dan nilainya masing-masing dalam mata pelajaran yang berbeda
impor panda sebagai pd
name = [“Shia”, “George”, “Pinket”, “Mia”, “Ruby”, “Anthony”]
matematika = [99, 58, 30, 40, 70, 77]
Inggris = [78, 67, 34, 33, 32, 21]
sains = [20, 50, 55, 43, 78, 87]

# Sekarang membuat bingkai data hasil yang akan menampung semua data dalam bentuk tabel.
result = pd.DataFrame ({
“Nama”: nama,
“Matematika”: matematika,
“Inggris”: inggris,
“Sains”: sains
})
cetak (hasil)
Output akan ditampilkan seperti gambar di bawah ini.

Setelah kumpulan data Anda siap, Anda dapat menganalisisnya lebih lanjut dengan menggunakan grafik atau bagan. Anda juga dapat membuat model untuk Mesin. Jadi untuk visualisasi data, kami memiliki Matplotlib dan untuk pembuatan model, kami memiliki pustaka python Scikit-Learn.

4. Matplotlib:

Perpustakaan python ini untuk Visualisasi Data. Kita dapat membuat diagram batang, diagram lingkaran, grafik tersebar, histogram yang digunakan untuk menganalisis tren, pola pengambilan keputusan. Keputusan dapat diambil oleh bisnis berdasarkan visualisasi kumpulan data. Misalnya, diagram lingkaran untuk penjualan produk dapat menampilkan persentase kategori seperti pria, wanita, dan lansia. Sehingga sebuah bisnis dapat melihat bahwa produknya populer dikalangan pria atau wanita. Di bawah ini adalah kode contoh untuk menghasilkan plot pencar.

impor matplotlib.pyplot sebagai pt
pt.plot ([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], color = ‘lightblue’, linewidth = 5)
pt.scatter ([0.3, 3.2, 1.4, 2.8], [11, 23, 9, 28], color = ‘darkgreen’, marker = ‘^’)
pt.xlim (0,5, 4,5)
cetak (pt.show ())
Output akan ditampilkan seperti gambar di bawah ini.

5. SciKit-Learn:

Pustaka python ini untuk pembelajaran Mesin mendalam yang menyediakan Algoritme Pembelajaran yang Diawasi dan Tidak Diawasi. Perpustakaan ini berfokus pada pembangunan model. Perpustakaan ini memiliki banyak fitur untuk membangun model. Misalnya, jika Anda membuat model linier, Anda dapat mengimpor LogisticRegression dari sklearn.linear_model. Ada banyak lainnya seperti DecisionTreeClassifier dari sklearn.tree, RandomForestClassifier dari sklearn.ensemble yang berguna dalam pustaka python ini.

Bonus – Keras:

Ini adalah library Machine Learning yang sangat populer untuk Python. API jaringan neural ini dapat berjalan di atas TensorFlow, CNTK, atau Theano. Keras dapat berjalan dengan mudah di CPU dan GPU. Keras bagus untuk pemula ML untuk membangun dan mendesain Jaringan Neural. Pembuatan prototipe yang mudah dan cepat disediakan oleh pustaka Keras python. Kami tidak sadar tetapi kami menggunakan Keras setiap hari melalui program populer mis. Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square. Keras mudah untuk di-debug karena merupakan kerangka kerja yang sepenuhnya berbasis Python.

Python juga menyediakan banyak pustaka ML. Ini termasuk SciPy, PyTorch, Theano, LightGBM, Eli5, dan NLTK selain pustaka teratas yang telah kita bahas di sini. Jika Anda menyukai Ilmu Data atau area Pembelajaran Mesin, daftar pustaka Python terbaik di atas akan membantu Anda untuk memulai. Python dengan Data Science dan ML adalah konsep yang menarik. Saya harap artikel ini akan membangkitkan minat Anda pada Python. Kami perlu lebih mendalami Ilmu Data sebelum beralih ke ML. Saya yakin Anda ingin tahu lebih banyak tentang pustaka Python di artikel selanjutnya.

Terus jelajahi dan pelajari!…

Berapa Banyak Belajar Pemrograman Python yang Cukup untuk Mulai Belajar Data Science?

Apakah Anda tertarik dengan Ilmu Data tetapi tidak yakin apakah Anda bisa berhasil karena Anda tidak memiliki pengalaman pemrograman? Atau Tidak yakin berapa banyak pemrograman yang cukup untuk memulai?
Jangan khawatir! Pada artikel ini, saya akan menjelaskan konsep dasar pemrograman python yang diperlukan untuk memulai perjalanan Anda dalam mempelajari Ilmu Data. Bahkan jika Anda tidak memilih python untuk mempelajari Ilmu Data, topiknya tetap sama.

Menyiapkan Lingkungan

Langkah pertama adalah mengatur lingkungan yang benar, untuk mempelajari python yang terbaik adalah menginstal Anaconda. Ada beberapa keuntungan dalam menggunakan Anaconda.

  • Muncul dengan Jupyter Notebook dan Spyder IDEs
  • Anda memiliki opsi untuk mengakses IDE melalui Command Prompt atau menggunakan Navigator (berbasis UI)
  • Ini memiliki lebih dari 1500 paket ilmu data
  • Sangat mudah dan cepat untuk menyiapkan dan memulai
  • Mudah untuk membuat banyak lingkungan, fitur ini sangat berguna ketika Anda mengerjakan banyak proyek. Dengan ketergantungan kontras yang berbeda pada pustaka

Instal Anaconda dari sini. Anda dapat memulai dengan Anaconda menggunakan tautan di sini, ini akan mencakup semua perintah dan fitur dasar. Jika Anda lebih suka video, saya telah membuat video tentang memulai dengan Anaconda, lihat di bawah ini:

Sebelum memulai dengan topik apa pun, cobalah membiasakan diri dengan IDE yang akan Anda kerjakan. Hal-hal sederhana seperti memulai IDE, mematikan IDE, membersihkan memori, menjalankan skrip, dan sebagainya.

Variabel dan Jenis Data String

Pada pemasangan alat yang berhasil, langkah selanjutnya adalah mengetahui tentang mendeklarasikan variabel. Dan mempelajari lebih lanjut tentang tipe data string dan operasi yang dapat dilakukan pada tipe data string.
Penting untuk memahami bagaimana tipe data string bekerja dengan python. Tipe data string dalam Python dianggap sebagai array karakter. Dan karakter string dapat diakses menggunakan tanda kurung siku dengan menentukan indeks

Beberapa operasi string yang harus Anda pahami adalah

  • Replace () – Digunakan untuk mengganti nilai tertentu dalam string dengan nilai baru
  • Split () – Digunakan untuk membagi string menjadi 2 bagian atau lebih berdasarkan pemisah
  • Concatenation – Operator plus digunakan untuk menggabungkan sejumlah string
  • Trim () – Digunakan untuk menghapus spasi ekstra sebelum dan sesudah string
  • Lower () dan Upper () – Digunakan untuk mengubah huruf besar/kecil. Baik huruf besar ke huruf kecil atau dari huruf kecil ke huruf besar
  • Penggunaan Indeks untuk memfilter subset string
  • Gunakan ‘IN’ dan ‘NOT’ untuk memeriksa ada/tidaknya frase dalam string

Numerik, Boolean, dan Operator

Pelajari tentang tiga tipe data numerik dalam python – Integer, Float, dan Complex. Juga tentang metode untuk mengubah data dari satu format numerik ke format numerik lainnya. Fan bagaimana hal itu akan tercermin dalam data seperti itu. Misalnya, tentukan integer, ubah menjadi float dan periksa apa yang terjadi pada nilainya.
Boolean mewakili True atau False. Mereka umumnya digunakan untuk mengevaluasi ekspresi / kondisi seperti Apakah A> B?
Datang ke Operator, mereka digunakan untuk melakukan operasi antara variabel atau nilai atau kombinasi dari variabel dan nilai. Beberapa operator yang tersedia dengan python adalah,

  • Operator Penugasan
  • Operator Perbandingan
  • Operator Aritmatika
  • Operator Logis
  • Operator Bitwise
  • Operator Identitas dan Keanggotaan

Tipe Data Koleksi (Daftar, Tuple, Set, dan Kamus)

Ada empat tipe data koleksi di python. Semua tipe data ini mungkin terlihat sangat mirip satu sama lain untuk pemula. Tetapi masing-masing memiliki fitur unik yang membedakannya dari yang lain dan membuatnya khusus untuk kasus penggunaan tertentu. Beberapa karakteristik unik mereka adalah,

Daftar

  • Menyatakan menggunakan tanda kurung ‘[‘ dan ‘]’
  • Elemen dapat diakses menggunakan Indeks
  • Mereka bisa berubah, yang berarti mereka bisa diubah / diubah
  • Mereka bisa disortir
  • Elemen daftar dapat berupa tipe data apa pun
  • Kasus penggunaan: Ini adalah tipe data pengumpulan yang paling populer di python karena memberikan lebih banyak fleksibilitas.

Tuple

  • Menyatakan menggunakan tanda kurung ‘(‘ dan ‘)’
  • Tupel tidak dapat diubah, yang berarti bahwa mereka tidak dapat diubah setelah ditentukan
  • Mereka dipesan, dapat diakses menggunakan indeks
  • Tuple jauh lebih cepat daripada daftar
  • Elemen Tuple dapat berupa tipe data apa pun
  • Kasus penggunaan: Ini harus digunakan dalam skenario di mana daftar elemen tidak dapat atau tidak boleh diubah

Set

  • Menyatakan menggunakan tanda kurung ‘{‘ dan ‘}’
  • Mereka Bisa Berubah
  • Ini tidak diurutkan dan tidak memiliki indeks untuk mengakses elemen tertentu sehingga tidak dapat memiliki duplikat
  • Meskipun kumpulan itu sendiri bisa berubah, mereka tidak bisa memiliki elemen yang bisa berubah. Seperti ‘daftar tidak bisa menjadi elemen dalam kumpulan’
  • Keistimewaan dari satu set adalah mereka mengizinkan operasi seperti Union dan Intersection
  • Kasus penggunaan: Jika ada persyaratan untuk membandingkan berbagai daftar nilai seperti mengidentifikasi jumlah elemen yang sama. Maka yang terbaik adalah mendefinisikannya sebagai satu set

Kamus

  • Menyatakan menggunakan tanda kurung ‘{‘ dan ‘}’
  • Elemen disimpan sebagai pasangan Nilai-Kunci yang mirip dengan format JSON
  • Mereka bisa berubah
  • Mereka tidak berurutan tetapi elemen-elemennya dapat diakses menggunakan Key
  • Kasus penggunaan: Jika Anda ingin memiliki pemetaan antara kunci dan nilai. Seperti nomor kontak yang dikaitkan dengan pelanggan, lebih baik mendeklarasikannya sebagai kamus. Juga, tipe data kamus dapat digunakan untuk menyimpan banyak struktur data yang kompleks

Pernyataan Aliran Bersyarat (If-Then-Else) dan Kontrol (For and While Loop)

Implementasi ini harus diketahui dengan python. Seperti dalam proyek Ilmu Data, akan ada kasus penggunaan yang mengharuskan kita untuk mengulang. Melalui Daftar Item atau bingkai data yang kita perlukan untuk mengimplementasikan fungsi Loop. Demikian pula, selalu ada persyaratan untuk memeriksa suatu kondisi. Oleh karena itu pelajari penerapan python di bawah ini

  • If-Then-Else
  • For Loop
  • While Loop

Untuk orang yang sangat baru dalam pemrograman, perbedaan mendasar antara ‘For Loop’ dan ‘While Loop’ adalah ‘For Loop’. Akan mengulang melalui daftar elemen tertentu dan di sini variabel akan diinisialisasi, diperiksa. Dan bertambah secara otomatis sementara dalam kasus ‘While Loop’. Itu akan iterasi sampai kondisi yang ditentukan dalam While Loop terpenuhi juga inisialisasi dan incrementation perlu disebutkan secara eksplisit. Lebih baik menggunakan ‘Untuk Loop’ ketika kita yakin tentang jumlah iterasi. Dalam kasus ‘While Loop’ jika Anda melewatkan penyebutan pernyataan increment di dalam loop maka itu akan menjadi loop tak terbatas.

Fungsi dan Fungsi Lambda

Fungsi digunakan untuk menghindari pengulangan kode, untuk mengurangi kompleksitas, dan untuk meningkatkan keterbacaan. Fungsi dalam python didefinisikan menggunakan ‘def’ dan biasanya akan diakhiri dengan pernyataan ‘return’. Ketika sekumpulan pernyataan perlu dieksekusi beberapa kali di bagian yang berbeda dalam proyek. Maka akan lebih baik untuk mendefinisikannya sebagai fungsi dan memanggilnya ketika diperlukan. Fungsi dapat mengambil sejumlah argumen sebagai masukan dan saat memanggil fungsi. Argumen angka harus sama persis, yaitu jika fungsi mengharapkan 2 argumen maka saat memanggil fungsi. Kita perlu melewatkan dua argumen tidak lebih dan tidak kurang.

Fungsi Lambda mirip dengan fungsi yang dapat menerima argumen apa pun tetapi hanya memiliki satu ekspresi. Tidak seperti fungsi, fungsi lambda bisa tetap anonim. Dalam kasus fungsi lambda, kata kunci ‘lambda’ akan digunakan dan sintaksnya adalah ‘argumen lambda: ekspresi’.

Konsep dasar ini hanya cukup untuk memulai Pembelajaran Sains Data. Jika Anda menyukai video tutorial, lihat seri video yang saya buat dengan python dasar yang diperlukan untuk Ilmu Data. Masing-masing memiliki 7 modul sekitar 20–30 menit dengan latihan latihan untuk dicoba di akhir setiap modul. Dan total panjang tutorialnya adalah hanya kurang dari 3 jam. Di bawah ini adalah tautan ke seri tutorial dasar python. Silakan berlangganan untuk lebih banyak konten yang berkaitan dengan Ilmu Data.

Pernyataan Akhir

Ini hanyalah awal dari perjalanan pemrograman Anda. Konsep ini akan sangat berguna untuk memulai Ilmu Data dan juga dapat membantu memecahkan hambatan belajar Anda. Ingatlah untuk melanjutkan perjalanan belajar Anda.

“Pertumbuhan intelektual harus dimulai saat lahir dan berhenti hanya saat kematian”
-Albert Einstein

Harap Berhati-hati: Situs Web Darknet yang Samar Memanfaatkan Pandemi COVID-19

Pasar bawah tanah yang menjual komoditas ilegal seperti obat-obatan, mata uang palsu. Dan dokumentasi palsu cenderung berkembang di saat krisis, dan pandemi COVID-19 tidak terkecuali. Perekonomian bawah tanah online telah menanggapi krisis saat ini dengan mengeksploitasi permintaan komoditas terkait COVID-19.

Saat ini, beberapa ekonomi bawah tanah yang paling bersemangat ada di pasar darknet. Ini adalah situs web internet yang terlihat seperti situs web e-niaga biasa. Tetapi hanya dapat diakses menggunakan browser khusus atau kode otorisasi. Vendor komoditas ilegal juga telah membentuk obrolan grup. Dan saluran khusus pada layanan pesan instan terenkripsi seperti WhatsApp, Telegram dan ICQ.

Proyek Analisis Darknet di Grup Penelitian Keamanan Siber Berbasis Bukti. Di sini di Universitas Negeri Georgia mengumpulkan data mingguan dari 60 pasar. Dan forum darknet bawah tanah. Rekan saya Yubao Wu, Robert Harisson, dan saya telah menganalisis data ini. Dan menemukan bahwa tiga jenis utama penawaran COVID-19 telah muncul di pasar darknet sejak akhir Februari. Alat pelindung, obat-obatan, dan layanan yang membantu orang melakukan penipuan.

Menggunakan pasar darknet ini adalah bisnis yang berisiko. Pertama, ada risiko bawaan menjadi korban penipuan atau membeli produk palsu saat membeli produk dari vendor bawah tanah. Ada juga risiko kesehatan dan hukum. Membeli alat pelindung COVID-19 yang tidak efektif. Dan solusi berbahaya dari penjual yang tidak diatur secara tidak sengaja dapat merugikan pembeli secara fisik. Dan membeli informasi dan layanan dengan tujuan untuk menipu orang dan pemerintah adalah tindak pidana yang dikenai sanksi hukum.

Alat Pelindung Diri

Beberapa vendor telah menambahkan alat pelindung seperti masker wajah, baju pelindung, alat uji COVID-19. Termometer, dan pembersih tangan ke daftar produk yang akan dijual. Keefektifan alat pelindung ini dipertanyakan. Vendor bawah tanah biasanya tidak mengungkapkan sumber produk mereka, sehingga konsumen tidak dapat menilai produknya.

Salah satu contoh ketidakpastian seputar efektivitas alat pelindung berasal dari salah satu platform saluran terenkripsi. Yang kami pantau selama beberapa hari pertama pandemi. Vendor di saluran menawarkan masker wajah untuk dijual. Permintaan masker wajah sangat tinggi pada saat itu. Dan orang-orang di seluruh dunia berusaha keras untuk menemukan masker untuk penggunaan pribadi.

Sementara pemerintah dan pemasok menghadapi kesulitan dalam memenuhi permintaan masker wajah. Beberapa vendor di platform ini memasang iklan yang menawarkan masker wajah dalam jumlah besar. Salah satu vendor bahkan mengunggah video yang memperlihatkan banyak kotak masker wajah di penyimpanan.

Mengingat kekurangan global masker wajah pada saat itu. Tim peneliti kami merasa sulit untuk memahami bagaimana vendor di Thailand ini dapat menawarkan begitu banyak untuk dijual. Satu kemungkinan yang mengganggu adalah mereka menjual masker wajah bekas. Memang, pihak berwenang di Thailand menghentikan operasi yang mencuci, menyetrika. Dan mengemas masker wajah bekas dan memasoknya ke pasar bawah tanah.

Perawatan

Vendor Darknet juga menjual obat dan obat, termasuk pengobatan yang efektif, seperti Remdesivir, dan pengobatan yang tidak efektif, seperti Hydroxychloroquine. Mereka juga menjual berbagai serum dan penangkal COVID-19. Beberapa vendor bahkan menawarkan untuk menjual dan mengirimkan ventilator oksigen.

Menggunakan obat COVID-19 yang dibeli di platform darknet bisa berbahaya. Ketidakpastian tentang identitas sebenarnya dari produsen obat. Dan bahan obat lain membuat pasien rentan terhadap beragam efek samping yang berpotensi merugikan.

Penipuan DIY

Upaya pemerintah untuk meringankan tekanan finansial pada individu. Dan bisnis dari dampak ekonomi pandemi telah menghasilkan kategori produk ketiga di pasar ini. Kami telah mengamati banyak vendor yang menawarkan untuk menjual layanan penipuan online. Yang menjanjikan untuk meningkatkan keadaan keuangan pelanggan selama krisis ini.

Vendor ini menawarkan untuk mendukung pelanggan dalam menyusun situs web palsu. Yang memungkinkan mereka untuk memikat korban agar mengungkapkan informasi pribadi mereka. Atau hanya memberikan informasi pribadi yang dicuri. Informasi yang dicuri dapat digunakan untuk mengajukan tunjangan pengangguran atau mendapatkan pinjaman. Beberapa vendor melangkah lebih jauh dan menawarkan dukungan dalam proses aplikasi tunjangan penipuan.

Penipuan terkait COVID-19 dapat menimbulkan konsekuensi serius bagi individu yang identitasnya telah dicuri. Dan digunakan untuk mengajukan tunjangan atau pinjaman pemerintah, termasuk hilangnya bantuan pemerintah di masa mendatang dan kerusakan nilai kredit. Permintaan penipuan untuk dana bantuan COVID-19 yang diajukan menggunakan informasi pribadi curian juga menambah beban pada pemerintah federal. Negara bagian dan lokal.

Menggali Data

Ukuran pasar gelap daring dari barang-barang penting COVID-19 tidak diketahui. Kami bertujuan mengumpulkan cukup data untuk memberikan penilaian empiris tentang ekonomi bawah tanah ini.

Ada beberapa tantangan untuk memahami ruang lingkup pasar bawah tanah COVID-19, termasuk mengukur besarnya permintaan. Sejauh mana pasokan memenuhi permintaan tersebut, dan dampak ekonomi bawah tanah ini di pasar yang sah. Validitas yang tidak diketahui dari laporan pelanggan dan vendor darknet tentang produk yang mereka beli. Dan jual juga menyulitkan untuk menilai pasar bawah tanah.

Pendekatan penelitian sistematis kami harus memungkinkan kami untuk mengatasi masalah ini dan mengumpulkan data ini. Yang dapat mengungkapkan bagaimana pasar bawah tanah online menyesuaikan diri dengan krisis kesehatan di seluruh dunia. Informasi ini, pada gilirannya, dapat membantu pihak berwenang mengembangkan strategi untuk mengganggu aktivitas mereka.…

Scraping Web sedang Naik Daun dan Inilah Alasannya

Data menunjukkan bahwa lebih dari separuh lalu lintas online berasal dari bot dan spider. Bot bagus yang berfungsi untuk aplikasi media sosial, mesin pencari, dan alat pengumpulan data. Yang menghasilkan setidaknya 23% dari semua lalu lintas web yang dihasilkan secara online.

Googlebot, misalnya, merayapi lebih dari 96% dari semua situs online. Aktivitas perayap web didukung erat oleh Baidu Spider, yang merayapi lebih dari 82% dari semua situs web online. Bot buruk, di sisi lain, yang mencakup alat peretas, pengirim spam, peniru identitas, dan beberapa pengikis. Menghasilkan lebih dari 29% dari semua lalu lintas web.

Jumlah lalu lintas yang dihasilkan oleh bot ini akan terus meningkat. Karena bisnis mulai menghargai wawasan mendalam yang ditawarkan pengumpulan data online. Dampak dari peningkatan akses internet juga merupakan kontributor besar untuk peningkatan web scraping. Karena lebih banyak data yang masuk dari seluruh penjuru dunia.

Apa itu Web Scraping?

Scraping web adalah proses mengindeks dan mengekstrak data dalam jumlah besar dari sumber online. Seperti mesin telusur, situs e-niaga, dan banyak lagi. Alat scraping web dirancang untuk mengubah data halaman web menjadi format terstruktur dan terorganisir dengan baik. Misalnya, Oxylabs menawarkan alat pengikis web yang memenuhi hampir semua kebutuhan bisnis.

Bisnis menggunakan data yang diunduh untuk mengumpulkan wawasan berdasarkan data. Kebutuhan akan web scraper akan terus meningkat karena semakin banyak bisnis yang beralih ke e-commerce. Ada miliaran halaman web yang menyimpan sejumlah besar data yang hanya dapat diakses melalui alat pengumpulan data otomatis.

Scraping Web adalah Bisnis Besar

Menurut data yang diambil dari situs pekerjaan seperti LinkedIn dan Glassdoor;

  • Sebagian besar sektor bisnis, mulai dari perangkat lunak komputer, layanan keuangan, hingga minyak & energi, mencari lebih banyak master pengikis web.
  • Bisnis berbasis non-teknologi seperti penelitian, pengembangan bisnis, sumber daya manusia, dan pemasaran juga mencari karyawan dengan keterampilan web scraping
  • Keterampilan seperti ilmuwan data dan insinyur data senior adalah pekerjaan dengan gaji tinggi di Glassdoor. Industri berfokus pada analisis data, dan ekstraksi adalah beberapa pembayaran terbaik yang ada.

Metrik ini menunjukkan bahwa pengikisan web sekarang merupakan keterampilan penting di dunia digital. Karena semua jenis bisnis memasuki perlombaan senjata baru; data. Untungnya, alat pengikis web otomatis telah menjadi pintar, dan kebanyakan orang dapat menggunakannya tanpa perlu pengetahuan pemrograman.

Bisnis apa pun dapat mengakses alat scraping web dan segera memberdayakan dirinya dengan wawasan Big Data.

Alasan Kenapa Web Scraping adalah Bisnis Besar

Scraping web digunakan secara eceran

  • Di bidang manufaktur dan ritel, pengumpulan data dapat meningkatkan proses. Seperti pemantauan harga pesaing untuk membantu bisnis Anda melacak perubahan harga yang dinamis. Pemantauan harga manual adalah proses yang lambat dan tidak efisien. Karena harga dapat berubah beberapa kali setiap hari untuk menyesuaikan permintaan dan penawaran.
  • Alat scraping web otomatis dapat menganalisis dan mendownload data kecerdasan harga dari situs pesaing. Itu untuk memastikan bahwa strategi bisnis Anda sama kompetitifnya.
  • Pengecer dapat menggunakan pencakar web untuk mengambil deskripsi dan gambar produk dari berbagai produsen untuk tujuan e-niaga.
  • Salah satu aplikasi hebat lainnya untuk web scraping di retail adalah dalam memantau sentimen pelanggan. Data dari ulasan dan umpan balik pelanggan dapat dikumpulkan dari berbagai halaman web. Dan platform media sosial untuk membantu membentuk strategi kepuasan pelanggan yang lebih baik.

Scraping Web Digunakan dalam Penelitian Keuangan dan Ekuitas

  • Pengumpulan data dapat membantu mengumpulkan berbagai artikel berita dan data pasar untuk memanfaatkan intelijen yang dapat ditindaklanjuti untuk membantu penelitian.
  • Proses ini juga dapat mengakses banyak laporan keuangan untuk membantu memetakan keputusan investasi.
  • Asuransi juga dapat menggunakan pengumpulan dan analisis data untuk mengembangkan polis dan produk asuransi.

Scraping Web dalam Ilmu Data, Pengumpulan Data;

  • Dapat melakukan scraping waktu nyata untuk membantu bisnis di lapangan mengakses data pada penilaian kredit dan metrik kepuasan pelanggan. Data yang dikumpulkan juga dapat membantu menghilangkan penipuan dan memberikan strategi yang lebih baik yang meningkatkan pendapatan bisnis.

Aplikasi Web Scraping Lainnya

  • Dalam manajemen risiko, bisnis dapat menggunakan web scraping untuk menjalankan pemeriksaan latar belakang karyawan, pelanggan, atau mitra
  • Dalam wawasan pemasaran yang diperoleh dari data, pengumpulan dapat membangun strategi pemasaran berbasis data, perolehan prospek, dan pemasaran konten. Proses ini juga dapat membantu mengembangkan strategi pengoptimalan mesin telusur yang kuat.
  • Pemantauan reputasi juga merupakan aspek penting dari perlindungan merek. Pengikisan data dapat menjelajahi internet. Bahkan mengakses situs web yang dikunci secara geografis untuk mengumpulkan data di media sosial yang disebutkan, ulasan, dan umpan balik.
  • Alat-alat ini juga dapat menambang data pelanggaran merek atau pembajakan dari berbagai situs web secara global. Data yang dikumpulkan dapat membantu membangun strategi perlindungan merek yang terinformasi dengan baik.
  • Jurnalis menggunakan pengumpulan data untuk mengakses data yang mendukung klaim dan argumen yang dibuat oleh cerita mereka. Data tersebut dapat membantu membangun cerita visual melalui grafik atau infografis.

Kesimpulan

Pengumpulan data sebagai disiplin ilmu akan terus meningkat seiring dengan maraknya bisnis berbasis inert. Data adalah kunci untuk semua pengambilan keputusan, dan web scraping adalah metode akses data dan pengumpulannya yang paling mudah. Apakah Big Data bisnis Anda sudah siap?…

Mengapa Persyaratan Siswa Sastra Harus Termasuk Pemrograman

Tidak dapat disangkal bahwa, dalam dunia yang semakin global, belajar bahasa asing adalah keuntungan. Itu mengajarkan orang tentang budaya lain dan membuka kemungkinan untuk pengalaman yang lebih memperkaya ketika bepergian ke luar negeri.

Namun pada saat yang sama, dunia kita menjadi lebih berbasis komputer dan sebagai hasilnya tiga tahun ke depan. Pastinya Amerika Serikat akan memiliki 1,4 juta pekerjaan ilmu komputer. Tetapi hanya 400.000 lulusan mahasiswa yang memenuhi syarat untuk mengisinya. Dengan begitu banyak perubahan di cakrawala, generasi muda perlu memasuki dunia dengan tiga bahasa : asli, asing, dan pemrograman.

Apa itu Pemrograman?

Pemrograman bukan hanya tentang memukul keyboard sampai aplikasi muncul. Belajar menulis dan memahami kode membutuhkan serangkaian kompetensi, yang semuanya perlu diketahui orang sebelum memasuki dunia masa depan. Pemikiran komputasional, atau kemampuan untuk menerjemahkan banyak data ke dalam konsep abstrak dan memahami penalaran berbasis data. Hal itu merupakan keterampilan penting untuk masa depan.

Mengapa? Karena ini adalah keterampilan yang dikembangkan oleh kode pembelajaran tetapi dapat digunakan lintas disiplin ilmu. Ya, itu berarti bahkan penulis, ahli biologi, pemasar, dan psikolog semuanya dapat memperoleh manfaat dari pemahaman tentang kode.

Bahkan, pemrograman itu sendiri dapat menawarkan cara bagi orang-orang di berbagai profesi untuk memproses sejumlah besar data. Proses yang sekarang dapat kita kumpulkan, berkat bagaimana teknologi yang berkembang menjadi.

Seorang pemasar dapat menulis sebuah program yang merekomendasikan tempat-tempat terbaik untuk menemukan klien yang tertarik. Atau seorang fisikawan dapat menulis sebuah program untuk menggambarkan teori kepada kolega. Pemrograman membuka pintu dan memungkinkan orang untuk mengekspresikan diri dan informasi dengan cara baru.

Konsep Pemrograman

Logikanya, sebuah konsep yang diajarkan dalam matematika sekolah menengah dan dilupakan segera setelahnya. Nyatanya adalah keterampilan lain yang diajarkan oleh pemrograman keterampilan, sementara banyak mata pelajaran dapat mengajarkan logika. Pemrograman adalah unik karena siswa dapat belajar untuk merasakan kelemahan dalam logika secara instan. Jika instruksi yang Anda berikan kepada komputer tidak masuk akal, maka program Anda tidak akan berfungsi. Terserah kepada Anda untuk kembali melalui pemrograman Anda, menemukan masalah dan memperbaikinya.

Siswa memecahkan masalah di kelas matematika setiap saat. Tetapi motivasi mereka jarang lebih dari “Saya tidak ingin gagal di kelas ini”. Dengan kode, motivasi Anda bisa menjadi “Mengapa video game ini saya buat tidak berjalan dengan baik?”. Atau “Mengapa aplikasi fesyen yang saya buat menciptakan kombinasi pakaian yang salah?”. Taruhannya lebih tinggi bagi siswa karena mereka menciptakan masalah dan menyelesaikannya.

Pemecahan masalah bukan hanya yang dikatakan oleh para pekerja dengan keahlian terbaik. Tetapi juga keterampilan yang paling dapat ditransfer dari ketiganya. Apa pun karier yang Anda pilih, Anda harus menyelesaikan masalah jika ingin menjadi sukses.

Membahas Pemrograman Lebih Spesifik

Pemrograman adalah 20 persen menulis kode Anda dan 80 persen memperbaiki kode Anda. Mengharuskan Anda menemukan cara untuk membuat bagian-bagian yang berbeda bekerja satu sama lain. Dengan proses menulis, menjalankan, mengubah dan mencoba lagi sampai program berjalan (hampir) dengan sempurna.

Tidak ada waktu untuk mengangkat tangan Anda dalam kekalaha. Jika bug membuat program Anda tidak berjalan, maka Anda memiliki masalah untuk dipecahkan. Menemukan cara untuk mengatasi hambatan yang dirasakan untuk mencapai tujuan tertentu adalah inti dari pemecahan masalah. Sukses tidak pernah garis lurus, dan belajar kode program mendorong titik itu pulang. Mencapai tujuan seringkali membutuhkan revisi yang luas dan sedikit kreativitas.

Pandangan Orang Awam Tentang Sistem Pemrograman

Pemikiran lateral adalah mengapa bahasa pemrograman dapat diterapkan ke berbagai bidang studi. Banyak orang mungkin tidak menyadari betapa bermanfaatnya itu. Karena mereka belum menyadari bahwa menjadi seorang ahli dalam satu aspek karier tidak akan memotongnya lagi. Dunia dengan cepat membangun mesin dan membuat program yang akan menjadi ahli dalam aspek tunggal bidang yang berbeda.

Karena pekerjaan yang lebih sederhana menghilang karena otomatisasi, pekerjaan baru yang dibuat di tempat mereka lebih canggih daripada pendahulunya. Kita manusia, untuk melakukan apa yang tidak bisa dilakukan komputer, yaitu berpikir lateral. Pengkodean adalah salah satu cara untuk mengubah subjek yang tampaknya tidak terkait menjadi informasi yang relevan dalam masyarakat saat ini. Menemukan hubungan antara seni dan matematika, musik dan fisika atau psikologi dan geologi menjadi keterampilan yang dicari.

Dengan kemampuan untuk mengumpulkan sejumlah besar data pada hampir semua hal. Kita perlu cara untuk menggabungkan data itu bersama untuk menciptakan makna dan wawasan. Pekerjaan akan membutuhkan pemikir yang lebih dalam, logis, lateral, yang berarti sekolah perlu menghasilkan pemikir seperti itu. Menambahkan pemrograman ke kurikulum sekolah menengah adalah awal yang baik. Dunia sedang berubah, dan proses pemikiran generasi berikutnya perlu berubah untuk mengikutinya.

Pentingnya Kehadiran Programmer dalam Perusahaan

Amerika Serikat akan menghadapi kekurangan programmer yang signifikan pada tahun 2020 mendatang. Bisnis dan industri di seluruh negeri akan mencari untuk mempekerjakan lulusan berwajah segar. Tidak hanya mengisi pekerjaan baru ini akan membantu ekonomi dengan menambah tingkat pekerjaan. Tetapi juga bisa menjadi bagian dari jawaban atas momok utang mahasiswa yang menjulang. Temtunya hal ini menghantui hampir setiap pikiran mahasiswa.

Sebagian besar sumber memperkirakan siswa AS berutang $ 1,3 triliun. Dan rata-rata lulusan 2016 berhutang $ 37.000, naik 6 persen dari tahun sebelumnya. Jika dibandingkan dengan gaji awal rata-rata seorang programmer, $ 60.000, menambahkan kode ke daftar keterampilan. Anda tentu terdengar seperti permulaan mengenai pembayaran pinjaman, bukan?

Kesimpulan

Perlu diingat, sama seperti pendidikan Spanyol tingkat sekolah menengah mungkin tidak akan membuat Anda jauh di Spanyol. Kelas-kelas pengkodean tingkat sekolah menengah tidak akan secara otomatis menjadikan Anda Steve Jobs berikutnya. Namun, itu meletakkan dasar yang dapat digunakan di perguruan tinggi dan di luar jika Anda memilih untuk menggunakannya.

Bahkan jika pemrograman bukan jalur karier yang ingin Anda kejar, pemikiran komputasi, keterampilan logika, kenyamanan dengan pemecahan masalah yang kreatif. Dan pemikiran lateral akan membantu Anda dengan baik dalam jalur karier apa pun yang ingin Anda kejar.

Jadi, silakan, main-main dalam JavaScript, riset SQL atau terobsesi dengan C ++. Anda hanya memperluas basis pengetahuan Anda, menjadikan diri Anda orang yang lebih berpengetahuan luas. Dan mempersiapkan diri untuk lanskap dunia kita yang terus berubah. Selamat coding!…

Lebih murah, ditambah chip yang lebih cepat

Microsoft telah meluncurkan versi yang lebih murah dari notebook populer Windows 10 PC. Laptop tersebut diberi nama Surface Laptop Go, bersama dengan tablet Surface Pro X yang lebih cepat.

Diumumkan melalui acara pers, Surface Laptop Go adalah versi Surface Laptop 3 yang lebih kecil, lebih ringan, dan lebih murah. Microsoft berupaya menawarkan pengalaman Windows 10 premium yang sama. Namun dijual dengan harga yang lebih murah, yaitu berharga £ 549,99 di Inggris atau $549,99 di AS.

Laptop Go memiliki layar 12,4 inci yang lebih kecil tetapi terlihat seperti Laptop 3. Ini memiliki keyboard ukuran yang sama dan trackpad presisi yang besar. Laptop Go juga memiliki webcam HD 720p dan sepasang mikrofon berkualitas studio untuk panggilan video yang lebih baik. Menurut klaim Microsoft, penawaran tersebut jarang terjadi pada mesin sekelas ini.

Dibekali prosesor Intel Core i5 generasi ke-10 dengan RAM 4 atau 8GB dan pilihan opsi penyimpanan. Ditenagai baterai yang tahan 13 jam dan pengisian cepat. Memiliki pilihan port yang sama dengan saudara kandungnya yang lebih besar. Port tersebut berupa satu port USB-C, satu port USB-A tradisional, soket headphone, dan soket Surface Connect untuk daya dan konektivitas. Laptop Go juga mendukung standar wifi 6 dan Bluetooth 5 terbaru.

Satu hal yang kurang dari Laptop Go adalah kamera pengenal wajah Windows Hello Laptop 3. Sebagai gantinya, laptop ini memiliki sensor sidik jari yang terpasang di tombol daya pada model tertentu.

Tablet Surface Pro X yang lebih cepat

Bersamaan dengan Laptop Go, Microsoft juga meluncurkan pembaruan untuk tablet Surface Pro X berbasis ARM mulai tahun 2019. PC konvertibel yang diperbarui mendapatkan prosesor Microsoft SQ2 baru yang lebih cepat dan hadir dalam warna platinum baru. Tablet Surface Pro X seharga £ 1.549 di Inggris atau $1499,99 di Amerika.

Perangkat ini memiliki layar sentuh 13 inci dengan aspek rasio 3:2 dan resolusi 2880×1920. Dilansir dari GSMArena,perangkat ini dikemas ke dalam desain baru. Diklaim Microsoft sebagai yang tertipis untuk Surface pro sambil tetap mempertahankan kickstand yang khas.

Surface Pro X menawarkan pilihan memori LPDDR4x 8GB dan 16GB. Di bagian depan penyimpanan, konsumen mendapatkan pilihan 128, 256 dan 512GB SSD M. 2 2230 yang dapat dilepas. Surface Pro X memiliki kamera depan 5MP untuk video 1080p dan juga kamera terpisah untuk otentikasi wajah Windows Hello. Di bagian belakang ada kamera 10MP untuk merekam video hingga 4K. Ada juga mikrofon jarak jauh ganda, serta speaker stereo 2W dengan Dolby Audio.

Terdapat 2x port USB-C, port Surface Connect. Gigabit LTE dengan dukungan nano SIM dan eSIM, A-GPS, Wi Fi 802.11ac dan Bluetooth 5.0 di perangkat ini.

Microsoft juga mengatakan telah memperbaiki salah satu kekurangan dari sistem berbasis ARM yang baru. Basis ARM yang baru mendukung aplikasi Windows tradisional yang jauh lebih luas melalui emulasi x64. Surface Pro X kompatibel dengan keyboard Surface Pro X dari tahun lalu (dijual terpisah $104). Hal yang sama berlaku untuk Surface Slim Pen, yang harganya $145 .

Surface Laptop Go dan Surface Pro X  akan miulai dikirimkan pada 13 Oktober di AS dan 27 Oktober di Inggris.

Harga Surface Pro X

Surface Pro X yang diperbarui ini tersedia untuk praorder hari ini. Mulai dari $1.499, dan akan mulai dikirimkan pada 13 Oktober di AS. Sekarang ada empat model Pro X yang tersedia untuk konsumen:

Surface Pro X – Prosesor SQ1, RAM 8 GB, penyimpanan SSD 128 GB: $999
Surface Pro X – Prosesor SQ1, RAM 8 GB, penyimpanan SSD 256 GB: $1.299
Surface Pro X – Prosesor SQ2, RAM 16 GB, penyimpanan SSD 256 GB: $1.499
Surface Pro X – Prosesor SQ2, RAM 16 GB, penyimpanan SSD 512 GB: $1.799

Microsoft menantang Apple dengan Surface Laptop Go seharga $549

Kemunculan Microsoft mengumumkan Surface Laptop Go baru, laptop 12,4 inci seakan menantang Apple. Laptop Windows 10 yang tepat dengan tampilan yang bagus, prosesor Intel Core i5 yang cepat, dan desain yang elegan. Notebook ini juga memiliki keyboard ukuran penuh dan trackpad presisi yang besar. Berita utamanya adalah Surface Laptop Go dibandrol $549, menjadipilihan bagus untuk siswa atau siapa saja dengan budget terbatas. Bersamaan dengan Surface Laptop Go, Microsoft juga mengumumkan tablet Surface Pro X berbasis ARM yang diperbarui. Premium 2-in-1 hadir dengan prosesor kustom Microsoft SQ2 baru yang lebih cepat. Mulai dari $999, Surface Pro X ditujukan untuk menyaingi Apple iPad Pro.…